Concourse CI Experten in Deutschland

traigo ist die digitale Plattform von VTG für Bahnlogistik und Flottenmanagement. Sie verarbeitet große Mengen an Telemetrie-, Kilometer-, Geofence-, Sensor- und Wagenbewegungs-Events nahezu in Echtzeit und stellt operative Services für Kunden aus der Bahnlogistik in ganz Europa bereit.

Als Teil von Team Customer Selfcare habe ich an Design, Implementierung, Optimierung und Betrieb großer Backend-Services und eventgesteuerter Verarbeitungspipelines gearbeitet — sowohl an der Feature-Entwicklung als auch an der operativen Verantwortung für geschäftskritische Produktionssysteme. Außerdem war ich regelmäßig erster Ansprechpartner bei Produktionsvorfällen, Dateninkonsistenzen und Performance-Analysen über mehrere verteilte Services hinweg.

• Design und Implementierung eventgesteuerter Backend-Services.
• Migration und Ablösung von Legacy-Verarbeitungspipelines.
• Entwicklung von Replay-/Rebuild-Mechanismen für große Event-Datenmengen.
• Asynchrone Event-Verarbeitung mit hohem Durchsatz auf SNS / SQS.
• Datenbank- und Query-Optimierung für PostgreSQL und DynamoDB.
• Design skalierbarer Read-/Write-Modelle und Aggregationspipelines.
• Fehlersuche in der Produktion und operativer Support.
• Performance-Tuning und Skalierung der Infrastruktur.
• Design und Stabilisierung von Integrations- und Systemtests.
• Technische Konzepte, Architektur-Dokumentation und bereichsübergreifende Zusammenarbeit.
• Unterstützung bei der Weiterentwicklung bestehender GitLab CI/CD-Pipelines

Geofence- und Wagenstand-Verarbeitung

• Algorithmus zur Erkennung von Fahrzeugen innerhalb von Geofences (Eintritt, Austritt, Verweildauer).
• Event Sourcing mit garantierter chronologischer Reihenfolge innerhalb des betroffenen Zeitfensters.
• Refactoring der Logik für Geofence-Events und Wagenstand-Verarbeitung für bessere Performance.
• Behebung von Race Conditions und Problemen mit der Event-Reihenfolge in verteilten Services; serverseitiges Filtern, Aggregieren und optimierte Query-Pipelines.
• Reparatur- und Replay-Tools für beschädigte oder inkonsistente Bewegungsdaten.

Flotten-Metadaten & Kilometerstände

• Modernisierung des Services; Migration des Speichers von DynamoDB nach PostgreSQL, um die Nachverfolgbarkeit zu verbessern und neue Features schneller umzusetzen.
• Skalierbare Aggregation von Kilometerständen und Replay-Mechanismen.
• Read-/Write-Modelle und optimierte Queries für Berechnungen mit hohen Datenmengen.

Sensor- & Telematik-Integration

• Integration von Telemetrie- und Sensor-Verarbeitungspipelines.
• Snapshot- und Zustandsberechnungslogik für Sensorsysteme.
• APIs und Persistenzmodelle für Wagensensordaten; Verbesserungen der Datenqualität.
• Weiterentwicklung eines Services mit gRPC für die Kommunikation zwischen Services.

Verarbeitung von Bewegungssegmenten & Routing

• Migration von Services auf neue Event-Streams für Bewegungssegmente.
• Aufbau von Replay- und Rebuild-Tools für Segmentkorrekturen.
• Optimierung von Durchsatz und Zuverlässigkeit bei der Verarbeitung großer Event-Mengen.

Zustandsüberwachung & Wagenanalyse

• APIs und Backend-Services für die Zustandsüberwachung von Wagen.
• Verarbeitung zur Vorhersage von Bremsverschleiß und Funktionen für Wagenanalysen.
• PostgreSQL-Views und optimierte Query-Modelle für operative Dashboards.

Operative Zuverlässigkeit - First Responder

• Analyse von Produktionsvorfällen und Ausfällen verteilter Systeme; DLQ-Analyse, Replay und operative Wiederherstellung.
• Tuning der Datenbank-Performance und der AWS-Infrastruktur unter Produktionslast.
• Verbesserung von Observability, Monitoring und operativen Tools.
• Unterstützung bei Rollout-Strategien, Monitoring und Stabilisierung nach dem Deployment.

