Moin, ich bin Patrick Radam.

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

Biografie

Ich bin Software- und DevOps-Entwickler aus LĂĽbeck mit Schwerpunkt auf modernen Webtechnologien, skalierbaren Backend-Architekturen und automatisierten CI/CD-Pipelines. Mein Studium der Angewandten Informatik (B.Sc.) an der Hochschule Flensburg habe ich 2023 erfolgreich abgeschlossen. In meiner Bachelorarbeit befasste ich mich mit angewandter KI und entwickelte ein Deep-Learning-Modell zur automatisierten Dokumentensortierung auf Basis von Java und DeepLearning4J.

Seit Januar 2024 arbeite ich bei der AEB SE als Software- und DevOps-Entwickler. Als Teil des Platform-Teams gestalte ich die Modernisierung zentraler Systeme mit: Aufbau einer Internal Developer Platform auf Basis von Spotify Backstage, On-Demand-Provisioning von PostgreSQL-Datenbanken sowie 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 des technischen Fundaments fĂĽr eine skalierbare, cloud-native Plattform bei gleichzeitiger Entkopplung von veralteten Windows-Infrastrukturen.

    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: Massiv verkürzte Bereitstellungszeiten für Entwicklerressourcen, ein deutlich vereinfachter initialer Setup-Prozess sowie eine zentrale, auffindbare Dokumentation, die das Wissen über die Systemlandschaft strukturiert und übersichtlich abbildet – bei gleichzeitig deutlicher Reduktion manueller Support-Tickets.

    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: Vollautomatische Datenbank-Bereitstellung in wenigen 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: Mit der im November 2023 veröffentlichten Version 1.0 wurden die ersten Migrationen der Hamburger Lehrpläne erfolgreich abgeschlossen. Lehrer können Lehrpläne benennen und verwalten, zudem wird der fachliche Austausch zwischen Lehrkräften nachhaltig gestärkt. Dies führt zu einer deutlichen Effizienzsteigerung der Verwaltungsabläufe, einer Reduktion des Papierbedarfs und einer verbesserten Datenkonsistenz.

    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