Amazon EKS Experten in Berlin

IOG (IOHK) ist eines der weltweit führenden Unternehmen für Forschung und Engineering im Bereich Blockchain-Infrastruktur.

• Ein lang laufendes R&D-Projekt in ein zusammenhängendes, produktionsreifes Testnet umgewandelt; dafür das 35-köpfige Engineering-Team (Core, QA, SRE) aufgebaut und skaliert.
• Strategische Ausrichtung definiert und die technologische Entwicklung als wichtiges Mitglied der Führung mit den Geschäftszielen abgestimmt.
• Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, was die operative Effizienz und die Code-Sicherheit verbessert hat.
• Projekte in einem schnelllebigen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und gute Ressourcenplanung umgesetzt.

In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.

• Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
• Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
• Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
• Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
• Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.

• Erstellung, Wartung und Absicherung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
• Stichworte: Ansible, AWX, Kubernetes, NetApp, Prometheus, CI/CD ArgoCD, SSO, Fluent-bit, HAProxy, Calico, Keycloak, oauth2-proxy, SealedSecrets, kubeseal, Aqua kube-bench, CIS-Benchmarks, Aqua Trivy operator

• Verantwortlich für den Produktlebenszyklus der souveränen KI-Plattform und Betriebssystem-Teams für Enterprise- und Regierungskunden sowie interne Stakeholder (Infra, Lösungslieferung, Support, Umsatz)
• Plattform von einer 200-Nutzer-Beta auf einen vollständigen Rollout mit über 70.000 Mitgliedern bei der Bundesagentur für Arbeit (BA) aufgebaut und dabei ISO 42001- und EU-KI-Verordnungskonformität sichergestellt
• Die Umstellung auf eine mandantenfähige Shared Inference-Architektur entworfen, wodurch die GPU-Cluster-Auslastung von 20 % auf 85 % stieg und die Infrastrukturkosten pro Kunde für SaaS um 40 % sanken
• Modellquantisierung eingeführt, sodass Kunden fortschrittliche LLMs auf älterer Hardware (A100-GPUs) statt auf H100 ausführen können, wodurch über 70 % der Kosten pro Abfrage eingespart werden
• Komplexe Helm-Konfigurationen in einen dynamischen Modellmanager überführt, wodurch sich die Zeit für Installation oder Austausch von Modellen um rund 80 % verkürzte
• Eine teure Eigenentwicklung eines Dashboard-Services gestoppt, stattdessen auf eine API-first-Datenstrategie umgeschwenkt, die Kunden direkt nutzen können, und so €100.000+ an Opex und Capex eingespart
• Ein sicherheitsorientiertes Agenten-Marktplatz- und Control-Plane-Leuchtturmprojekt für eine Tier-1-Bank aufgebaut, das internen Teams die Bereitstellung autonomer Agenten innerhalb strenger regulatorischer Vorgaben ermöglicht

• Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
• Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
• Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
• Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.

• Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrum-Nachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
• Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
• Erfassung des Stromverbrauchs von Servern, CPUs und GPUs bei KI-Workloads
• Verwendete Technologien: AWS, EC2, ECS, Fargate, CloudMap, VPC, Route53, Lambda, EventBridge, CodeBuild/CodePipeline/CodeDeploy, Terraform, Docker, Linux, Bash-Scripting, Python, Flask, SQLAlchemy, SQL, MariaDB, InfluxDB, Telegraf, Prometheus, Zabbix, Kubernetes, Letsencrypt, Zertifikatsverwaltung

• Heycar ist eine führende Automobilplattform, die den Gebrauchtwagenmarkt durch intelligente Datenpipelines, Multi-Tenant-Services und händlerorientierte Tools neu definiert. Ich habe Initiativen in der Backend-Architektur, bei der Datenaufnahme und im Identitätsmanagement geleitet, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität zu steigern.
• Ingestion-Plattform: Entwickelt eine einheitliche Ingestion-Plattform mit YAML-basierter Konfiguration, die das Onboarding neuer Datenpipelines für Händler ohne Codeänderungen ermöglicht, wodurch die Einrichtungszeit von ca. 2 Monaten auf 2–3 Tage gesenkt und die Skalierbarkeit um 40 % gesteigert wurde.
• Keycloak-Expertise: Agierte als unternehmensweiter Keycloak-Experte, skalierte es für das Multi-Tenant-Identitätsmanagement und erweiterte die Funktionalität mit eigenen Plugins und delegierten Admin-APIs.
• Back-Office-Tools: Entwickelt eine Back-Office-Anwendung, die in Salesforce integriert ist und Händlern ermöglicht, Bestände zu verwalten, Interessenten zu konvertieren und Supportanfragen in Echtzeit zu bearbeiten.
• Multi-Tenant-Migration: Zusammenarbeit mit verschiedenen Backend-Teams, um die Kernservices von Heycar in einen einheitlichen Multi-Tenant-Cluster zu migrieren und so hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
• Frontend-CI-Optimierung: Optimiert die Monorepo-Auslieferung durch Implementierung einer dynamischen CircleCI-Konfiguration mit NX, wodurch nur betroffene UI-Projekte bereitgestellt und die Buildzeiten drastisch verkürzt wurden.
• Beobachtbarkeit & Mentoring: Verbesserte das Monitoring und die Release-Zuverlässigkeit, während ich Backend-Entwickler betreute und die Code-Review-Standards angehoben habe.

• Einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs sowie integrierter Vektorsuche entwickelt.

• Aufbau einer skalierbaren Datenplattform, die täglich Millionen strukturierter Datensätze aus mehreren Quellen verarbeitet und nahezu Echtzeitanalysen, Dashboards und sichere Berichtsexporte ermöglicht.
• Unterstützung der Geschäftsentscheidungen durch Verringerung der Latenz bei Analysen und Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit.
• Entwurf und Einsatz von Kafka-Ingestion-Pipelines mit hoher Durchsatzrate, die täglich zuverlässig Millionen von Datensätzen für Unternehmensanalysen verarbeiten.
• Entwicklung eines verteilten, selbstheilenden Aufgabensystems auf Basis von Redis, das manuelle Eingriffe um etwa 90% reduziert und die Gesamtzuverlässigkeit der Plattform verbessert.
• Verbesserung der Schreibperformance in der Datenbank, Erhöhung des Ingestion-Durchsatzes um rund 40% und Ermöglichung nahezu Echtzeit-Datenverfügbarkeit.
• Entwicklung leistungsstarker RESTful-APIs für multidimensionale Analysen und TopN-Statistiken, die Enterprise-Teams bei der Identifikation wichtiger Trends und Anomalien unterstützen.
• Optimierung von Abfragen durch Caching, materialisierte Sichten und partitionierte Tabellen, wodurch die Latenz bei hoher Last um etwa 80% gesenkt wurde.
• Integration von rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) auf Anwendungsebene zur Durchsetzung fein abgestufter Datenberechtigungen und Gewährleistung eines sicheren API-Zugriffs sowie Compliance.
• Verbesserung der Jenkins- und AWS-EKS-CI/CD-Pipelines für Deployments ohne Ausfallzeiten und automatisierte Rollbacks, wodurch Deployment-Fehler um etwa 90% reduziert wurden.

• Konzipierte, implementierte und automatisierte Cloud-Infrastruktur und trug in 3 Projekten in einer Schlüsselrolle bei.
• Führte die Teams bei der Einführung von Kubernetes, GitOps und CI/CD.
• Ermöglichte es Kunden, den GitOps-Ansatz zu nutzen und ihre Services über ArgoCD bereitzustellen.