DevOps Engineers in Germany

Aufgabe: Operator-Entwicklung und Observability

Technologien und Kenntnisse: Kubernetes, Valkey-Operator, Crossplane, Backstage, OpenPortal, OTEL, Grafana Cloud, Azure DevOps, Artifactory, Flux, Alloy, Prometheus, Grafana, Loki, OCF, Copilot

Tätigkeiten:

• Evaluierung/Entwicklung des Valkey-Operators
• Einrichtung von OpenTelemetry
• Integration in OpenPortal/Backstage/CrossPlane

• Entwurf verwalteter Kubernetes-Plattformen für mehr als 150 Unternehmenskunden aus den Bereichen Energie, Logistik, Automobil und öffentlicher Sektor.
• OCaaS entworfen: Kubernetes-native, mandantenfähige SaaS für KI-Assistenten mit Isolierung pro Mandant und Namespace, zweistufiger LLM-Inferenz und automatisierter Verwaltung des Mandantenlebenszyklus.
• Chronos entworfen, Kafka as a Service auf Strimzi mit hybrider Mandantenstruktur (gemeinsam genutzte und dedizierte Stufen); den Plattform-RFC verfasst.
• Multi-Cluster-GitOps aufgebaut (Flux CD, Helm, Kustomize); Änderungen werden auf kurzlebigen k3d-Clustern mit Renovate + GitLab CI und automatischem Merge validiert.
• Argus konzipiert: korrelierte OTeI-Traces, Logs und Metriken (LGTM-Stack).
• Geheimnisse von HashiCorp Vault zu OpenBao migriert; Kyverno-Policy-Framework für RBAC-Automatisierung und die Synchronisierung von Geheimnissen über Namespaces hinweg.
• Salar aufgebaut: Node-Patching und Cluster-Upgrades mit Uyuni + SaltStack.
• Plattform-Storage mit Ceph und SeaweedFS; Objektspeicher von MinIO migriert.
• Kundenprojekte: OTeI-Observability und Datadog SAML für ein globales Kulturinstitut; Reaktion auf Galera/PXC-Vorfälle bei einem SaaS-Anbieter.

• Verwaltung mehrerer Kubernetes-Cluster in der Produktion mit Ceph als Speicherschicht.
• Implementierung von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Deployments mit Gitlab CI
• Terraform für die Bereitstellung von Infrastruktur.
• Claude Code
• Helm-Charts für Deployments über ArgoCD
• Implementierung automatisierter Pipelines für die Benachrichtigung bei Vorfällen in Kubernetes, um die verpflichtenden 24-Stunden-Frühwarn- und Offenlegungsregeln von NIS2 einzuhalten
• Konfiguration von Azure Policy und Logging-Leitplanken gemäß BSI IT-Grundschutz (SYS.1.3 / OPS.1.1), um die kontinuierliche Einhaltung der Basisanforderungen für mehr als 50 Cloud-Workloads sicherzustellen

Umgebung: Gitlab CI, IONOS Cloud, Ceph, ArgoCD, terraform, Elastic cluster, Grafana, Alert Manager & Prometheus

• Erstellung und Leitung von Roadmap-Prognosen für Support-Möglichkeiten, einschließlich der Schulung von Kollegen, Prozessdesign und -verbesserung sowie des Onboardings neuer Mitarbeiter.
• Nahtlose Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, darunter Professional Services, Support, Product, Sales und Solution Engineering.
• Verwaltung geschäftlicher und finanzieller KPIs im Einklang mit den übergeordneten Unternehmenszielen.
• Industrielle IT- & Datenintegration: Implementierung, Konfiguration und Integration von OT/IT-Systemen und Datenflüssen, wobei Quellen aus der Steuerungsebene (DCS, PLC, SCADA) über APIs und Standardschnittstellen mit Historian-, Datenplattform- und Unternehmenssystemen verbunden werden.
• AVEVA PI & Historian: Konfiguration, Wartung und Erweiterung von AVEVA PI (PI Data Archive, Asset Framework, Schnittstellen/Konnektoren) zur Erfassung, Kontextualisierung und Bereitstellung von Echtzeit- und historischen Betriebsdaten.
• Alarmmanagement: Unterstützung und Optimierung von Alarmmanagementsystemen – z. B. Honeywell Alarm Management – einschließlich Alarmrationalisierung, Klassifizierung und Analyse der Alarmleistung, kritischer Alarme und Alarmfluten.
• Konnektivität & Protokolle: Einrichtung und Fehlerbehebung industrieller Konnektivität mit OPC UA und OPC A&E, einschließlich der Konfiguration von Tunnellösungen / Wrappern zur sicheren und zuverlässigen Verbindung von OT-Datenquellen.
• Produktionsdatenfluss: Sicherstellung eines nahtlosen, sicheren und strukturierten Datenflusses in der industriellen IT-Landschaft sowie Umwandlung unverarbeiteter Betriebsdaten in aussagekräftige Informationen für Betrieb und Entscheidungsfindung.
• Systemsupport & Fehlerbehebung: Laufender Support für OT/IT-Anwendungen sowie Fehlerbehebung in Netzwerken, Software und Datenintegrationen, damit die Systeme effizient betrieben werden können.
• Wissensmanagement & Best Practices: Mitwirkung an interner Dokumentation, Best Practices und Leitfäden zur Fehlerbehebung sowie kontinuierliche Verbesserung der Bereitstellung industrieller IT- und Datenlösungen.

