Mein Name ist Vadim Kharovyuk. Ich bin ein Java Backend-Entwickler aus Charkiw mit fünf Jahren Erfahrung im Spring-Ökosystem. In dieser Zeit habe ich mich von einfachen REST-APIs zu Produktionsprodukten mit KI-Integrationen, PWA und Microservice-Architektur entwickelt.

Parallel zu kommerziellen Projekten betreibe ich einen technischen Blog unter webscraft.org/blog – ich schreibe über reale Anwendungsfälle aus eigener Erfahrung, nicht über das Nacherzählen von Dokumentationen.

📚 Inhalt

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🎯 Über mich

32 Jahre alt, Charkiw, Ukraine. Ich bin bewusst in die IT-Branche eingestiegen – nach dem Studium erkannte ich, dass ich Produkte entwickeln wollte, anstatt nur Code nach einer technischen Aufgabenstellung zu schreiben. Die ersten Jahre waren geprägt von monolithischen Spring Boot-Anwendungen, Datenbanken und REST-APIs. Mit der Zeit kamen Microservices, Message Queues und komplexe Integrationen mit externen Diensten hinzu. Seit 2024 vertiefe ich mich intensiv in KI-Integrationen und die Entwicklung eigener SaaS-Produkte auf Basis großer Sprachmodelle.

Heute liegt meine Hauptspezialisierung im vollständigen Backend-Entwicklungszyklus: von der Architekturplanung bis zum Deployment in die Produktion mit Monitoring und Support. Ich schreibe nicht nur Code – ich denke über Skalierbarkeit, Infrastrukturkosten, das Endnutzererlebnis und die Geschäftslogik des Produkts insgesamt nach.

Parallel zu kommerziellen Projekten entwickle ich meine eigene KI-Plattform für die Kommunikation mit Charakteren, betreibe einen technischen Blog, auf dem ich Lösungen aus realen Projekten teile, und teste ständig neue Tools – von lokalen LLMs auf Apple Silicon bis hin zu Cloud-KI-Anbietern.

Der beste Weg, eine Technologie zu verstehen, ist, etwas Reales damit zu bauen und in die Produktion zu bringen. Theorie ohne Praxis sind nur schöne Worte im Lebenslauf.

🤖 Neues Projekt: KI-Plattform für die Kommunikation mit Charakteren

Eine vollwertige SaaS-Plattform, auf der Benutzer mit KI-Charakteren kommunizieren – Psychologen, Mentoren, Begleitern, Komikern, romantischen Charakteren und anderen. Jeder Charakter hat seinen eigenen Charakter, Kommunikationsstil und ein Langzeitgedächtnis über den Benutzer. Bald in Produktion.

Das Projekt wurde komplett eigenständig entwickelt – von der Architektur bis zum Deployment. Kein Demo oder Pet-Projekt, sondern ein vollwertiges Produkt mit Abrechnung, KI-Gedächtnis, semantischer Suche und realer Infrastruktur auf Railway.

Was ist enthalten:

  • Spring AI 2.0 + LLM-Integration – OpenRouter als einheitliches Gateway zu verschiedenen Modellen: DeepSeek V4 Flash als Hauptmodell, separate Modelle für romantische und provokative Charaktere (sao10k/l3.3-euryale-70b), Gemini zur Unterstützung. Modellwechsel über Konfiguration ohne Codeänderung.
  • KI-Gedächtnis und RAG – Langzeitgedächtnissystem auf Basis von pgvector: extractAllFacts extrahiert 11 Felder aus dem Dialog mit einem LLM-Aufruf, hybride Suche über Reciprocal Rank Fusion (Vektorsuche + PostgreSQL FTS), semantische und episodische Zusammenfassungen mit Caffeine-Cache.
  • Streaming über SSE – Antworten des Charakters werden Token für Token über Server-Sent Events gestreamt, Stopp-Taste zum Unterbrechen, Token-Warteschlange mit Tippanimation.
  • Abrechnung – WayForPay Prepaid-Integration (einzige Zahlungssystem in der Ukraine ohne FOP verfügbar), Token-basiertes Zahlungsmodell, FREE/BASIC/PRO-Abonnements mit unterschiedlichen Limits, Webhook-Unterstützung für JSON und form-urlencoded.
  • Szenen und Rollenspiele – Szenensystem mit KI-generiertem Plot: Auswahl von Tags → LLM generiert Entwurf → Speichern. Romantische Verabredungen, Detektivgeschichten, Klassentreffen.
  • Telegram-Integration – Kommunikation mit Charakteren direkt in Telegram, Kontobindung, separater Bot für lokale Entwicklung, um Konflikte mit dem Produktionsbot zu vermeiden.
  • Moderation und Sicherheit – KeywordCrisisDetectionService, Reaktionen des Charakters auf Nachrichten, Altersverifizierung für provokative Inhalte.
  • SEO-Optimierung – separate SEO-Controller für Katalog und Charakterseiten, Slug-Routing, JSON-LD strukturierte Daten, OG-Tags, Sitemap.
  • Infrastruktur – Railway (Spring Boot + pgvector PostgreSQL), Docker mit G1GC-Tuning, Cloudinary für Bilder, ngrok für lokale Webhook-Entwicklung.

Der gesamte Stack – Java 21, Spring Boot 3, Spring AI 2.0, PostgreSQL + pgvector, Thymeleaf + Bootstrap 5, OpenRouter, WayForPay, Cloudinary, Telegram Bot API – wurde von einer Person entworfen, geschrieben und wird von ihr unterstützt.

🚀 Eines der Projekte: Kazki AI

Kazki AI – ein Dienst für personalisierte Hörspiele für Kinder, bei denen das Kind die Hauptfigur der Geschichte ist. Eltern geben den Namen des Kindes, seine Interessen und Lieblingscharaktere ein – das System generiert ein einzigartiges Märchen und spricht es mit einer KI-Stimme über ElevenLabs.

Das Projekt wurde komplett eigenständig entwickelt – von der Architektur bis zum Deployment. Kein Pet-Projekt für den Lebenslauf, sondern ein lebendiger Produktionsdienst mit Zahlungssystem, Abonnements, Push-Benachrichtigungen auf iOS und Android und echten Benutzern.

Was ist enthalten:

  • KI-Content-Generierung – OpenAI generiert den Märchentext unter Berücksichtigung des Namens und der Vorlieben des Kindes, ElevenLabs spricht das Ergebnis mit einer natürlichen Stimme aus.
  • Zahlungssystem – Stripe mit Abonnementmodell: verschiedene Tarifpläne, Zugriffsverwaltung, Webhook-Verarbeitung von Ereignissen.
  • PWA ohne App Store – Installation auf dem Startbildschirm, Offline-Modus, Push-Benachrichtigungen über Web Push API (VAPID) auf iOS 16.4+ und Android.
  • Autorisierung – Spring Security + OAuth2 (Google), CSRF-Schutz, Sitzungsverwaltung über Redis.
  • SEO und Leistung – serverseitiges Rendering über Thymeleaf, Caching auf Redis-Ebene, Bildoptimierung über Cloudinary.
  • Datenbank – PostgreSQL mit durchdachtem Schema: Benutzer, Märchen, Abonnements, Push-Abonnements, Zahlungsereignisse.

Der gesamte Stack – Spring Boot, PostgreSQL, Redis, ElevenLabs, Stripe, Cloudinary, PWA – wurde von einer Person in der Produktion bereitgestellt und wird von ihr unterstützt.

