Fullstack-Java-Entwickler

• Bereitgestellt einen latenzarmen, hochdurchsatzfähigen Java-basierten Anwendungstrigger nach TADS-Spezifikationen und dabei Best Practices der Oracle OWS-basierten Financial Crime Screening-Plattform eingehalten.
• Implementiert und eingesetzt innovative Concurrency- und Parallelverarbeitungsmodelle mit Java, Groovy, Bash Shell und PL/SQL, um Durchsatzkapazitäten in Screening-Workflows zu steigern und die Verarbeitung von Sanktionswarnungen zu verbessern.
• Entwickelt Automatisierungsskripte unter UNIX (IBM AIX, Red Hat Linux) zur Beseitigung wiederkehrender operativer Aufgaben und Steigerung der Effizienz in verschiedenen FinCrime-Alerting-Zuständen.
• Konsumiert und transformiert Daten aus verschiedenen Quellen, integriert Ergebnisse in nachgelagerte Anwendungen und aktualisiert vorgelagerte Systeme nach Bedarf, um die Genauigkeit des Screenings zu gewährleisten.
• Implementiert komplexe SQL-Abfragen, Stored Procedures und Performance-Tuning-Strategien zur Optimierung großer Oracle-Datenbankoperationen für Screening-Daten.
• Bereitgestellt fehlerfreie Lösungen in Live-Umgebungen durch proaktive Ursachenanalyse und Erstellung einer Wissensdatenbank zur Sicherstellung der Service-Stabilität.
• Zusammengearbeitet mit Financial Crime Technology-Stakeholdern, der 1st und 2nd Line of Defence sowie Lösungsarchitekten zur Steuerung von Liefererwartungen, Risiken und Abhängigkeiten.
• Durchgeführt Proof-of-Concept-Projekte zur Bewertung und Integration neuer Technologien im Einklang mit Barclays’ Innovationsstrategie, einschließlich API-getriebener Microservices.
• Entwickelt RESTful Webservices für latenzarme Echtzeit-Screening-Integrationen unter Verwendung von Apache Tomcat und sicheren Messaging-Protokollen (JMS/MQ).
• Erstellt technische Dokumentationen, Low-Level-Designs und Statusberichte zur Unterstützung von Compliance, Audit, Servicemanagement, Änderungsbereitstellung und interner Governance.

Wesentliche Erfolge:

• Erfolgreich die Integration eines Echtzeit-Screening-Services mit nachgelagerten Risikosystemen implementiert und dadurch schnellere Erkennung von Hochrisikotransaktionen ermöglicht.
• Neue Funktionalität geschaffen, indem Real-Time-API-Aufrufe in die Screening-Engine über Groovy-Skripte eingebunden wurden, wodurch eine Echtzeit-Sanktionssperr-/Entsperrfunktion ermöglicht wurde.

• Entworfen und entwickelt einen leistungsstarken, hochdurchsatzfähigen, latenzarmen, Microservices-basierten Versicherungsbroker-Service mit Spring Boot, Hibernate, Maven, Azure VM, Docker und Kubernetes und dabei eine Erfolgsquote von 99% bei Antwortzeiten unter Spitzenlast erzielt.
• Azure Container Registry und Azure Kubernetes Service für die Bereitstellung von Microservices und Container-Orchestrierung genutzt.
• Predictive Modelle zur Kundenverhaltensanalyse entwickelt und Machine-Learning-Algorithmen mit Python, Pandas und NumPy implementiert, um Underwriting-Prozesse zu optimieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Performance verbessert durch Optimierung von SQL-Ausführungsplänen für die Verarbeitung großer Datenmengen und dadurch den Datendurchsatz um 60% erhöht.
• Testgetriebene Entwicklung mit JUnit, Mockito und Spring Testing praktiziert und damit zur Reduktion von Produktionsfehlern um 45% beigetragen.
• ELK-Stack für Log-Aggregation, Analyse und Visualisierung eingesetzt, um proaktives Monitoring und Alarmierung für kritische Systemkomponenten zu ermöglichen.

• Entwickelt ein ISO-8583-Transaktionsverarbeitungs-Payment-Gateway mittels JPOS-Bibliothek und sichergestellt, dass eine hochdurchsatzfähige Kommunikation zwischen Middleware-Services und Postilion-FEP-Systemen für MasterCard- und VISA-Fremdwährungstransaktionen möglich ist.
• Automatisierungsskripte für Middleware implementiert, um die E-Commerce-, Karten-Zahlungs- und regulatorischen Berichtsprozesse der Bank zu digitalisieren.
• Automatisierte den Abruf von Zahlungsausgleichsdaten von Drittanbieter-Zahlungsplattformen wie MasterCard, Visa und Postilion für Betriebs- und Streitbeilegungsprozesse.