Amazon EKS Experten in Deutschland

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
• Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

Aufbau einer internationalen E-Commerce-Plattform für einen Multi-Vendor-Marktplatz für digitale Assets von Grund auf. Konzeption und Betrieb von Cloud-Native-Architekturen im Enterprise-Maßstab.

• Konzeption und Betrieb einer hochskalierbaren Microservice- und Serverless-Architektur
• Aufbau der gesamten Cloud-Infrastruktur mit Terraform + AWS CDK in AWS
• Bereitstellung von ECS/EKS-Clustern (Fargate), Application Load Balancern (Reverse Proxy) und Lambda Functions
• Observability & Tracing mit CloudWatch, DataDog, Prometheus & Grafana
• Ganzheitliches Setup aus DataDog (vorher AWS CloudWatch), Prometheus und individuellen Grafana-Dashboards
• Integration von Advanced Metrics (u.a. ORM-Mapper) und Distributed Tracing mit Jaeger
• Robuste Backup- und Disaster-Recovery-Strategien
• RDS-Postgres-Backups und stündliche Snapshots
• Schreibgeschützte, asynchron synchronisierte Replikate mit automatischem Master-Failover im Notfall
• Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten über versionierte Docker-Images auf ECS und Git-gestützte CI/CD-Pipelines
• Erstellung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Multi-Stage-Deployments (Dev, Testing, Prod)
• Integration von Stripe zur Abwicklung des internationalen Zahlungsverkehrs
• Aufbau eines Marktplatz-Payment-Systems mit mehreren Parteien und Auszahlungsroutinen
• Einsatz von Algolia für hochperformante Echtzeitsuche nach digitalen Assets auf der Plattform
• Föderation von Services mit GraphQL und Hasura
• Spätere Migration auf GraphQL Mesh
• Test Driven Development (TDD) - Unit-, Integrations- & E2E-Testing mit Jest, Vitest und Playwright
• Einsatz von Next.js / React für moderne Frontend-Anwendungen im nx Monorepo
• Enterprise-Security-Architektur & Access Control
• Integration von JWT-Token mit Auth0, OAuth, OIDC, IP Guards, BOLA Protection und Secret Vaults
• Autorisierungskonzepte über RBAC, ABAC sowie native Postgres Row-Level-Security (RLS)
• Erstellung von internen Microfrontends mit Retool für schnelles Prototyping und operative Fachbereichsprozesse

Technologien: ABAC, AWS CDK, AWS CloudWatch, AWS ECS, AWS EKS, AWS Fargate, AWS RDS, AWS S3, Algolia, Auth0, DataDog, Docker, GitHub Actions, Grafana, GraphQL, GraphQL Mesh, Hasura, JWT, Jaeger, Java, JavaScript, Jest, Kotlin, Kubernetes, Monorepo, Next.js, OIDC, Playwright, Postgres, Postgres RLS, Prometheus, RBAC, Redis, Retool, Serverless, Stripe, Terraform, TypeScript, Vitest

• Ein 35-köpfiges Engineering-Team (Core Engineering, QA und SRE) innerhalb von 12 Monaten aufgebaut und skaliert und dadurch die Blockchain-Entwicklung von Midnight auf Paritys Substrate-Framework beschleunigt.
• Die strategische Ausrichtung definiert und die Technologieentwicklung als wichtiges Mitglied des Führungsteams an den Geschäftszielen ausgerichtet.
• Softwareentwicklungsprozesse optimiert und agile Methoden eingeführt, wodurch die operative Effizienz und Codesicherheit verbessert wurden.
• Projekte in einem schnelllebigen Startup-Umfeld durch effektives Projektmanagement und Ressourcenallokation umgesetzt.

Red Hat OpenShift Container Platform

Aufgabenbereich:

• Betrieb und Konfiguration der Red Hat OpenShift Container Platform einschließlich Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsdesign.
• Umsetzung zentraler Observability-Lösungen (Prometheus, Grafana, Alerting).
• Entwicklung von CI/CD-Pipelines, GitOps-Workflows und Automatisierungsframeworks.
• Schulung und Befähigung von Betriebs- und Entwicklungsteams.

Ergebnis: Schnellere Bereitstellung von Services, transparente Betriebskennzahlen und nachhaltiger Wissenstransfer.

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

• 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

• Aufbau und Weiterentwicklung einer AWS Landing Zone auf Basis von Terraform / OpenTofu (Multi-Account-Struktur, IAM-Baselines, Netzwerk- und Security-Standards)
• Design und Betrieb plattformorientierter AWS-Architekturen zur Standardisierung von Infrastruktur- und Betriebsprozessen
• Aufbau und Betrieb Kubernetes-basierter Plattformen (EKS) als gemeinsame Ausführungsumgebung für Applikationsteams
• Etablierung von GitOps-basierten Deployments mit Argo CD und FluxCD
• Entwicklung und Betrieb zentraler CI/CD-Plattformen (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
• Enablement von Entwickler- und Projektteams durch wiederverwendbare Plattform-Bausteine
• Einführung und Umsetzung von FinOps-Strukturen (AWS Cost Explorer, CUR + Athena, Infracost, Grafana-Dashboards)
• Aufbau und Betrieb zentraler Observability-Plattformen (Prometheus, Grafana, Loki, Alertmanager, CloudWatch)

• 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)

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.

• Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
• Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
• Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
• Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
• Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
• Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
• Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
• Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
• Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
• Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
• Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
• Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi

Tätigkeit:

• Design und Aufbau eines Proof-of-Concept (PoC) für eine zukunftsfähige Virtualisierungsplattform unter Berücksichtigung sicherer Systemarchitekturen
• Bewertung des Ist-Standes bestehender Infrastrukturen und Erarbeitung von Auswahl- und Bewertungskriterien für die geeignete OS-Virtualisierungsplattform
• Durchführung der Anforderungsanalyse mit nachfolgender Erstellung und Priorisierung von Tickets im Ticketsystem
• Fertigstellung und kontinuierliche Vervollständigung einer Tool-Bewertungsmatrix basierend auf PoC-Ergebnissen
• Unterstützung des Wissensaufbaus im Team durch nachvollziehbare Dokumentation der Vorgehensweise und Ergebnisse in Confluence
• Enterprise-Analyse der Bestandshardware (Erstellen verschiedener BoMs)

Technologien: Vmware, Vmware Aria Operations, Osism, Canonical OpenStack, FishOs, Linux, Terraform, Ansible, Confluence, Alma

• 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

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

• 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.