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🛠️ Technologie-Stack

Backend – Hauptspezialisierung

  • Java 17/21 – Hauptsprache
  • Spring Boot – Produktionsanwendungen jeder Komplexität
  • Spring Security – Authentifizierung, OAuth2, JWT, CSRF
  • Spring Data JPA / Hibernate – Arbeit mit relationalen Datenbanken
  • Spring MVC / REST API – Aufbau von HTTP-Schnittstellen
  • Spring Cloud – Microservice-Muster

Datenbanken

  • PostgreSQL – Hauptrelationale Datenbank für Produktionsprojekte
  • MySQL – Alternative für bestimmte Projekttypen
  • Redis – Caching, Sitzungen, Queues

Message Queues und Asynchronität

  • Apache Kafka – Streaming-Datenverarbeitung, Event-Driven-Architektur
  • RabbitMQ – Asynchrone Queues für Microservices

Frontend und PWA

  • Thymeleaf – serverseitiges Rendering mit SEO
  • JavaScript, HTML, CSS, Tailwind
  • PWA (Service Worker, Web App Manifest)
  • Web Push API / VAPID – Push-Benachrichtigungen auf iOS und Android
  • Badging API – Zähler auf dem PWA-Symbol

KI und externe Integrationen

  • ElevenLabs – Sprachsynthese (Text-to-Speech)
  • OpenAI API – Textgenerierung
  • Stripe – Zahlungsanbindungen
  • Cloudinary – Mediastore und Bildoptimierung

DevOps und Infrastruktur

  • Docker – Containerisierung
  • Railway / Render – Deployment von Produktionsanwendungen
  • GitHub Actions – CI/CD-Pipelines

💼 Was ich für Kunden tue

Im Laufe meiner kommerziellen Entwicklung habe ich einen Ansatz entwickelt, der sowohl für Start-ups in der Frühphase als auch für etablierte Unternehmen mit Altsystemen gleichermaßen gut funktioniert. Von kleinen REST-APIs bis hin zu vollwertigen SaaS-Plattformen mit KI-Integrationen, Abrechnung und Tausenden von Benutzern.

Ich beginne mit der Architektur, nicht mit dem Code

Bevor ich die erste Zeile schreibe, analysiere ich die Geschäftsaufgabe, identifiziere potenzielle Engpässe und wähle den Stack für den spezifischen Anwendungsfall aus. Monolithisches Spring Boot oder Microservices – das hängt vom Umfang und dem Team ab, nicht von der Mode. Ich dränge kein Over-Engineering auf, wo eine einfache Lösung ausreicht, und vereinfache nicht, wo eine ernsthafte Architektur erforderlich ist.

Vollständiger Zyklus ohne Unterbrechungen

Entwurf des Datenbankschemas, REST-APIs mit Dokumentation, Authentifizierung über Spring Security und OAuth2, Integrationen mit Zahlungssystemen (WayForPay, Stripe), Telegram Bot API, externen KI-Anbietern. Deployment über Docker auf Railway, VPS oder der eigenen Infrastruktur des Kunden. Der Kunde erhält ein fertiges Produkt, keine Sammlung von Komponenten, die noch zusammengebaut werden müssen.

KI-Integrationen als Teil des Produkts

Seit 2024 integriere ich aktiv große Sprachmodelle in kommerzielle Produkte: RAG-Suche über pgvector, Streaming von Antworten über SSE, Langzeitgedächtnis für Personalisierung, multimodele Strategien über OpenRouter. KI ist kein Buzzword im Lebenslauf, sondern konkrete technische Lösungen, die bereits in der Produktion funktionieren.

Leistung von Anfang an eingeplant

Caching auf Caffeine- oder Redis-Ebene, Optimierung von SQL-Abfragen und Indizes in PostgreSQL, asynchrone Verarbeitung von rechenintensiven Operationen, HikariCP-Tuning für kontrollierte Datenbanklast – all das wird von Anfang an in die Architektur integriert. Nicht als "Optimierung" nach dem Absturz des Systems unter Last, sondern als Teil der Planung vom ersten Tag an.

Wartbarer Code

Der Code, den ich liefere, ist auch nach einem Jahr noch verständlich, ohne dass der Autor daneben steht. Klare Paketstruktur, Trennung in Schichten (Controller → Service → Repository), separate DTOs und Mapper, Konstanten statt magischer Zeichenketten, explizite Protokollierung für das Debugging in der Produktion. Testabdeckung für kritische Pfade – denn die Wartung des Projekts nach dem Start wird Ihnen oder einem anderen Entwickler obliegen.

