Lenny Daume
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SEOlytics GmbH

Hamburg

SEO-Backend-Entwicklung mit Big Data

Backend-Entwicklung für skalierbare SEO-Daten (BigData)

November 2013 - Oktober 2014
1 Jahr
Vollzeit
Produktarbeit
Hamburg

Relevanz

Warum dieser Case relevant ist

Diese Einordnung macht sichtbar, was für Hiring oder Zusammenarbeit zählt: Wirkung, Belege, Fit und AI-/Delivery-Relevanz.

Systemwirkung

Skalierbare SEO-Backend-Systeme über Java/Scala, Microservices, REST/JMS, Daily Rankings, Datenbanken, AWS/Docker, Google Search Console, Release-Management und Team-Coaching mitentwickelt.

AI-/Delivery-Relevanz

AI-native Systeme hängen an Datenqualität, Schnittstellen und belastbaren Backends. Dieser Case zeigt genau diese technische Grundlage.

Big Data BackendJava/ScalaMicroservicesRelease-Management

Proof

Multi-DB

Datenarchitektur

AWS/Docker

Plattformarbeit

GSC

Datenintegration

Passt besonders bei

  • Für Teams mit datenintensiven Produkten, bei denen Backend, Datenmodell und Delivery zusammenpassen müssen.
  • Für Organisationen, die technische Tiefe und Team-Coaching in laufender Produktentwicklung brauchen.

Case-Kontext

Überblick

SEOlytics brauchte Backend-Systeme für große SEO-Datenflüsse und schnellere technische Anpassungsfähigkeit. Ich arbeitete an Microservice-Architektur, REST/JMS-Kommunikation, Daily-Rankings-Daten, Database-Reengineering, Implementation, Architektur, Testing und Team-Coaching.

Die technische Arbeit verband Java/Scala, Docker/AWS, Google Search Console, Search Analytics und eigene Services mit TDD, CI und Release-Management. Wichtig war nicht nur Big-Data-Verarbeitung, sondern ein Backend, das Marktänderungen schneller aufnehmen und trotzdem wartbar bleiben konnte.

Verantwortung

Aktivitäten

  • Microservice-Architektur: Neu- und Weiterentwicklung der Microservice-Landschaft
  • REST/JMS-Landschaft: Backend-Anwendungen und Queues als verteiltes System wartbarer gemacht
  • SEO-Datenmodelle: Daily Rankings, Position-Dailies und Google-Search-Console-Daten in skalierbare Verarbeitung eingebunden
  • Database-Reengineering: Performance-Arbeit, Datenmodelldesign und Big-Data-Integration
  • Technische Führung: Team-Coaching für Implementation, Architektur, Design, Testing und Dokumentation
  • Big-Data-Processing: Java/Scala, Docker/AWS und Google APIs für SEO-Datenverarbeitung

Arbeitsweise

Methodik

  • Test-Driven Development: Built-in Quality, automatisierte Tests und Mocking/Stubbing für riskante Backend-Änderungen
  • Continuous Integration: automatisierte Builds, Release-Management und Quality Gates als schnelles Feedback-System
  • Architekturentscheidungen sichtbar machen: Datenmodell, Microservice-Grenzen und Performance-Arbeit nachvollziehbar halten
  • Team Enablement: Coaching, Reviews und Dokumentation so einsetzen, dass Architekturwissen nicht bei Einzelpersonen hängen bleibt

Technischer Kontext

Technologie-Stack

Die Tools sind hier kein Selbstzweck. Relevant ist, welche Systemebenen im Projekt zusammengebracht wurden.

9Bereiche
39Technologien

Backend

6
Java 8ScalaGroovyPlay FrameworkAkkaREST APIs

Frontend

2
JavaScriptJSON/XML

DevOps

6
DockerAWS EC2AWS GlacierCloud-InfrastrukturGitSVN

Datenbanken & Storage

7
AWS S3MongoDBCassandraNeo4jArangoDBMySQLBig-Data-Speicher

Daten & KI

4
NLPGoogle APIs (AdwordsGoogle Search ConsoleSearch Analytics

CI/CD & Delivery Pipelines

3
JenkinsCI/CD PipelineNexus

Tools

7
JUnitTestNGSpockMockitoWebmasterTools)JiraConfluence

Methoden & Qualität

3
Test-Driven DevelopmentProjektmanagementDokumentation

Messaging & Event Streaming

1
JMS

Nächster Schritt

Wenn du ähnliche Wirkung für Hiring, Zusammenarbeit oder eine konkrete Transformation prüfen willst, ist das der richtige Einstieg.

Schreib kurz, welche Lage du gerade einordnen willst. Ich antworte persönlich und sage klar, ob mein Profil passt.

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