FinOps-Experten in Deutschland

Start der Cloud-Reise auf STACKIT

• Unterstützung des Kunden beim Start seiner Cloud-Reise auf der souveränen EU-Plattform STACKIT.
• Aufbau einer IAC- und GitOps-Architektur mit Opentofu und ArgoCD.
• Einrichtung der Grundlagen für eine moderne, ganzheitliche Cloud-Umgebung: Kubernetes, externe Secrets, Zertifikatsverwaltung, Gateway API, DNS und Routing sowie grundlegende Observability.

• Kurze Beschreibung: Leitung eines konzernweiten Projektes zur Etablierung einer standardisierten Cloud-Governance für Microsoft Azure inkl. Richtlinien, Sicherheits- und Compliance-Controls, Automatisierung sowie Kosten- und Betriebssteuerung bei gleichzeitiger Wahrung der Autonomie dezentraler Business Units innerhalb regulatorischer Rahmenbedingungen.

• Aufgaben und Tätigkeiten:

• Gesamtverantwortung für Konzeption, Aufbau und Umsetzung einer unternehmensweiten Cloud-Governance-Struktur (Azure) inkl. Zielbild, Roadmap und Betriebsmodell.

• Steuerung interner und externer Stakeholder (C-Level, IT, Security, Compliance, Cloud-Architektur, DevOps) inkl. Entscheidungs- und Eskalationsmanagement.

• Planung und Moderation von Workshops zur Cloud-Strategie, Governance-Prinzipien und zur Ausgestaltung von Design Areas (Identity, Connectivity, Platform Management).

• Definition, Implementierung und Rollout von Cloud Policies (Azure Policy / Custom Policies), Security-Standards und Compliance-Anforderungen (u. a. GDPR, ISO 27001, BSI C5).

• Aufbau eines Cloud-Governance-Frameworks entlang des Azure Cloud Adoption Framework (CAF) inkl. Landing-Zone- und Guardrail-Konzepten.

• Einführung von Automatisierungslösungen für Governance, Security und Kostenkontrolle (Policy-/Control-Automation, IaC, CI/CD-basierte Kontrollmechanismen).

• Implementierung von Cloud-Security- und Compliance-Monitoring-Mechanismen sowie kontinuierlicher Verbesserungsprozesse (Continuous Improvement).

• Etablierung und Operationalisierung von FinOps im Enterprise-Umfeld (zentrale und dezentrale FinOps-Teams) inkl. Kostenmanagement-Strategien, Reporting und Guardrails.

• Integration von Governance-Policies in DevOps-Prozesse (z. B. CI/CD-Prinzipien für Security- und Compliance-Checks, GitLab Runner-Konzept in Spokes, GitLab CI/CD für CAF Landing Zones).

• Umsetzung von Zugriffskonzepten inkl. RBAC-Design und „Breaking-Glass“-Mechanismen (Notfallzugriffe) sowie Zertifikatsautomatisierung (ACME / step-ca).

• Erfolge:

• Einheitliches, auditierbares Governance- und Kontroll-Set für Azure geschaffen (Policies, Standards, Compliance-Mapping) und damit die Grundlage für skalierbare Cloud-Nutzung im regulierten Umfeld gelegt.

• Wiederholbare Automatisierung für Governance, Security und Kostenkontrolle etabliert (IaC + CI/CD), wodurch manuelle Aufwände und Umsetzungsrisiken reduziert wurden.

• Betriebs- und Entscheidungsfähigkeit über zentrale und dezentrale Einheiten hinweg verbessert (klarere Rollen, Verantwortlichkeiten, Eskalationspfade, Balance zwischen Autonomie und Konzernvorgaben).

• Signifikante Erhöhung der Compliance von Workloads bei Lift- und Shift-Migrationen.

• Eingesetzte Technologien:

• Microsoft Azure Policy, Custom Policies.

• Terraform, OpenTofu, Terragrunt.

• step-ca (ACME).

• Entra ID.

• Azure Firewall.

• Azure Networking, Hub-&-Spoke-Architektur.

• Azure vWAN (Evaluierung).

• Azure Front Door, Azure Application Gateway.

• Azure ExpressRoute.

• Azure Key Vault.

• NetBox.

• GitLab (on-premises).

• Eingesetzte Infrastruktur, Konzepte:

• Cloud Shared Responsibility Model.

• Hub-&-Spoke Connectivity / zentrale Shared Services (aus Hub-Spoke-Kontext).

• Zentrale Governance bei dezentraler Delivery (Business-Unit-Autonomie mit Guardrails).

• Eingesetzte Methoden:

• Scrum.

• Stakeholder-Management (C-Level bis Engineering).

• Cloud Governance, Azure Cloud Adoption Framework (CAF).