Portfolio der Arbeiten – webscraft.org/portfolio

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📝 Technischer Blog

Gemeinsam mit dem Team führen wir einen technischen Blog unter webscraft.org/blog – wir schreiben über reale Anwendungsfälle aus der Entwicklung, neue Tools und Ansätze, die wir in der Praxis verwenden. Keine Nacherzählung von Dokumentationen, sondern konkrete Lösungen aus Live-Projekten.

Wenn Sie eine technische Frage haben, die Projektarchitektur besprechen möchten oder einfach nicht wissen, wo Sie anfangen sollen – schreiben Sie mir direkt, ich antworte persönlich.

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🎯 Entwicklungsansatz

In fünf Jahren habe ich in verschiedenen Projekten immer wieder die gleichen Probleme gesehen. Nicht technische – organisatorische. Die Entwicklung beginnt ohne klare Architektur, die erste Veröffentlichung erfolgt später als geplant, und dann geht die Hälfte der Zeit für Refactoring statt für neue Features drauf. Mein Ansatz ist darauf ausgerichtet, dies zu verhindern.

Problem: "Erst machen, dann kümmern wir uns darum"

Die häufigste Situation – ein Projekt startet ohne Planung der Datenbank und Architektur. Nach drei Monaten stellt sich heraus, dass das Schema den realen Daten nicht standhält und das Hinzufügen eines neuen Features das Umschreiben der Hälfte des Codes bedeutet. Ich beginne immer mit der Datenmodellierung und der Definition der Systemgrenzen – auch wenn der Kunde "einfach schnell starten" möchte.

Problem: Microservices um der Microservices willen

Ein Team von zwei Personen baut ein verteiltes System mit fünf Services, Kafka und separaten Datenbanken – weil "es so richtig ist". Das Ergebnis ist, dass 90% der Zeit für die Infrastruktur und nicht für das Produkt aufgewendet wird. Für ein Start-up in der Frühphase ist ein gut geschriebener Monolith auf Spring Boot oft die bessere Lösung. Microservices entstehen, wenn es einen echten Bedarf gibt, nicht vom ersten Tag an.

Problem: Leistung als nachträglicher Gedanke

"Erst machen, damit es funktioniert, dann optimieren" – ein Klassiker, der teuer zu stehen kommt. N+1-Abfragen in Hibernate, fehlende Indizes, fehlendes Caching – all das lässt sich leicht auf der Architekturebene lösen und ist in der Produktion unter Last sehr schwer zu beheben. Redis, richtige Indizes, asynchrone Verarbeitung von rechenintensiven Operationen – ich plane das von Anfang an ein.

Problem: Code, den nur der Autor versteht

Nach einem Jahr arbeitet der Entwickler, der das System geschrieben hat, nicht mehr im Unternehmen. Ein neuer Entwickler verbringt Wochen damit, herauszufinden, was vor sich geht. Lesbarer Code, klare Struktur, Dokumentation kritischer Entscheidungen – das ist keine Perfektion, sondern eine Frage der Wartungskosten.

Eine gute Architektur ist nicht die, die auf einem Diagramm schön aussieht, sondern die, die leicht zu ändern ist, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern.

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❓ FAQ

Was ist Ihre Hauptspezialisierung?

Java Backend im Spring Boot-Ökosystem. Zusätzlich – PWA, Web Push, KI-Integrationen (ElevenLabs, OpenAI), Zahlungssysteme (Stripe).

Nehmen Sie kommerzielle Projekte an?

Ja. Ich betrachte Backend-Entwicklung, technische Beratung und den vollständigen Entwicklungszyklus von Webprodukten. Kontaktieren Sie mich, um Details zu besprechen.

Wie viel kostet die Entwicklung?

Abhängig von der Komplexität. Einfaches REST API – ab $200, ein vollwertiges Produkt mit Authentifizierung, Zahlungen und PWA – ab $1000. Ich gebe immer eine detaillierte Schätzung nach Analyse der Anforderungen.

Wo kann ich den Code sehen?

github.com/VadimKharovyuk

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📬 Kontakte

Wenn Sie ein Projekt oder eine Frage haben – schreiben Sie: