16.04.2026 aktualisiert
verifiziert
Premiumkunde
nicht verfügbarinfo: nicht verfügbar bis 01.06.2026
DevOps Engineer | Solution Architekt
Mainleus, Deutschland
Weltweit
IT TechnikerÜber mich
Durch meine langjährige Erfahrung in containerisierten Umgebungen und Cloud-nativen Applikationen verfüge ich über eine hohe Expertise bei Design und Implementierung neuer Service-Landschaften. Dabei halte ich mich stets an modernste Technologien, verfolge Industriestandards und Best Practices.
Skills
APIsContinuous IntegrationDevOpsPythonOpenShiftScrumSwaggerOpenapiBackendKubernetesTerraformDockerGolangMicroservices
Als DevOps Engineer und Solution Architekt greife ich auf eine langjährige Erfahrung in den unterschiedlichsten Projekten zurück. Da ich mehrere Jahre sowohl in der Softwareentwicklung als auch als IT-Experte gearbeitet habe, vereine ich beide Welten und kann so mein Know-how in modernen Entwicklungsmethoden perfekt einsetzen.
Zudem konnte ich in meinen 7 Jahren einschlägiger Berufserfahrung eine breite Projekterfahrung vom Kleinunternehmen bis hin zu Großkonzernen aneignen.
Agile Arbeitsweisen, Code-Qualität und Dokumentation sind für mich selbstverständlich.
Programmiersprachen:
Methoden:
Infrastruktur:
Message Broker:
API Technologien:
Datenbanken:
Projektmanagement:
Zudem konnte ich in meinen 7 Jahren einschlägiger Berufserfahrung eine breite Projekterfahrung vom Kleinunternehmen bis hin zu Großkonzernen aneignen.
Agile Arbeitsweisen, Code-Qualität und Dokumentation sind für mich selbstverständlich.
Programmiersprachen:
- Python
- GoLang
- C#
Methoden:
- DevOps
- MLOps
- CI / CD
- GitOps
- Microservice Orchestration
- Unit / Integration Testing
Infrastruktur:
- Docker
- Kubernetes
- OpenShift
- Helm
- Terraform
- Ansible
- Azure Pipelines
- Tekton
- Argo CD
- Prometheus
- Grafana
- Elastic Stack
- Operator SDK
Message Broker:
- Kafka
- RabbitMQ
- Redis
API Technologien:
- REST (Swagger / OpenApi)
- GraphQL
- gRPC
Datenbanken:
- Oracle (SQL)
- MongoDB (NoSQL)
- S3
Projektmanagement:
- SCRUM
- Kanban
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Migration mehrerer On-Premise gehosteten Service Landschaften nach AWS
Aufgabenbereich:
- Platform Engineering
- Consulting
- Solution Architecture
Aufgabenbeschreibung:
- Migration von Postgres Datenbanken in managed RDS Instanzen
- Setup von MongoDB Kompabilen DocumentDB Instanzen
- Setup CI CD Flows mit Github Actions
- Setup Configuration Management
- Setup Monitoring, Dashboarding und distributed Tracing mit Datadog und APM
- Setup GitOps Flows mit ArgoCD
- Einführen von IAM Berechtigungs und Rollenkonzepten (RBAC)
- Implementierung von Security Flows und DevSecOps Best Pracitces
- Implementierung von Runbooks für Incident Management
Eingesetzte Technologien:
Kubernetes, Docker, AWS, Kubernetes-API, Gateway-API, Helm, Terraform, ArgoCD, Github, Github Actions, Datadog, Istio, Java, Kotlin, Golang, Python, OpenAPI, Swagger, REST, NGINX, Traefik, Cert-Manager, Redis, S3, PostgreSQL, RDS, Bash, OAUTH2, OIDC, IAM, Linux, Jira, Confluence,
Betrieb und Weiterentwicklung einer Microservice gehosteten Kubernetes Service Landschaft
Aufgabenbereich:
- DevOps
- Consulting
- Solution Architecture
Aufgabenbeschreibung:
- Betrieb im Umfeld Linux/Monitoring für eine Webapplikationen-Plattform (auf Basis von Java, Kotlin, Nestjs, Angular)
- Betrieb mehrerer hybrid Kubernetes Cluster
- Konzeption, Aufbau und Optimierung von Kernservices wie Kubernetes, postgreSQL (Migration von MS SQL)
- Anpassen und optimieren der Deploymentprozesse (CI/CD Pipeline) in der Containerumgebung in GitOps Methodiken
