22.08.2026 aktualisiert
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DevOps & Cloud Engineer | Kubernetes, Terraform & Data Engineering
Berlin, Deutschland
Weltweit
Master of Science in Cognitive ScienceÜber mich
Ich unterstütze Unternehmen beim Aufbau und der Automatisierung moderner Cloud- und Datenplattformen. Mein Fokus liegt auf Kubernetes, DevOps, Terraform, CI/CD und Data Engineering. Wichtig sind mir robuste, wartbare und automatisierte Lösungen.
Skills
Cloud-EngineeringData ArchitectureDevOpsKubernetesDaten-PipelineDevSecOps
Kubernetes & DevOps
Aufbau und Weiterentwicklung Kubernetes-basierter Plattformen für Data- und AI-Workloads. Erfahrung mit Docker, GitOps und Infrastructure as Code sowie mit dem Deployment und der Integration von Technologien wie MinIO, lakeFS, Apache NiFi und KubeBlocks.
Terraform, CI/CD & Cloud Engineering
Automatisierung von Infrastruktur und Deployments mit Terraform, GitHub Actions und GitOps. Erfahrung mit Microsoft Azure, insbesondere Azure Data Factory und Azure Machine Learning, sowie mit der Bereitstellung und dem Betrieb cloudbasierter Anwendungen und Datenplattformen.
Data Engineering & Datenpipelines
Entwicklung und Automatisierung von ETL- und Datenpipelines mit Python, SQL und Azure Data Factory. Erfahrung mit PostgreSQL sowie Pandas, NumPy, Dask und Apache Spark für Datenverarbeitung, Transformation und Analyse.
Data Platforms & Automation
Erfahrung beim Aufbau moderner Datenplattformen und automatisierter Datenprozesse mit Technologien wie MinIO, lakeFS, Apache Iceberg, Apache NiFi und KubeBlocks. Fokus auf skalierbare, reproduzierbare und wartbare Plattformen für datenintensive Anwendungen.
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2026
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Aufbau und Weiterentwicklung einer Kubernetes-basierten Datenplattform fuer Data- und AI-Workloads; Deployment und Integration von MinIO, lakeFS, Apache NiFi und KubeBlocks. Eigenstaendige Entwicklung und Product-Owner-Verantwortung fuer ein Tool zur Anonymisierung von Bild- und Videodaten sowie Automatisierung containerisierter Workloads mit Kubernetes, Docker, GitOps und Infrastructure as Code.
Entwicklung und Evaluation von Prognosemodellen mit XGBoost und TensorFlow; Verbesserung des RMSE um rund 20 % und Deployment mit Azure Machine Learning. Entwicklung von ETL-Pipelines mit Python und Azure Data Factory, PostgreSQL-Datenbanken sowie Arbeit an RAG-, LLM- und Computer-Vision-Anwendungen.
Entwicklung eines Data-Mining-Systems mit Python und Pandas; Arbeit mit SQL, PostgreSQL, SQLite und C++. Tutor fuer Datenbanksysteme sowie Algorithmen und Datenstrukturen.