About Vadim
- Latenzen um Faktor 10â20 reduziert.
- Batch-Verarbeitung um Faktor 5â180 beschleunigt.
- Speicherbedarf und Build-Zeiten halbiert.
- Konkrete Zahlen zu jedem Projekt unten.
- Performance-Analyse und gezielte Optimierung bestehender Systeme.
- Architektur-Reviews mit konkreten, umsetzbaren Empfehlungen.
- Technische Dokumentation und Wissenstransfer ins Team.
- Aufbau von Monitoring und Observability, wo bisher Transparenz fehlt.
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Experience
- Adesso Insurance SolutionsSenior Expert fĂŒr Krisenanalyse & Neuausrichtung der DatenmigrationSOFTWARE PUBLISHINGOctober 2025 - October 2025Köln, Germany
Migration der InterRisk-Daten
IT-Modernisierung bei InterRisk: Migration von Versicherungsdaten aus 23 Altsystemen in die in|sure Ecosphere. Zielsysteme: Partnerverwaltung, Vertragsverwaltung, Schadensmanagement, Zahlungsabwicklung, Provisionsabrechnung.Erfolge und Aufgaben:- Analyse des bestehenden Migrationsframeworks âMigSuiteâ
- Erstellung eines Alternativkonzepts auf Basis von Spring Batch inkl. Management-PrÀsentation (technisches Konzept, 90% Kostenreduktion, Risikobewertung)
- Umsetzung eines Produktions-PoC (Beschleunigung um Faktor 180):
- â Staging: 50 Minuten â 11 Sekunden
- â Import: 225 Minuten â 80 Sekunden
- â Projizierte Gesamtlaufzeit: von Wochen auf wenige Stunden
Einsatzdauer: 4 WochenTechnologien:Backend: Java, Spring Boot, Spring Batch, JPA/Hibernate, WildFlyDatenbanken: PostgreSQLDevOps: Maven, Docker/Docker Compose, Liquibase - adesso SESenior Software Engineer, ArchitectBANKING AND INSURANCESeptember 2025 - September 2025Frankfurt am Main, Germany
ReTruSt â regelbasierte CSV-Datenverarbeitung
ReTruSt (Regelbasierte Transformation und Streaming) ist eine Low-Code-Plattform zur Verarbeitung groĂer CSV-Datenmengen im Banking-Umfeld. Regeldefinition ĂŒber Google Blockly ohne Programmierkenntnisse. Microservice-Architektur mit Java/Quarkus, PostgreSQL, Kafka, Keycloak. Zielumgebung: Kubernetes.Erfolge und Aufgaben:- Concurrency-Analyse: 10 Anti-Patterns identifiziert und behoben, davon 4 kritische (Resource Leaks, Buffer Overflow, Lock Contention)
- Performance-Optimierung: JDBC-Batching, virtuelle Threads â Gesamtperformance um Faktor 10 verbessert
- Build-Optimierung: Gradle-Buildzeit von 10 auf 2 Minuten reduziert
- Docker-Compose-Optimierung: Service-AbhĂ€ngigkeiten korrigiert, Speicherbedarf reduziert (Redpanda 1GBâ100MB, Keycloak 1GBâ400MB), Startzeit um Faktor 5 beschleunigt
- Architektur-Analyse: Technische Dokumentation mit OptimierungsvorschlÀgen
- Alternativkonzept âWorkflowForge" erarbeitet: Plugin-basierte Batch-Plattform auf Spring-Batch-Basis mit Capability-System und skalierbarer AusfĂŒhrung (lokal bis Cloud)
Einsatzdauer: 4 WochenTechnologien:Backend: Java, Quarkus, Apache Kafka, virtuelle Threads, JDBC-BatchingDatenbanken: PostgreSQLDevOps: Gradle, Docker, Docker Compose, ELK-Stack - EigenproduktionSci-Life.art â Gesundheitsportal mit LP-basierter ErnĂ€hrungsoptimierungHEALTH AND WELLNESSJanuary 2024 - Today (2 years and 5 months)Wiesbaden, Germany
Projekt Sci-Life.art â The Art of the Scientific Lifestyle
Gesundheitsplattform mit wissenschaftlichem Ansatz: ErnÀhrungstracking, Biomarker-Erfassung und automatisierte Mahlzeitenplanung durch lineare Optimierung zur KrankheitsprÀvention. 1,5 Mio+ Lebensmittel, kuratierte NÀhrstoffdaten.TÀtigkeiten:- DomÀnenmodellierung: 10 Bounded Contexts mit DDD, Event Storming, Context Map
- Import und Harmonisierung von Lebensmitteldatenbanken: 500 kuratierte, 8.000+ Common Foods, 1,5 Mio Branded Foods (USDA, CNF, SCF)
- Knowledge Graph: Kuratierte Datenbank mit NĂ€hrstoff-Krankheit-Relationen
- LP-basierte ErnĂ€hrungsoptimierung: 84 biochemische Ziele in 12 Bereichen des Cholesterol-Metabolismus analysiert, daraus Constraints fĂŒr lineare Optimierung abgeleitet (Ojalgo)
- Voice-Input: PoC fĂŒr C++-Microservice mit Speech-to-Text
- Subscription-Modell mit Feature-Tiers (Guest â Free â Basic â Premium)
Kenntnisse:- Backend: Java, Spring Boot, Spring Security, JPA/Hibernate, Spring Data
- Frontend: TypeScript, Svelte
- Datenbanken: Postgres, Flyway
- Algorithmen: Lineare Optimierung (Ojalgo)
- DevOps: Maven, Git, GitHub Actions, Docker, Vite
- Testing: JUnit, SonarQube, Vitest
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Education
- -FernuniversitÀt in Hagen2008Computer Science
- -UniversitÀt Hamburg1998Physik