• DevOps, CI/CD.

• Kosten- und FinOps-Ansätze: Tagging-/Chargeback-Modelle, Budget-/Alert-Konzepte, Reserved Instances/Savings Plans vs. On-Demand-Szenarien, Sensitivitätsanalysen.

• RBAC, „Breaking Glass“-Konzepte.

• ACME / Zertifikatsautomatisierung.

• GitLab Runner-Konzept in Spokes, GitLab CI/CD Pipelines für CAF Landing Zones.

• 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)

• Mitglied des Führungsteams, 40 Mitarbeitende an mehreren internationalen Standorten.

• Technische Verantwortung für die Buy-and-Build-Strategie des Gesellschafters: Bewertung von Zielunternehmen und deren anschließende Integration.

• Plattform, Cloud-Infrastruktur, Informationssicherheit und Engineering-Organisation.

• 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.

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.

• Leitung von Presales, Forschung und Entwicklung, Produkt und Engineering in der EMEA-Region – remote/hybrid, multikulturelle Teams mit mehr als 30 Mitarbeitenden
• Tätigkeit als Information Security Officer (ISO), Leitung der ISO 27001-Zertifizierungsmaßnahmen und Durchführung regelmäßiger Sicherheitsaudits
• Implementierung und Pflege umfassender Informationssicherheitsmanagementsysteme (ISMS) zur Sicherstellung der Einhaltung von DSGVO, DORA und internationalen Vorschriften
• Entwicklung von Datenintelligenz-, SaaS- und Lösungen für unstrukturierte Daten mit KI, ML und Cloud-nativen Technologien
• Vorantreiben von Vertriebsinitiativen für Lösungen, Durchführung technischer Präsentationen und Zusammenarbeit mit Unternehmenskunden zur Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen
• Mitarbeit an praxisnahen Pilotprojekten mit modernen Cloud-Plattformen, Generativer KI und Edge Computing
• Vertretung des Unternehmens bei wichtigen Branchenveranstaltungen – regelmäßiger Austausch mit Führungskräften auf C-Level, Kunden und Partnern
• Nachweisliche Reduzierung von Kosten und Komplexität um 35-45% durch innovative, automatisierte Compliance- und Datenschutzkonzepte.

• Leite ein funktionsübergreifendes Squad aus Backend-, Frontend- und ML/Data-Engineers und verbinde praktische Mitarbeit (Architektur, Programmierung, Reviews) mit Teamleitung (Mentoring, Backlog-Priorisierung, Abstimmung der Roadmap).
• Entwickelte und lieferte ML-gestützte Such- und Discovery-Funktionen, darunter Learning-to-Rank (LTR), Query Expansion und Vektorsuche, und verbesserte dadurch die Ergebnisrelevanz und das Nutzerengagement.
• Implementierte Personalisierungs- und Empfehlungspipelines und nutzte Verhaltensdaten sowie Segmentierung, um Kundenbindung und Customer Lifetime Value zu erhöhen.
• Etablierte datenbasierte Arbeitsweisen und entwickelte A/B-Test- und Experimentier-Workflows (Odyn, MLflow), um die Auswirkungen von Funktionen auf CTR, NDCG und Conversion zu messen.
• Verantwortete die Architektur und Delivery-Roadmap des Squads und modernisierte Services mit cloudnativen Microservices und ereignisgesteuerten Systemen (AWS, Pulumi, Terraform), um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
• Verbesserte Zuverlässigkeit und operative Exzellenz durch die Einführung von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic), Incident Management und Postmortems, wodurch Ausfallzeiten bei kundenorientierten Services reduziert wurden.
• Unterstützte und entwickelte Engineers weiter und förderte durch regelmäßiges Feedback, Coaching und Code Reviews technisches Wachstum, Zusammenarbeit und eine kundenorientierte Denkweise.
• Arbeitete eng mit Product Managern, Researchern und Business-Stakeholdern zusammen, um Kundenerkenntnisse in technische Lösungen zu übersetzen, die Discovery, Engagement und Kundenbindung verbesserten.
• Untersuchte Anwendungsfälle für Generative AI/LLM (GPT-4, LangChain, RAG) und entwickelte Prototypen für intelligente Assistenten und personalisierte Discovery-Workflows, die die Nutzerzufriedenheit erhöhten.
• Erzielte konkrete Ergebnisse: Steigerung des Engagements durch Personalisierung, Beitrag zum Umsatzwachstum und Reduzierung von Incidents durch die Verankerung von Resilienz und Observability.

• 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...

