Amazon Route 53 Experten in Deutschland

• Die geschäftlichen und technischen Anforderungen des Kunden verstehen und in System- bzw. technische Anforderungen übersetzen
• Schrödingers Anwendungen auf Cloud-Systemen entwerfen und implementieren sowie Erfahrung darin haben, das Senior Management und erfahrene technische Mitarbeiter von den Vorteilen ihres Weges mit Schrödinger in der Cloud zu überzeugen
• Außergewöhnliches technisches Design und fachliche Führung bieten, insbesondere bei AWS-, GCP- und K8s-Architektur-Reviews, Leistung, Hochverfügbarkeit, Kosten und Sicherheit
• Tiefes Verständnis der Well-Architected-Prinzipien und aller Best Practices zum Aufbau sicherer und leistungsfähiger Schrödinger-Anwendungen auf den Cloud-Plattformen
• Technische Workshops leiten und Kunden bei architektonischen und strategischen IT-Entscheidungen beraten
• Den Erfolg beim Entwerfen, Erstellen und Migrieren von Anwendungen, Software und Services auf den Cloud-Plattformen sicherstellen
• Kunden über Best Practices aufklären, um sicherzustellen, dass ihre Lösungen für eine erfolgreiche Bereitstellung in der Cloud ausgelegt sind
• Mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten, um Qualität und Kundenerfolg sicherzustellen
• Tickets, Aufgaben und Zeitpläne von Projekten definieren
• Mit Account Managern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Projekte gemäß dem definierten Plan und Zeitrahmen umgesetzt werden
• Den Fortschritt der Projekte überwachen, Risiken und Probleme identifizieren und proaktiv Maßnahmen zu deren Minderung ergreifen
• Cloud-Architektenteams leiten und inspirieren, Orientierung geben und wichtige Entscheidungen treffen
• Eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern fördern
• Mit Schrödingers Managern zusammenarbeiten, um Deployment, Support und Konfiguration von Schrödingers Anwendungen zu verbessern
• Wöchentliche Stand-ups leiten und Prioritäten festlegen

• Entwicklung und Wartung eines Nachrichtenportal-CMS mit Schnittstellen.
• PHP-Entwicklung mit HTML, CSS, SCSS, JavaScript, MySQL, Laravel, Dokumentation der Schnittstellen und des Systems.
• Weiterentwicklung des SSO-Systems auf Basis von Laravel mit einer großen API und Anbindungen an AWS, SAP, ERPS.
• Neuordnung und Entwicklung der Nachrichtenportale auf Basis einer Publish-Plattform, Services und Schnittstellen zu Google, Facebook, Twitter, SSO, SAP technisch auf Basis von NodeJS mit TypeScript und AWS.
• Technologien: PHP, Laravel, MySQL, JavaScript, Vue.js, NodeJS, TypeScript, jQuery, CSS, SCSS, SASS, Unix, Jira, Confluence, Git, Apache, Nginx, AWS.

• 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).

• Optimierung von Software-Lifecycle-Prozessen der SAP-Plattform-Apps (BTP CAP)
• Entwicklung von MCP-Server-Vorlagen für die S/4 CALM-Systeme der Porsche KI (BTP)
• Konzeption, Entwicklung und IT-Produktmanagement für zwei MS CoPilot Custom Agents zur Unterstützung von SAP-Systemen (inkl. MCP-Integration)
• Leitung des Center of Practice: KI-unterstützte ABAP-Entwicklung
• Initiierung und Koordination des Proof-of-Concept-Einsatzes von conduct.ai
• Beratung der Applikationsteams zu Software- und Integrationsarchitektur, Clean-Core-Prinzipien und Umsetzung sowie KI-Einsatz auf der SAP-Plattform

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Implementierung der Anwendungen mit Kotlin und Ktor als Microservices
• Verwendung von MongoDB in der MongoDB Atlas Cloud
• Asynchrone Kommunikation der Services mit Google Pubsub
• Einsatz von Kotest und Mockk für Unit Tests
• Entwicklung eines Frontends zur Administration mit TypeScript, React und Express.js
• Provisionierung von Umgebungen in GCP mittels Terraform
• Implementierung von CI/CD-Prozessen mit GitHub Actions
• Betrieb skalierbarer Produktions- und Testumgebungen in GCP mit Kubernetes, Helm und Flux CD
• Überwachung der Umgebungen mit Prometheus und Grafana
• Bereitstellung von BI-Daten im Google BigQuery Datawarehouse

• Fachliche Leitung der CI/CD-Modernisierung im System „Konzern Archiv 4.0“
• Architektur- und Steuerungsverantwortung gemäß Leistungsbeschreibung
• Aufbau moderner Erstellungs- und Bereitstellungsprozesse
• CI/CD-Schulung und Befähigung des internen Entwicklerteams
• Integration moderner DevOps-, Sicherheits- und Compliance-Standards
• Sicherstellung technischer Governance inklusive Zusammenarbeit mit Revision & BaFin
• Eigenverantwortliche Durchführung der Modernisierungsmaßnahmen
• Begleitung des Teams bei der Einführung neuer Technologien und Methoden

• ETL-Services für den ereignisgesteuerten Datenaustausch zwischen Unternehmenssystemen auf einem Kafka-Streaming-Backbone entworfen.
• CI/CD-Pipelines für Azure AKS-Deployments optimiert und Monitoring sowie Alerting in OpenSearch für eine proaktive Erkennung von Vorfällen verbessert.

Tech: Java / Kotlin, Quarkus, Kafka / Avro, Azure / AKS, Azure Storage Container, ArgoCD, GitLab CI, OpenSearch, Terraform

• Mit einer britischen Organisation zusammengearbeitet, die landesweit kostenlose sexuelle Gesundheitsdienste wie STI-Tests, Behandlungen und Verhütungsmittel anbietet.
• Ein kundenorientiertes Portal auf Basis von Liferay DXP (Version 7.4) auf Liferay Experience Cloud erstellt.
• Liferay-Module entworfen und entwickelt.
• Liferay Experience Cloud und Release-Management verwaltet.
• Mit verschiedenen Teams koordiniert und anderen Teammitgliedern bei Liferay-Herausforderungen geholfen.
• Mit dem Business und Stakeholdern über Erwartungen diskutiert.
• Architektur-Best-Practices umgesetzt.

• 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

• Konzeption eines neuen Cloud Services
• Anforderungsanalyse
• API-Design (REST-API, Kafka)
• Beratung zu Architektur, Machbarkeits- und Aufwandsschätzung
• Umsetzung einer Microservice-Architektur
• Implementierung eines Spring-Boot-Webservices
• Entwicklung von REST-APIs inkl. Business- und Persistenzlogik
• Kafka-Consumer und -Producer
• Verschiedene Excel-Upload/Download-Szenarien
• Change Data Capture
• Cloud Provisioning mit IaC/Terraform
• Go-Live mit 30.000 Nutzern
• Betrieb, Support und Fehlerbehebung bei weiteren Services

Umgebung/Werkzeuge: Gitlab, JIRA, Confluence, IntelliJ, Spring Boot, Java, Docker, Terraform, AWS ECS, Postgres, Apache Kafka, SAP Datasphere, JUnit, Debezium, Apache POI, Hibernate, JPA, Testcontainer

• PRISMA-Projekt
• Ansible-Automatisierung
• Windows-Third-Level-Support für Windows NT, Windows 2000, Windows 2013, Windows 2016, Windows 2019

• Entwicklung & Deployment eines interaktiven Dashboards, das es Benutzern ermöglicht, Datensätze zur visuellen Analyse auszuwählen.

• Die Anwendung unterstützt Filter, KI-basierte Interpretationen und einen Chatbot für Benutzerinteraktionen.

• shiny, openai, mirai, plotly, mapgl, duckdb, AWS, ShinyProxy, Docker Swarm

• Weiterentwicklung von Framework-Komponenten und -Services im Umfeld der Enterprise Gesamtbanksteuerung Plattform (EGP-Framework), einer Sammlung querschnittlicher Bibliotheken und Services für alle Bounded Context Scopes der Plattform.
• Durchführung der Migration von Java 17 auf Java 21 sowie Spring Boot 3.2 auf 3.4 in etwa 80 Library- und Service-Repositories (Anpassung von Maven-POMs, Dockerfiles, Jenkins-Pipelines, Sourcecode-Migration, Testevolution).
• Entwicklung von Unit- und Integrationstests mit JUnit und JGiven.
• Durchführung und Analyse von Performance-Messungen mit Dynatrace.
• Weiterentwicklung mehrstufiger CI/CD-Pipelines (Unit-Tests, Security-Analysen, Docker-Build, Harbor-Deployment, ...).
• Eingesetzter Tech-Stack: Java (90 %), Python (10 %), Spring Boot, JPA/Hibernate, JGiven, OpenAPI, Camunda 7, Podman, OpenShift/Kubernetes, Oracle DB, SonarQube, Dynatrace, Jenkins, Harbor, Bitbucket, Jira, Confluence.