Moin, ich bin Patrick Radam.

Full-Stack Softwareentwickler & DevOps Specialist mit dem Schwerpunkt auf Webtechnologien.

Patrick Radam

Biografie

Als Software- und DevOps-Entwickler mit Sitz in LĂĽbeck fokussiere ich mich auf moderne Webtechnologien, skalierbare Backend-Architekturen und automatisierte CI/CD-Pipelines. Mein Studium der Angewandten Informatik (B.Sc.) an der Hochschule Flensburg habe ich 2023 erfolgreich abgeschlossen. In meiner Bachelorarbeit entwickelte ich ein Deep-Learning-Modell zur automatisierten Dokumentensortierung auf Basis von Java und DeepLearning4J.

Seit Januar 2024 treibe ich bei der AEB SE als Software- und DevOps-Entwickler im Platform-Team die Modernisierung zentraler Systeme voran. Meine Schwerpunkte liegen dabei auf dem Aufbau einer Internal Developer Platform (IDP) auf Basis von Spotify Backstage, dem On-Demand-Provisioning von PostgreSQL-Datenbanken sowie der Ablösung von Legacy-UNC-Pfaden durch ein wiederverwendbares SMB-Framework. Parallel unterstütze ich die cloud-native Migration der Windows-Infrastruktur hin zu Kubernetes.

Kenntnisse

Cloud, DevOps & Plattform

  • LinuxFortgeschrittener
    12 Jahre15
  • ArgoCDBackstageCI/CDDevOpsDockerIaCJenkinsKubernetesFortgeschrittener
    5 Jahre10

Backend & Architektur

  • JavaExperte
    8 Jahre10
  • RESTExperte
    6 Jahre10
  • KotlinExperte
    5 Jahre10
  • MicroservicesSpring BootFortgeschrittener
    5 Jahre10
  • .NETC#GoSMBFortgeschrittener
    4 Jahre5
  • Express.jsFiberFortgeschrittener
    3 Jahre5

Frontend & Web

  • CSSFrontendHTMLJavaScriptTypeScriptExperte
    8 Jahre10
  • AngularReactFortgeschrittener
    5 Jahre10
  • SvelteFortgeschrittener
    3 Jahre5

Datenbanken & Daten

  • MariaDBPostgreSQLSQLFortgeschrittener
    6 Jahre10

Tooling & Engineering-Praxis

  • VS CodeExperte
    8 Jahre10
  • GitGitHubGitLabExperte
    7 Jahre10
  • GradleJetBrains SuiteMavenExperte
    6 Jahre10
  • ConfluenceJiraFortgeschrittener
    5 Jahre10
  • Unity 3DBitbucketFortgeschrittener
    4 Jahre5

Spezialgebiete & Machine Learning

  • AIFortgeschrittener
    7 Jahre10
  • Deep LearningMachine LearningFortgeschrittener
    3 Jahre5

Sprachen

  • DeutschMuttersprachler
    27 Jahre30
  • EnglischVerhandlungssicher
    22 Jahre25

Werdegang

  • seit Januar 2024Softwareentwickler und DevOpsAEB SE, LĂĽbeck - Hybrid

    Full-Stack-Entwicklung und DevOps im Platform-Team: Weiterentwicklung interner Web-Frameworks, Optimierung der CI/CD-Pipelines sowie Integration neuer Tools zur Steigerung der Entwicklerproduktivität.

    AIAngularArgoCDBackstageBitbucketCI/CDCSSConfluenceDevOpsDockerFrontendGitGitHubGitLabGradleHTMLIaCJavaJavaScriptJenkinsJetBrains SuiteJiraKotlinKubernetesLinuxMariaDBMavenMicroservicesPostgreSQLRESTReactSMBSQLSpring BootTypeScriptVS Code
  • Januar 2023 - Dezember 2023Softwareentwickleroncampus GmbH, LĂĽbeck - Hybrid

    Entwicklung maßgeschneiderter Webanwendungen mit Laravel und Vue.js im Auftrag der Behörde für Schule und Berufsbildung Hamburg zur Digitalisierung schulischer Abläufe.

    CSSFrontendGitGitLabHTMLJavaScriptJetBrains SuiteLaravelLinuxMariaDBMySQLPHPRESTSQLTypeScriptVS CodeVue.jsWordpress
  • Dezember 2021 - Dezember 2022WerkstudentKontor Consulting GmbH, LĂĽbeck - Hybrid

    Konzeption und Erprobung eines KI-gestĂĽtzten Systems zur automatischen Klassifizierung digitaler Dokumente mit Java und DeepLearning4J im Rahmen der Bachelorarbeit.

    AIDeep LearningDeepLearning4JJavaJetBrains SuiteMachine LearningMaven
  • September 2021 - Dezember 2021PraktikantKontor Consulting GmbH, LĂĽbeck - Hybrid

    Mitarbeit an Full-Stack-Projekten (PHP/Symfony/Vue.js) sowie eigenständige Entwicklung eines automatisierten Wartungsvertrags-Generators in direkter Abstimmung mit der Buchhaltung.

    CSSFrontendGitGitLabHTMLJavaScriptLinuxPHPPostgreSQLRESTSQLSymfonyTypeScriptVS CodeVue.jsWordpress
  • November 2015 - August 2017IT-SystemelektronikerZetes GmbH, Hamburg - On-site

  • Juni 2013 - Juni 2015IT-SystemelektronikerAcer Computer GmbH, Ahrensburg - On-site

Ausbildung

  • Wintersemester 2018 - Wintersemester 2023Bachelor Angewandte InformatikHochschule Flensburg, Flensburg

    Absolviert mit Gesamtnote 1,9. Bachelorarbeit zum Thema "Verifizierung eines Deep Learning Modells zur Sortierung von Dokumenten" (Note 1,7). Vertiefung in Web- und Softwaretechnologien, Softwarearchitektur, funktionale Programmierung und Machine Learning. Reiche Praxiserfahrung durch zahlreiche agile Gruppenprojekte.

    .NETAIC#CSSDeep LearningElmExpress.jsFiberFrontendGitGitHubGoGradleHTMLHaskellJavaJavaScriptKerasKotlinLinuxMachine LearningMavenMongoDBMySQLNuGetRESTSQLSvelteTensorflowTypeScriptUnity 3D
  • 2017 - 2018FachhochschulreifeBerufliche Schule des Kreises Stormarn in Ahrensburg, Ahrensburg

  • 2010 - 2013Ausbildung zum IT-SystemelektronikerAcer Computer GmbH und IHK LĂĽbeck, Ahrensburg und LĂĽbeck

Projekte

  • Cloud-Native Transformation: Modernisierung der Legacy-Infrastruktur hin zu Kubernetes AEB SE - In Bearbeitung

    Problem: Bisherige Systeme und Geschäftsprozesse waren fest an Windows-Server sowie starre UNC-Share-Pfade gebunden. Dadurch ließen sie sich nicht in moderne Container- und Cloud-Workflows sowie automatisierte CI/CD-Pipelines integrieren.

    Meine Rolle: Als Teil des Migrationsteams unterstütze ich den Umstieg von Windows-Servern auf eine Kubernetes-basierte Architektur – mit Mitwirkung bei Release-Automatisierung, Storage-Konzepten und Infrastruktur-Provisioning (IaC).

    Ergebnis: Schaffung eines skalierbaren, cloud-nativen Fundaments durch die Entkopplung veralteter Windows-Infrastrukturen und die EinfĂĽhrung von IaC-basiertem Provisioning.

    AngularCI/CDDockerJavaJenkinsKotlinKubernetesMavenPostgreSQLSMBSpring Boot
  • Aufbau einer Internal Developer Platform (IDP) mit Backstage AEB SE - In Bearbeitung

    Problem: Entwickler und Fachteams hatten keinen zentralen, selbstständigen Zugriff auf Infrastrukturen, Services und Tools, wodurch manuelle Anforderungs- und Freigabeprozesse zu unnötigen Wartezeiten führten. Hinzu kamen ein aufwändiger initialer Setup- und Onboarding-Prozess, dezentrale Dokumentation sowie eine unübersichtliche Systemlandschaft.

    Meine Rolle: Mitgestaltung einer Internal Developer Platform (IDP) auf Basis von Spotify Backstage zur Verbesserung der Developer Experience (DX): Teams stellen Umgebungen, CI/CD-Pipelines und KI-gestĂĽtzte Helfer per Self-Service bereit und erweitern sie bei Bedarf.

    Ergebnis: Signifikante Reduktion der Bereitstellungszeiten für Entwicklerressourcen, ein optimierter Onboarding-Prozess sowie eine zentralisierte Dokumentation, die die Komplexität der Systemlandschaft beherrschbar macht und manuelle Support-Tickets drastisch reduziert.

    AIBackstageCI/CDDockerJavaKotlinKubernetesRESTTypeScript
  • On-Demand Datenbank-Provisioning in Kotlin & Angular AEB SE - Abgeschlossen

    Problem: Entwickler, CI/CD-Pipelines und Kubernetes-Workloads konnten Postgres-Datenbanken nicht automatisiert anfordern, was zu manuellen Aufwänden und Verzögerungen im Entwicklungszyklus führte.

    Meine Rolle: Verantwortung für Konzeption und Entwicklung einer Full-Stack-Webanwendung (Kotlin / Angular), die On-Demand-Provisioning von vollständigen, isolierten Postgres-Datenbanken für Teams und automatisierte Systeme ermöglicht.

