Amazon EKS Experten in Berlin

• Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps geleitet und damit die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbessert
• Datadog-Observability-Stack über Terraform und datadog-operator implementiert
• Automatisierte End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse eingeführt und dadurch die Reaktion auf Incidents sowie die Service-Zuverlässigkeit verbessert
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Stateful Services (PostgreSQL und Redis) nach GCP migriert und dadurch Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit verbessert

Übertragungsnetzbetreiber – Plattform zur Netzwerkbereitstellung (Teamleitung)

• Entwarf den Saga-Orchestrator in Python, der Netzwerkstrukturen mit Rollback bereitstellt.
• Gliederte IP, Identität und Ressourcenverteilung in Bounded Contexts mit eigenen Datenbanken und typisierten Clients auf.
• Implementierte den Datenzugriff mit DDD-Repositories und Units of Work, ohne SQL im Domänencode.
• Führte Integrationstests mit echten PostgreSQL- und RabbitMQ-Containern sowie API-Fuzzing für jeden Service ein.
• Führte einen Agenten-Workflow ein, bei dem jede Änderung mit einer Spezifikation beginnt und ein Mensch jeden Merge freigibt.
• Rollte die automatische OpenTelemetry-Instrumentierung per GitOps über achtzehn Kubernetes-Cluster aus.
• Leitete die Reaktion auf Vorfälle bei festgefahrener Bereitstellung und hielt jeden Ausfall in einem Post-Mortem fest.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy async, PostgreSQL, RabbitMQ, Celery, pytest, testcontainers, schemathesis, Helm, Flux CD, GitLab CI, OpenTelemetry, pi coding agent.

Softwareproduktunternehmen – SaaS für Rechenzentrumssimulation (Backend-Entwicklung)

• Entwickelte als zweitgrößter von mehr als zwanzig Mitwirkenden die asynchrone Simulationspipeline.
• Kennzeichnete jedes Image in den GitHub-Actions-Deploy-Workflows mit Commit-SHA und SemVer.
• Diagnostizierte den RabbitMQ-Speicheralarm, der alle Simulationen zum Stillstand brachte, und korrigierte die Limits im Helm-Chart.
• Stellte die Testsuite auf pytest im Function-Style um und ließ die Testabdeckung in jeder Pipeline ausweisen.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Celery, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, S3, EKS, Helm, Keycloak, GitHub Actions, pytest, mypy, ruff, SonarQube.

Interne KI-Plattform – Modellbereitstellung und Telemetrie

• Entwickelte den FastAPI-Service, der Open-Weight-Modelle auf GPU-Tiers als OpenAI-kompatible Endpunkte bereitstellt.
• Aktualisierte das EKS-Produktionssystem um zwei Kubernetes-Minor-Versionen und behob zonengebundene Speicherfehler.
• Erfasste jeden Modellaufruf mit Tokenanzahl, Kosten und Latenz über den OpenTelemetry-Operator.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, vLLM, LangGraph, pydantic-ai, OpenAI- und Anthropic-APIs, EKS, Helm, Flux CD, Terraform, GitLab CI, OpenTelemetry, Grafana.

• Aufbau, Wartung und Härtung von Kubernetes-Clustern mit Ansible und ArgoCD
• Schlagwörter: 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

• Architektur der Azure Landing Zone: Entwurf und Implementierung einer Azure Landing Zone mit Hub-and-Spoke-Architektur und Unterstützung mehrerer Regionen. Sie bildet die sichere, skalierbare und hochverfügbare Grundlage für Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parken.
• Compliance mit Azure Policy: Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards über Azure-Abonnements hinweg mit Azure Policy (Guardrails, deny/audit/deploy-if-not-exists), wobei konstant sehr hohe Sicherheitsbewertungen der Infrastruktur erreicht wurden.
• Infrastructure-as-Code: Automatisierung der Bereitstellung und Konfiguration von Azure-Ressourcen mit Terraform und Bicep; Änderungen werden über geprüfte CI/CD-Pipelines ausgerollt.
• Azure Databricks und Unity Catalog: Umfassende Erfahrung im Betrieb von Azure Databricks mit Unity Catalog für zentrale Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Auditing über mehrere Workspaces hinweg.
• Monitoring und Observability: Aufbau und Betrieb von Infrastruktur-Monitoring und Logging mit Azure Monitor, Prometheus, Grafana und Loki, einschließlich Plattformzustand, Alarmierung, Fehleranalyse und Kapazitätsentwicklung.
• Plattform im großen Maßstab: Architektur und Betrieb von Cloud-Daten- und ML-Plattformen zur Verarbeitung und Simulation von Fahrzeugdaten im PB-Bereich; Orchestrierung von auf Argo Workflows basierenden Recompute- und Autolabeling-Services mit einer Skalierung auf mehr als 100k+ gleichzeitig laufende Pods auf AKS.
• Reproduzierbares ML: Aufbau reproduzierbarer Trainingsumgebungen mit Versionierung von Datensätzen und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Audits und zuverlässige Experimente ermöglicht werden.
• Operative Exzellenz: Automatisierung der Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Zuverlässigkeit von Deployments; Automatisierung wiederkehrender Betriebsprozesse.
• FinOps: Entwicklung einer transparenten Ressourcen- und Kostenverfolgung für Azure-Umgebungen mit mehreren Projekten.
• Führung: Technische Leitung für Infrastrukturthemen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, DevOps- und Sicherheitsteams; technischer Interviewer und Mitglied des Recruiting-Gremiums zum Ausbau des Engineering-Teams.

• Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
• k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
• Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0

Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana

• Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrumsnachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
• Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
• Erfassung von Kennzahlen zum Stromverbrauch von Servern, CPUs und GPUs für 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

• 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

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.

• 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.

• Verantwortung für Design, Absicherung und Zuverlässigkeit der Cloud-basierten Plattformumgebungen
• Steigerung der Entwicklerproduktivität und Ausbau des Infrastrukturteams auf insgesamt 5 Ingenieure
• Realisierung einer Kostensenkung der Infrastruktur um 50 % durch effiziente Spot-Instanzen
• Verbesserung der Effizienz der PE-Entwickler um 15 % durch einen umfragebasierten Entwicklungsprozess

• 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.