Tools & Software: Aveva PI, Salesforce, Active Directory, Microsoft Dynamics 365, Jira, Microsoft, Scrum, DevOps, Docker, CI/CD, Jenkins, GitHub.

Aufbau und Betrieb der gesamten Infrastruktur- und Observability-Plattform für eine Plattform zur Bewertung von KI-Agenten auf AWS/Kubernetes. Leitung der Weiterentwicklung einer Cloud-nativen Plattform mit KI-Fokus durch den Aufbau einer durchgängigen Observability, die Automatisierung von Infrastruktur und CI/CD, die Verbesserung von Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, die Optimierung der Leistung durch datengestützte Entwicklung sowie die Arbeit in einem KI-nativen Entwicklungsprozess mit Fokus auf schnelle Iteration, Code-Reviews und Automatisierung. Der Technologie-Stack umfasste Terraform, AWS, Kubernetes, Grafana, Github Actions, Python und Cursor.

Oracle-Projektmanagement und Automatisierung

Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.

Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.

• Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
• Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
• Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
• Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
• Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
• Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
• Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
• Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
• Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen

Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass

• Technische Konzeption, Priorisierung und praktische Umsetzung von KI-Automation-, Conversational-AI-, Voice-AI- und Private-AI-Lösungen.
• Übersetzung fachlicher Anforderungen in Systemarchitektur, Gesprächs-/Workflow-Logik, APIs, Datenflüsse und produktionsnahe KI-Workflows.
• Entwicklung von Backend- und Integrationskomponenten mit Python/FastAPI, PostgreSQL/pgvector, Redis, REST APIs, Webhooks und Background Jobs.
• Konzeption und Implementierung von RAG-Architekturen mit lokalen/privaten LLMs, Embeddings, Dokumentenverarbeitung, semantischer Suche und kontrolliertem Zugriff auf Unternehmenswissen.
• Prompt Engineering für LLM- und Voice-/Conversational-AI-Anwendungen; iterative Optimierung anhand realer Abläufe, Systemreaktionen und Qualitätsanforderungen.
• Praktische Arbeit mit ElevenLabs und dessen APIs in einem Voice-AI-Projekt sowie technische Bewertung und Integration von Voice-AI-Komponenten.
• Deployment und Betrieb Docker-basierter Systeme auf Linux mit Nginx, CI/CD, Monitoring/Logging, Backup/Restore und reproduzierbaren Deployment-Prozessen.

• Solo-MVP in 3 Monaten -- von PRD zu SRS bis in die Produktion: 12 Django-Apps + React SPA mit JWT-Auth, vor dem Zeitplan geliefert.
• Echtzeit-Backend -- Django REST APIs, WebSocket-Channels, Celery + Redis-Queues, rollenbasierter Zugriff für 4 Benutzerrollen.
• Multi-Tenant SaaS -- isoliertes Tenant-Provisioning mit Kubernetes, Helm und FastAPI -- Subdomain in unter einer Minute live.
• CI/CD & Infrastruktur -- 5 Hetzner-Server, 3 Repos, branch-spezifische GitHub Actions für Auto-Deploy; kompletter Stack in Docker.
• Teamleitung -- 3 Entwickler in 3 Ländern eingestellt und geführt; in 9 Monaten über 450 Linear-Tickets abgeschlossen.
• Voller Produktumfang -- Kurse, Quizze, PDF-Zertifikate, Benutzer-Importe, Echtzeit-Benachrichtigungen, Analytics und Abo-Verwaltung.
• Live-Produkt -- veröffentlicht auf iqrew.de; App fertig, SaaS in der finalen Testphase, Marktstart steht kurz bevor.
• SSO & Sicherheit -- plattformübergreifendes SSO mit Einmal-Token, Server-zu-Server-Validierung, Tenant-Isolation und automatischer HTTPS-Erneuerung.
• Teststrategie -- 3-Layer-Pyramide: pytest, Jest/RTL + MSW, Playwright E2E mit Factory-Fixtures und rollenbasierter Auth für alle Rollen.
• Performance-Engineering -- Locust-Lasttests haben N+1-Engpässe gefunden (60s Timeouts); optimiert auf unter 250 ms bei 50 gleichzeitigen Nutzern, 0% Fehler.
• Stripe SaaS Billing -- Stripe-Webhook-gesteuerte Upgrades, automatisches Tenant-Provisioning, Self-Service-Onboarding vom Checkout bis zum live Tenant.

• Skalierbare, hochverfügbare und fehlertolerante Systeme auf AWS entwerfen, bereitstellen und verwalten.
• Docker-Images für verschiedene Anwendungen und Services entwickeln und pflegen.
• Kubernetes-Cluster für die Container-Orchestrierung verwalten und dabei eine effiziente Ressourcennutzung und Skalierbarkeit sicherstellen.
• Systemleistungsprobleme überwachen und beheben, um eine optimale Performance und Verfügbarkeit sicherzustellen.
• Mit Entwicklungsteams zusammenarbeiten, um Anforderungen an die Anwendung zu verstehen und Infrastruktur-Lösungen bereitzustellen.
• Sicherheitsbest Practices für Infrastruktur, Anwendungen und Daten umsetzen.
• Systemdokumentation, Abläufe und Prozesse pflegen und verbessern.
• Teammitglieder bei Best Practices für Cloud-Infrastruktur und Containerisierung unterstützen und anleiten.
• Mich über die neuesten Branchentrends und Best Practices in Cloud Computing, Containerisierung und DevOps auf dem Laufenden halten.

Kunden: CARIAD, AUDI AG

• Entwicklung und Bereitstellung von Enterprise-MLOps-Pipelines mit Azure Machine Learning und Databricks. Verkürzung der Modell-Release-Zyklen um 95 Prozent, von vier Wochen auf zwei Tage, durch automatisierte CI-CD-Workflows.
• Bereitstellung cloudnativer DevOps-Plattformen für ADAS-Programme mit Azure-Datendiensten, Kubernetes und Terraform-basierter Infrastrukturprovisionierung.
• Entwicklung von Hochverfügbarkeitsarchitekturen mit automatischem Failover. Reduzierung der Systemausfallzeit um 85 Prozent für geschäftskritische Energiehandelsplattformen.
• Entwicklung und Integration von KI-Agenten und Enterprise-Chatbots mit LangChain, AutoGPT und GPT-Modellen. Ermöglichung autonomer Workflows und entscheidungsbasierter Automatisierung.
• Reduzierung der Cloud-Infrastrukturausgaben um 40 Prozent durch Autoscaling-Strategien, Nutzung von Spot-Instanzen und richtlinienbasierter Ressourcenverwaltung in Azure und AWS.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers, Product Managern und Führungskräften bei der Bereitstellung groß angelegter Lösungen für die Automobil- und Energiebranche.
• Implementierung von GitOps-basierten CI-CD-Pipelines zur Unterstützung der Auslieferung von Automobilsoftware für über 500 Ingenieure in verteilten Produktteams.
• Entwicklung und Betrieb von Kubernetes-Plattformen auf Azure AKS. Verbesserung der Deployment-Stabilität und Reduzierung von Rollback-Ereignissen um 70 Prozent.
• Implementierung von Observability- und Monitoring-Stacks mit Prometheus, Grafana und Azure Monitor. Erreichung von Serviceverfügbarkeitszielen von 99.9 Prozent.

Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.

• Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
• Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
• Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.

Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• Kubernetes: EKS-Management, Cluster-Upgrades und Verbesserungen der Stabilität, Reviews und Updates von Infrastructure as Code, AWS-Support und Kostenoptimierung.

• Fehleranalyse und -bereinigung inkl. Performance-Optimierung der eigenentwickelten Plattform API
• Change- und Incidentmanagement im Tagesbetrieb
• Verantwortlich für Einhaltung Security- und Compliancevorgaben
• Dienstleistersteuerung für Software-Entwicklung und -Wartung
• Planung und Durchführung Migration Legacy Services auf Cloud Native Plattform

Rolle im Projekt: Projektmitarbeiter Umsetzungsteam

Eingesetzte Skills: Anforderungsanalyse, IT-Service- und Anwendungsmanagement, IT-Betrieb, Fehleranalyse und Performance-Optimierung, Software-Wartung und Lifecyclemanagement

Projektumgebung: Cloud Native Platform (Kubernetes, Crossplane, AWS, ArgoCD, Grafana)