Helm Experten in München

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

• Anpassung, Optimierung, Konfiguration und Administration einer Multi-Stage-GitLab-Instanz mit über 250 Usern
• Aufbau, Anpassung, Erweiterung und Optimierung von Infrastruktur, Konfiguration und Monitoring
• Bereitstellung von Services sowie Übergabe an die Produktion
• Systemumgebung: DependencyTrack, GitLab, Grafana, Hedgedoc, Kubernetes, Oauth2 Proxy, Openstack, Prometheus, Syseleven

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.

• 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).

• 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

• Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Umsetzung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

• Aufbau eines KI-Rechtsassistenten mit modernen ML-Fähigkeiten.
• Implementierung einer RAG-Architektur mit Datenpipelines für die Suche in Rechtsdaten.
• Einsatz von AWS Bedrock für LLM- und Embedding-Modelle sowie LangChain/LangGraph
• Python mit FastAPI für das Backend und React für das Frontend

• 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.

• Spring Boot Software Engineer
• DevOps Engineer (Kubernetes, Azure DevOps)

Toolstack: Java, Spring Boot, Kubernetes, Helm, GitOps, ArgoCD, Docker, Azure DevOps, CI/CD Pipelines, Git, Postgres

• 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...

• Testkonzepterstellung
• Erstellung von Testprozessen
• Koordination der TC-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
• HW-Testing: FPGA, RF
• Testautomatisierung und Regressionstests
• Gewährleistung des 24/7-Betriebs des Testsystems
• Analyse & Berichterstattung
• Regelmäßige Koordination des Testteams, Meetings mit anderen Stakeholdern
• Kommunikation und Koordination mit Stakeholdern und Projektleiter

• Beteiligte sich an der schrittweisen Modernisierung von Komponenten zu Cloud-nativen 12-Factor-Anwendungen.
• Arbeitete eng mit dem Business Operations Team zusammen, um manuelle Prozesse zu eliminieren und mehrere Performance-Engpässe zu beheben.
• Entwarf und implementierte eine CI/CD-Pipeline, um die Produktivität der Entwickler zu steigern, Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen durchzusetzen und die Produktbereitstellung zu automatisieren.
• Migrierte mehrere Komponenten in den OpenShift-Kubernetes-Cluster.
• Baute einen Monitoring-Stack von Grund auf mit Prometheus und Grafana auf, um die in OpenShift laufenden Services zu überwachen.
• Entwickelte Dashboards sowohl in Grafana als auch in Splunk für die operative Transparenz.
• Implementierte eine OIDC/OAuth2-basierte Single-Sign-On (SSO)-Lösung mit Keycloak, um mehrere Anwendungen zu sichern.
• Technologien: Java, Spring, Quarkus, Kafka, MySQL, Cassandra, Redis, Spring Data, Hibernate, Docker, Kubernetes, OpenShift, Keycloak, OIDC, OAuth2, Helm, Prometheus, Grafana, Splunk, Spark.

• Konzeptionierung und Entwicklung der "Credit Risk Engine" mit Camunda, Node.js und TypeScript
• Greenfield-Projekt zur Kreditkarten-Bonitätsberechnung von Bestands- und Neukunden, inklusive EBA KPIs, SCHUFA und CRIF Scorings
• Aufbau und Modellierung von Workflows (BPMN) und Entscheidungslogiken (DMN) mit Camunda Modeler in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern
• Implementierung von Service Tasks, User Tasks und Jobs mit Nest.js, Node.js und TypeScript, inklusive Exception Handling
• Backend For Frontend (BFF), Frontend mit React, Tailwind und Antd UI Library
• CI/CD mit Gitlab, Kubernetes/Rancher

Ich habe an mehreren internationalen Kundenprojekten gearbeitet und dabei Senior-Rollen wie Software-Architekt, Senior Software-Entwickler, Technical Lead und Lead Backend- & DevOps-Engineer übernommen. Meine Erfahrung erstreckt sich über komplexe Enterprise-Umgebungen in den Bereichen Banking, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Engineering und Automotive, wobei ich Organisationen wie UniCredit Bank, Telefónica O2 und BMW unterstützt habe.

Bei der UniCredit Bank, im Rahmen des Securities Domain Transformation Programms, habe ich die Modernisierung von monolithischen Altsystemen zu cloud-nativen Spring Boot-Mikroservices und einem Angular-Frontend auf der Google Cloud Platform geleitet. Neben der Implementierung war ich verantwortlich für die Definition der Zielarchitektur, die Erstellung von System- und Sequenzdiagrammen sowie die Vorbereitung von API-Contract-Dokumentationen für die Kunden. Ich habe RESTful-APIs entworfen und Apigee für eine sichere und wiederverwendbare projekübergreifende Nutzung von APIs integriert. Zudem habe ich Kubernetes-basierte Deployments mit Helm konzipiert. CI/CD-Pipelines wurden mit Jenkins aufgebaut und automatisierten Code-Analysen mit Sonar sowie Tests und Deployment-Stufen realisiert. Die Festlegung von Clean-Code-Prinzipien für das Projekt, regelmäßige Code-Reviews und das Mentoring von Junior-Entwicklern gehörten ebenfalls zu meinen Aufgaben bei UniCredit.

Bei Telefónica O2 leitete ich die Transformation einer veralteten Callcenter-Desktop-Anwendung zu einer cloud-nativen Microservices- und Micro-Frontend-Lösung. Ich habe aktiv zur Plattformarchitektur beigetragen, System- und Komponentendiagramme, Architektur-Dokumentation und ADRs für zukünftige Referenzen erstellt. Die Performance und Skalierbarkeit der Services habe ich verbessert. Außerdem optimierte ich die AWS-Infrastrukturkosten, insbesondere durch Minimierung der Nutzung von DynamoDB und effektive Wiederverwendung von Testumgebungen. Für Observability kamen Prometheus, Grafana, CloudWatch und Splunk-Dashboards zum Einsatz. CI/CD-Pipelines wurden mit GitLab, Docker, Kubernetes und AWS bereitgestellt. Darüber hinaus habe ich technische Sessions für die Teams durchgeführt.