Ariel Lev-Engineering Manager · KI-Plattformarchitekt · Cloud-Native Infrastruktur

• Hatte direkte Linienverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — inklusive Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — und habe dabei einen gemeinsamen Rahmen für Engineering-Standards sowie eine Coaching-Kultur aufgebaut, die die Delivery über Kundenprojekte hinweg beschleunigt hat.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um ein cloud-natives Voice-AI-System für einen großen Inspektionskunden zu entwerfen. Damit konnten 2.500 Außendienst-Inspektoren ihre Arbeit komplett freihändig per Echtzeit-Transkription und AI Agents dokumentieren — manuelle Dateneingabe über 440.000 Inspektionen pro Monat wurde eliminiert und die Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $ gesenkt. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um das Management von Kubernetes-Clustern über mehrere Regionen für einen globalen SaaS-Marktführer zu automatisieren. Dadurch sank die Bereitstellungszeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und 90 % der Konfigurationsfehler wurden eliminiert. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD.
• Accelerator - Cloud-agnostische KI-Plattform: Ich habe eine cloud-agnostische, Kubernetes-native Plattform als Accelerator entworfen und ausgeliefert. Damit wurde das Multi-Tenant-Management von selbst gehosteten LLMs im Enterprise-Maßstab ermöglicht, inklusive gleichzeitiger Bereitstellung mehrerer Basismodelle und dynamischem Serving von LoRA-Adaptoren. Ich habe die Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) entworfen, inklusive automatisiertem Modell-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimierter GPU-Bereitstellung.

Early-Stage B2B-SaaS-Startup (-20 Engineers) im Bereich Intelligent Transportation Systems.

• Habe ein Team von 4 Engineers geführt und eine Ownership-getriebene Kultur aufgebaut, die es den Engineers ermöglichte, eigenständig technische Entscheidungen zu treffen und produktive Deployments end-to-end zu verantworten.
• Architektur, Entwicklung und Design einer hochverfügbaren, geschäftskritischen Cloud-Plattform, die 24/7 CCTV-Daten aus Hunderten gleichzeitigen Kamera-Streams aufnimmt, organisiert und verarbeitet. Stack: Kubernetes, Kafka, AWS, Azure, Microservices, Python, React, Airflow, Terraform, Docker, Snyk, Istio, ArgoCD, Prometheus, Grafana, Opsgenie, Github.
• Habe die Migration von AWS/ECS zu einem Multi-Region-Kubernetes-Mesh end-to-end geführt. Dabei wurden erfolgreich 3 Produktionscluster und dutzende Microservices betrieben.
• Habe ein performantes CI/CD-System mit Self-Hosted Runners entwickelt, das über 100 parallele Builds skaliert — und neuen Mitarbeitenden ermöglichte, am ersten Tag in Produktion zu liefern.

Entwicklung von Connected-Car-Services für einen Premium-Deutschen Automobilhersteller, mit Fokus auf Swarm Data Analytics und Smart-Mobility-Funktionen.

• Habe verteilte, event-driven Anwendungen für die Verarbeitung von Fahrzeugdaten im großen Maßstab entworfen und entwickelt. Stack: Java, Node.js, Vert.X, Spark, GraphQL, Cassandra und MongoDB.
• Habe On-Premise-Infrastruktur aufgebaut und betrieben, einschließlich automatisierter CI/CD-Pipelines und verteilter Datenplattformen, um hochvolumige Fahrzeugdaten-Workloads zu unterstützen.

• Skalierbare RESTful-Services und Full-Stack-Webkomponenten für vernetzte Infotainment-Produkte bei einem deutschen Premium-Automobilhersteller entwickelt. Stack: JEE, Spring, ReactJS.
• CI/CD-Pipelines aufgebaut und die Android-Entwicklung geleitet, wodurch eine kontinuierliche Auslieferung in einem agilen Team möglich wurde. Stack: Jenkins, Nexus, JUnit, Selenium.

Berufliche Auszeit für Reisen nach dem Studium. Nach Berlin umgezogen und ein intensives Deutschprogramm von A1 bis C1 abgeschlossen.

Erreichte den Rang eines Leutnants und führte einen Luftlandekampftrupp mit 25 Soldaten.