Amazon EKS Experten in München

Alexandru G.

Leiter Cloud-Infrastruktur

Letzte Position:

Principal Cloud DevOps Architect bei BP

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

Thomas H.

Senior MLOps-, DevOps Engineer

Letzte Position:

Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy

Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

Srinivasu K.

Fullstack Entwickler

Letzte Position:

Atruvia

Projekt: Steuern Freistellungsauftrag Anwendung

Der Kunde verfügt über eine bestehende Anwendung zur Erstellung und Pflege von Steuerbefreiungsaufträgen für Endkunden; Konzeption und Implementierung einer vergleichbaren Anwendung für interne Mitarbeiter.

Entwurf und Implementierung von Microservices und der UI für den Fachbereich „Steuerbefreiungsaufträge“ unter Anwendung von Domain Driven Design sowie Spring Boot und Angular.
Implementierung reaktiver, nicht-reaktiver und asynchroner APIs (Spring REST, WebFlux, GraphQL).
Entwicklung der Angular-Anwendung, einschließlich State Management mittels Signals, RxJS Observables und Subscriptions.
Absicherung der API und der Anwendung unter Verwendung von OAuth2, JWT und OpenID Connect.
Konfiguration und Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins.
Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams sowie Durchführung von Code-Reviews.

Umfeld: Java, Spring Boot, Angular 18 & 19(standalone, signals), RxJs, Bootstrap CSS, Vitesting, OpenShift, Istio, microservices, Kafka, Dynatrace, Jenkins, GitLab, Graylog, Sonar, Oauth2, OracleDB

Frank E.

DevOps

Ismaning

Letzte Position:

DevOps bei Lauck-IT

Betrieb und Erweiterung von Azure DevOps-Pipelines
Betrieb und Erweiterung von AWS-Services
Citrix (Windows 10, Bitwarden)
AWS: ECR, EKS, CloudFront CDN, Route 53, VPC Peering und CNI-Upgrade, Atlas MongoDB, S3-Buckets, Hosting statischer Websites
Azure: Build und Deployment mit DevOps-Pipelines

Vitaliy R.

DevOps GitOps (ANÜ)

Puchheim

Letzte Position:

DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna

Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.

Tobias N.

Senior Cloud-Architekt — Strategie, Architektur, DevOps. Von Public Cloud bis souveräne Infrastruktur.

Puchheim

Letzte Position:

Enterprise- und Solutions-Architekt

Aufbau einer eigenständigen Unternehmens-IT — Cloud-Strategie, Netzwerk, AWS Landing Zone, Sicherheitsanforderungen, Vertragsverhandlungen.
Migration aller Anwendungen; Vermeidung hoher Vertragsstrafen für den Kunden.
Onboarding und Steuerung inte...

Anton K.

Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud

Letzte Position:

Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG

Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeiter).
Technische Integration von allen Subprojekten in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung eines Cloud Management Platforms (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed Cloud von beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung mit einem Click oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus Hardware Management.
Als Basis wird Kubernetes, Openstack und Hadoop benutzt.
Die Managementschicht beinhaltet Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Privat Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter volle Hadoop Schicht mit HDFS, Spark, MapRed, Mezos, HBase und ca. 20 weiteren ML/DL Technologien.
Hadoop Worker Cluster kann auch ohne Kubernetes on Bare Metal oder Commodity Hardware automatisch installiert werden.
Openstack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder, Ceph.
Entwicklung einer Java Anwendung Rudi: Soap, Rest, Containers, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), Openstack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualizierung (Kubernetes (K3S), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).

Stephan S.

Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter

München

Letzte Position:

Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io

Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

Max R.

Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten

Fürstenfeldbruck

Letzte Position:

Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten bei Boehringer Ingelheim

Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)

Janusz M.

IT Senior Softwareingenieur