- Konzeption, Implementierung und Optimierung von Betriebsarchitekturen
- Entwicklung und Wartung von Skripten, insbesondere für die Automatisierung von Releases und Deployments
- Monitoring der Applikationsinfrastrukturen, Diagnose von Performanceengpässen und Entwicklung von Optimierungsvorschlägen
- Durchführung der Aufgaben im Rahmen der betrieblichen Wartung und Umsetzung von zentralen Security-Policies
- Setup einer Logging und Monitoring Strategie für Entwickler und Stakeholder
- Mitarbeit im Problem- und Change-Management-Prozess
- Dokumentation gemäß definiertem Standard und Methoden
Eingesetzte Technologien:
Kubernetes, Docker, AWS, Kubernetes-API, Helm, ArgoCD, Github, Github Actions, Prometheus, Istio, Grafana, Opensearch, Elastic Stack, Java, Kotlin, OpenAPI, Swagger, REST, NGINX, Redis, S3, PostgreSQL, MS SQL, Bash, OAUTH2, OIDC, IAM, Traefik, Python, Linux, Jira, Confluence,
Implementierung einer AI-Infrastruktur für Cloud basiertes Entwickeln und Ausführen von ML Trainings mit MLOps Methoden
Für einen der führenden Hersteller von Halbleiter und Systemlösungen sollte eine Infrastruktur geschaffen werden, um automatisiert Cloud IDE Instanzen auf ein OpenShift basiertes Kubernetes Cluster für Machine Learning Workflows zu deployen.
Dabei sollten Ressourcen (CPU, Memory, GPU) ausgewählt werden können, die dann in der Cloud Entwicklungsumgebung zur Verfügung stehen.
Für einen einheitlichen Zugriff sollten die orchestrierenden Pipelines zur Cloud IDE Erstellung hinter REST APIs gewrappt werden.
Ziel war es, Data Scientists und Machine Learning Engineers beim Aufsetzen von MLOps Methoden zu unterstützen und eine Low / No Code Umgebung für schnelles Onboarding zu schaffen.
Aufgabenbereich:
- Planung und Design
- DevOps
- MLOps
Aufgabenbeschreibung:
- Evaluierung von Best Practices für MLOps basierte DevOps Workflows
- Konzeption und Aufbau von Multicluster Kubernetes Lösungen
- Konzeption und Design der Pipeline Orchestrierung sowie Deployment für automatisiertes Erstellen von Cloud IDE Instanzen mit Tekton und Helm
- Aufsetzen von CI/CD Pipelines zur Automatisierung von Deployments mit Tekton, Gitlab, Bash, Python sowie Integration von GitOps Prozessen mit ArgoCD
- Aufsetzen von API-Gateways und Authentifizierungs / Authorisierungsverfahren mit IAM, OIDC und OAUTH2
- Einrichten von Log Management Lösungen (KPI, Metrics) sowie Performance Messungen mit Prometheus, Grafana und ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
- Design sicherheitsrelevanter Architektur und Infrastruktur (Load Banlancing, High Availability, Horizontal / Vertical Auto Scaling)
- Betrieb und Incident Management der Softwarelösungen
- Beratung, Best Practices / Industriestandards
- Architektur und Implementierung von Microservices in verteilten Systemen mit Go und Python
- Agiles arbeiten im SCRUM Team mit aktiver unterstützung des PO für design spezifische Fragen der Infrastruktur
- Requirements Engineering in enger Kommunikation mit Stakeholdern und Dokumentation von architektonischen Entscheidungen
- Entwicklung von Kubernetes Operators zum automatisierten Application Lifecycle Management mit Operator SDK sowie OLM
- Implementierung eines High Performance Caches für I/O Operationen mit Redis
Eingesetzte Technologien:
Kubernetes, OpenShift, Helm, Docker, Terraform, Tekton, ArgoCD Bash, Python, Go, PowerShell, Prometheus, Grafana, NGINX, Redis, Git, OpenAPI, Swagger, REST, OIDC, OAUTH2, IAM, Gitlab, Bitbucket, Operator SDK, Operator Lifecycle Manager (OLM), Elastic Stack, Jira, Confluence, MLFLow, Seldon Core, DVC, S3, JFrog