    Ergebnis: Realisierung einer vollautomatischen Datenbank-Bereitstellung innerhalb weniger Sekunden (statt Stunden), nahtlos integriert in die Kubernetes- und CI/CD-Landschaft.

    AngularDockerJavaKotlinKubernetesPostgreSQLRESTSpring Boot
  • Java-SMB-Framework & Ablösung von Legacy-UNC-Pfaden AEB SE - Abgeschlossen

    Problem: Historisch gewachsene Prozesse nutzten proprietäre Windows-UNC-Share-Pfade, die nicht mit modernen, containerisierten Cloud-Workflows kompatibel waren.

    Meine Rolle: Entwicklung eines wiederverwendbaren, Java-basierten SMB-Frameworks und Mitwirkung an der Umstellung aller bestehenden UNC-Prozesse auf Docker-Container und Kubernetes.

    Ergebnis: Vollständige Entkopplung der Dateiverarbeitung von der zugrunde liegenden Windows-Hardware und reibungslose Containerisierbarkeit aller abhängigen Services.

    DockerJavaKubernetesSMB
  • Automatisierte Release- & QA-Pipeline fĂĽr Kubernetes-Workloads AEB SE - Abgeschlossen

    Problem: Produkt-Releases ohne standardisierte und automatisierte Qualitätsprüfung führten zu erhöhten Risiken und Qualitätsschwankungen in der Produktion.

    Meine Rolle: Entwicklung und Einbettung eines automatisierten Patch- und Release-Prozesses (Build Automation) in Jenkins, Maven und Connector-Tools. Dieser erzwingt definierte QA-Steps fĂĽr Java/Maven-Artefakte vor dem Deployment auf Kubernetes.

    Ergebnis: Höhere Softwarequalität, garantierte QA-Standards bei jedem Deployment und verlässliche, fehlerfreie Release-Zyklen in Produktivumgebungen.

    CI/CDDockerJavaJenkinsKubernetesMavenREST
  • Digitalisierung der Bildungsverwaltung (Behörde fĂĽr Schule und Berufsbildung Hamburg) oncampus GmbH - Abgeschlossen

    Problem: Papierbasierte, manuelle Abläufe in der Hamburger Schulverwaltung verlangsamten Prozesse, blähten den Verwaltungsaufwand auf und beeinträchtigten die Datenqualität.

    Meine Rolle: Als Softwareentwickler entwickelte ich in einem agilen Team maßgeschneiderte Webanwendungen auf Basis von Laravel und Vue.js zur Digitalisierung zentraler Verwaltungsabläufe.

    Ergebnis: Erfolgreiche Migration Hamburger Lehrpläne in eine digitale Verwaltung mit Version 1.0 (November 2023); Steigerung der administrativen Effizienz, Reduktion des Papierbedarfs und nachhaltige Verbesserung des fachlichen Austauschs zwischen Lehrkräften.

    GitLaravelMySQLPHPRESTVue.js
  • Bachelorarbeit: KI-gestĂĽtzte Dokumentensortierung Kontor Consulting GmbH - Abgeschlossen

    Problem: Im Tagesgeschäft anfallende digitale Dokumente (E-Mails, Verträge, Rechnungen) mussten händisch gesichtet und klassifiziert werden – ein fehleranfälliger und zeitintensiver Prozess.

    Meine Rolle: Eigenständige Konzeption und Entwicklung eines Deep-Learning-Modells zur automatischen Klassifizierung und Sortierung digitaler Dokumente auf Basis von Java und DeepLearning4J (inkl. Datenaufbereitung, Modelltraining und Evaluierung).

    Ergebnis: Erfolgreicher Nachweis der Praxistauglichkeit durch hohe Klassifizierungsgenauigkeit und Auszeichnung der Bachelorarbeit mit der Note 1,7. Dabei wurde bewusst ein ressourcenschonendes, kleines Modell erforscht und eingesetzt.

    AIDeep LearningDeepLearning4JJavaJetBrains SuiteMachine LearningMaven
  • Automatisierter Wartungsvertragsgenerator Kontor Consulting GmbH - Abgeschlossen

    Problem: Das manuelle Erstellen von Wartungsverträgen war zeitaufwendig und wies eine hohe Fehleranfälligkeit bei Vertragsdaten auf.

    Meine Rolle: Entwicklung eines spezialisierten Web-Generators (PHP/Symfony/Vue.js) zur automatisierten Vertragserstellung in enger Abstimmung mit der Buchhaltung.

    Ergebnis: Eliminierung manueller Ăśbertragungsfehler, deutliche Zeiteinsparung und automatische Erzeugung standardisierter Vertragsdokumente.

    PHPPostgreSQLSymfonyVue.js