• Verantwortlich für Entwicklung, Architektur, QA, BI, KI und Cloud-Betrieb in einer globalen Engineering-Organisation mit über 150 Ingenieuren in 21 Teams in 6 Ländern
• Führung der Transformation von einer veralteten Single-Tenant-Architektur hin zu einer cloud-nativen Multi-Tenant-SaaS-Plattform mit AWS, Kubernetes und ereignisgesteuerten Architekturen
• Etablierung von Operating-Modellen im Engineering, Architektur-Governance und DevOps-Praktiken in mehreren internationalen Teams
• Einführung von Generative-KI-Funktionen (Azure OpenAI, RAG) zur Ermöglichung KI-gesteuerter Produktfeatures und sicheren Enterprise-Datenzugriffs
• Verantwortlich für Cloud-Infrastrukturstrategie, Sicherheit und Compliance (ISO 27001, SOC1/2) sowie Cloud-Kostenoptimierung (FinOps)
• Leitung von Enterprise-Integrationen mit ERP-, CRM- und Commerce-Systemen für globale Kunden

• Alleiniger Geschäftsführer und Leiter des eigenen Unternehmens und Berater für Firmenkunden und Start-ups.

• Aufbau einer globalen IT-Plattform für ein großes Logistikunternehmen zum Betreiben lokaler IT Infrastruktur (Applikationen nicht cloud-fähig).

• FINOPS Projekt für die Multi Cloud Landschaft eines großen Logistikunternehmens zur signifikanten Reduktion der Cloud Kosten.

• Vorbereitung der Cloud Migration (AWS) für einen mittelständischen Anbieter von Aftermarket Daten im Automotive Bereich.

• Cloud Migrationsvorbereitung (AWS) für ein mittelständisches Unternehmen (Buchgroßhandel).

• Cloud Migrationsvorbereitung und Migration für eine Versicherung (Datenbank Technologiewechsel - Kubernetes Cluster).

• Evaluierungsprojekt Cloud vs. lokaler Eigenbetrieb für ein Versicherungsunternehmen (Datenbank Technologiewechsel – Kubernetes-Cluster).

• Aufbau, Führung und Steuerung eines globalen Teams von über 350 Mitarbeitenden in Luxemburg, Deutschland, Polen, Rumänien, Tunesien, auf den Philippinen und in Indien, um Lieferung und Transformation durch smarte Lösungen und Plattformen voranzutreiben.
• Verwaltung eines Produkt-/Plattformportfolios im Wert von über 25 Mio. €, das Investitionen mit messbaren Ergebnissen verknüpft.
• Bereitstellung von zwei kundenorientierten Plattformen: FMSP Financial Managed Services Platform (30+ Produkte für Steuern und Consulting) und Fund Audit Platform (Genesis).
• Einführung einer internen digitalen Plattform (für Mitarbeitende) mit über 15 Tools für interne Bereiche wie Finanzen, HR und QRM.
• Entwicklung und Umsetzung der KI-Strategie (Datenextraktion, -erzeugung, -analyse), um Produktivität freizusetzen und neue datengetriebene Lösungen und Chancen zu schaffen.
• Lokale Einführung von M365 Copilot, GitHub Copilot und Copilot Agents in Luxemburg für mehr als 40 % der EY Luxemburg-Nutzer.
• Leitung der Migration von EY Luxemburg von On-Premises zu Microsoft Azure Cloud zur Verbesserung von Skalierbarkeit, Resilienz und Sicherheit.
• Etablierung eines produktzentrierten Betriebsmodells (OKRs, Portfolio- & Demand-Management, Release-Governance) und von Lieferstandards (DevSecOps, SRE, QA-Automatisierung) mit InfoSec-Kennzahlen.

• Operatives Lizenzmanagement: Prüfung und Freigabe von Softwareanforderungen, Lizenzberatung und rechtskonforme Beschaffung von Lizenzen
• Management globaler Herstellerportale (Broadcom, Adobe, Autodesk, Corel) und Sicherstellung der Datenvalidität im SAM-Tool USU LiMa im Rahmen eines Carve-In
• Erstellung herstellerübergreifender Compliance-Berichte
• Identifizierung und Lösung von Compliance- und IT-Security-Risiken in der Serverlandschaft mit USU LiMa

• Entwickelte automatisierte ETL-Pipelines mit AWS Glue und Athena zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität und Governance-Anforderungen
• Implementierte Maßnahmen zur Validierung, Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten im Einklang mit DSGVO
• Optimierte Cloud-Kosten durch Einführung von FinOps-Verfahren und erhöhte die Transparenz für Fachbereiche
• Überwachte Performance, führte Ursachenanalysen durch und stellte die Einhaltung von SLAs sicher
• Unterstützte Daten- und Lösungsarchitekten beim Aufbau tragfähiger Datenmodelle für ML- und Analytics-Szenarien