• Entwicklung einer Anwendung zur Prozessoptimierung im produktiven Betrieb in einer luft- und netzisolierten Umgebung
• Anbindung von vier verschiedenen Systemen mit Schnittstellen: REST, SMEMA, MQTT, COM
• Technologien: Linux, On-Prem, Docker, Python, Bash-Skripting

• Innerhalb von fünf Wochen 200 Anforderungen auf der Multi-Cloud-Commerce-Plattform bechtle-clouds.com mit drei externen Consultants vorausgewählt
• Doppelte Rolle als Projektmanager und Requirements Engineer für verschiedene Erweiterungen übernommen
• Fachthemen: Neuimplementierung der Entra-ID-Synchronisation, Verbesserung der Supportprozesse, Optimierungen im Produktkatalog
• Anforderungs- und Projektmanagement in ServiceNow
• Verfeinerung von Epics und Stories mit internen Teams und externen Dienstleistern
• Steuerung des externen internationalen Dienstleisters

• Zusammenarbeit mit Entwicklern, Security- und Betriebsteams zur Abstimmung von Anforderungen
• Unterstützung von Product Ownern und Entwicklungsteams beim Einsatz von Logging- und Monitoring-Lösungen auf Basis des Elastic Stacks
• Entwicklung und Vereinheitlichung von Log-Schemata sowie Definition von praktikablen Standards für Observability
• Konzeption und Weiterentwicklung von Logging-Architekturen für komplexe, verteilte Multi-Tenant-Umgebungen
• Anbindung von Applikations- und Infrastruktur-Logs sowie Security-Tools und Metriken
• Optimierung von Datenflüssen und Modellierung für Analyse- und Reporting-Zwecke
• Aufbau automatisierter Infrastrukturen mittels Terraform/Terragrunt und Ansible
• Pflege und Weiterentwicklung von CI/CD-Pipelines in GitLab sowie automatisierte Entwicklungsumgebungen in Hetzner Robot
• Betrieb und Automatisierung von Proxmox-Clustern inkl. Ceph-Storage
• Einrichtung und Betrieb von Kubernetes-(k3s)-Clustern auf Fedora CoreOS inkl. Basisdiensten wie Vault, OpenLDAP und HAProxy
• Umsetzung sicherheitskritischer Infrastrukturen nach BSI-Grundschutz und Absicherung bestehender Systeme
• Unterstützung beim Betrieb von Lösungen in Cloud-Umgebungen (u. a. AWS)
• Mitarbeit in agilen Teams nach Scrum und Kanban
• Technologien/ Anwendungen: Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Beats/Elastic Agent, Kibana), Terraform, Terragrunt, Ansible, GitLab CI/CD, GitOps, Proxmox, Proxmox Ceph, Kubernetes (k3s), OpenShift, Helm, Kustomize, Vault, OpenLDAP, HAProxy, Hetzner Robot Systeme, AWS, Prometheus, Grafana, Syslog Linux/Windows, Docker, NGINX, Apache Security & Compliance (BSI-Grundschutz, SIEM/SOC)

• Verantwortung für die Neuentwicklung einer Abrechnungs- und Prüfsoftware für Verordnungen (Rezepte), um E-Rezepte vollumfänglich auf Korrektheit (Inhalt, Rechnung) zu prüfen und auszuwerten

• System besteht aus mehreren Kontexten, die als Dienste (Docker-Container) ausgeführt werden:

• Überprüfung und Verarbeitung von Datenlieferungen via FTP und E-Mail

• Verwaltung von Rechnung, Clearings, Abschlägen und Absetzungen

• Verwaltung und Ausführung von Prüfregeln und Prüfmappen

• Auswertungen auf Basis von Metabase

• Developer Stack: Kotlin, Vue 3 / Vuetify 3, ANTLR, Spring Boot 3, REST-API, Gradle, Docker, GitLab, PostgreSQL, Kafka, Keycloak, Scrum, Grafana, Loki, Testcontainers, Prometheus

• 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.

• Aufbau und Wartung einer Event-driven Microservice-Architektur um Shopify
• Dokumentation mit Confluence und IcePanel (C4)
• Nutzung von PHP 8.2, Symfony, Shopify, Bref, AWS, SQS, EventBridge, Cloud, DevOps, Datadog, Docker, Kubernetes, Jira, GitHub, Scrum, Kanban, PHPUnit, Prophecy und Swagger

• Bestandsaufnahme und Analyse bestehender CI/CD-Pipelines und IT-Infrastruktur
• Entwicklung von Optimierungsvorschlägen zur Verbesserung von Continuous Delivery, automatisierten Tests und Deployments
• Verbesserung der Bereitstellung von Server-, Logging-, Monitoring- und Datenbank-Infrastrukturen
• Beratung zur Einführung und Umsetzung von Kubernetes- und Docker-Technologien