InfluxDB Experten in Deutschland

• Fachliche Führung über Hardware-, Firmware- und Software-Teams; Wirkungskreis Hardware-/Firmware-Team (4 Personen) und Führungskreis (5 Personen)
• Eine über 15 Jahre gewachsene Produktfamilie architektonisch konsolidieren, dokumentieren und auf CRA-Konformität ausrichten — vom Bare-Metal-IO-Modul bis zur Cloud-Schnittstelle.
• Das wichtigste Kundenprodukt binnen zwei Monaten mit der wesentlichen Anforderungs- und Architekturdokumentation versorgt — für eine über 15 Jahre gewachsene Firmware-Landschaft. Sie trägt heute die Modernisierungsstrategie des Kunden.
• Binnen drei Monaten eine monatliche Berichtslinie an Aufsichtsrat und Vorstand etabliert: seit 12/2025 neun Termine. Der Bericht selbst ist versioniert und wird aus der CI-Pipeline gebaut; er stützt sich auf automatisiert erhobene Aktivitäts- und Release-Daten statt auf Einschätzung.
• Container-basierte CI/CD-Infrastruktur von Grund auf gebaut: Cross-Compile, Host-Tests und Dokumentationsbau in einer durchgängigen Pipeline.
• Deklarative QA-Barrieren für DevOps- und Entwicklungsartefakte eingeführt — von Beginn an mit lefthook statt über pre-commit, ausgeführt in einem dedizierten Container-Image.

Verwendete Technologien: arc42, req42, tpo42, docToolchain, PlantUML, ArchiMate, C4-Modell, ADR, C, C++ (GTest), CMake, Bare Metal (ARM Cortex-M3/M7), OCI-Container, Jenkins, lefthook, Prometheus, Grafana, SBOM, CRA, OPC, SCADA, SPS-Anbindung, IPv6-Migration, Zero Trust, Soziokratie 3.0, Cynefin

• 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.

• Erstellte Datenpipelines und Visualisierungstools zur Unterstützung bei Entscheidungen im Bereich nachhaltiger Energien
• Entwickelte Erkenntnisse zur Optimierung des Einsatzes erneuerbarer Energien und der Netzintegration

• Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
• Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
• Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
• Anbindung von InfluxDB Cloud
• Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
• Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
• Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
• Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab

Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud

• Infrastrukturmanagement mit Puppet und Terraform für konsistente Umgebungen
• Wartung und Anpassung von Terraform-Skripten für das Azure-Cloud-Deployment
• Migration von Datenbanksystemen und Services in die Azure Cloud
• Einführung von GitOps mit ArgoCD für vollständig automatisierte Deployments
• Anpassung und Entwicklung von GitHub-Pipelines für CI/CD-Workflows
• Erstellung von Helm Charts für standardisierte Deployments
• Migration der Repositories von Bitbucket nach GitHub
• Betrieb und Performance-Optimierung eines Oracle 19c Grid-Clusters (RAC, Dataguard)
• Aufbau und Verwaltung von MongoDB-Instanzen (On-Premise und Azure Kubernetes)
• Aufbau von PostgreSQL-Clustern in On-Premise- und Azure-Kubernetes-Umgebungen
• Migration von Services, Datenbeständen und Stored Procedures von Oracle zu PostgreSQL
• Fehleranalyse und Performance-Tuning komplexer Dateninfrastrukturen
• Installation, Konfiguration und Upgrade von Tableau in der produktiven BI-Umgebung
• Entwicklung von Sanity Checks zur Überwachung von Geschäftsprozessen und Anwendungslogik
• Anpassung der Backup- und Recovery-Strategie an neue Anforderungen
• Durchführung von Disaster Recovery und Point-in-Time Recovery
• Eingesetzte Technologien: Oracle 19c RAC Grid Dataguard, PostgreSQL 16, MongoDB, MySQL Cluster, Kubernetes (Azure), Tableau, Puppet, Terraform, ArgoCD, GitHub/Bitbucket, CheckMK, Prometheus, Grafana, Icinga2, Ubuntu/RHEL

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

• Steuerung von Projekten vor Ort
• Koordination verschiedener Stakeholder (Operations, IT, Maintenance, Lieferanten, Dienstleister)
• Führung von Technikern und externen Auftragnehmern
• Planung von Ressourcen, Zeitplänen und Budgets
• Qualitäts-, Risiko- und Sicherheitsmanagement
• Durchführung täglicher Status-Meetings
• Eskalationsmanagement und Problemlösung
• Pflege von Projekt-Tracking, Ticketsystemen und KPI-Dashboards
• Material- und Ersatzteilmanagement
• Erstellung von Reports und Projektstatusupdates

Umgebung: Infrastruktur, Logistik

• 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.

PHP- und React-Redesign eines webbasierten ERP-Systems.

• Entwicklung des Headers und Teilen der Navigation
• Entwicklung diverser Module in React, z. B. Kalender, Chat und diverse Tabellen

• Die CHG Meridian AG ist ein Finanzunternehmen mit Schwerpunkt Leasing in den Bereichen IT-Technik, Logistik und Medizintechnik und unterliegt der Regulierung durch die BaFin. Ein Unternehmensteil ist hierbei das Return to Remarketing, in dem die im Technologiezentrum angelieferten Geräte (Notebooks, Smartphones, Tablets usw.) für die Weitervermarktung aufbereitet werden. Das von mir betreute Projekt hatte die Aufgabe, eine Schadensbewertung der Leasing-Rückläufer zu ermöglichen, diese visuell in Form von Bildern zu dokumentieren, eine Rechnungsstellung beim Kunden zu ermöglichen und die Bilder über die eigenentwickelte Kundenplattform bereitzustellen. Die Umsetzung wurde durch eine Kombination aus Eigenentwicklung innerhalb der hausinternen Entwicklungsabteilung und der Nutzung von SaaS-Produkten erreicht. Das zweite Projekt bestand in der Transition der durch den Fachbereich beschafften SaaS-Ausschreibungssoftware in den Betrieb der CHG-IT-Abteilung. Bewertung von Security-Fragen in Bezug auf BaFin-Vorgaben, Ausarbeitung eines Berechtigungskonzepts, Implementierung eines Single Sign-On, Dokumentation der Applikation in den CHG-Systemen (CMDB, iKnow usw.) und Übergabe in den Betrieb.

Eingesetzte Technologien und Methoden: NIS2, DORA, agile Softwareentwicklung, Scrum, Kanban, ServiceNow, SaaS, MS Teams, MS SharePoint, Active Directory, Entra ID, CMDB, Incident-Management, Change-Management, Request-Management, Service Level Agreement

• Weiter- und teilweise Neuentwicklung einer verteilten Cloud-Anwendung zur Bereitstellung von Daten im Energiehandel
• Selbstständige Implementierung der Infrastruktur (IaC)
• Erstellung von automatisierten CI/CD-Pipelines, Containern, REST-APIs und Lambdas
• Ständige Kosten- und Performanceoptimierung
• Zusammenarbeit im internationalen Scrum-Team und mit Experten im Energiehandel
• Technologien: C#/ASP.NET Core; EF Core; PostgreSQL; Terraform/AWS CloudFormation; HTTP; REST/Web API; Swagger/OpenAPI; Azure DevOps; Rider; VS Code; git; Docker; AWS (S3, EC2, Fargate, Lambda, Step Functions, Secrets Manager, VPCs, ALB/NLB, RDS, Cloudwatch, AWS CLI, Amazon MQ); Redis; OAuth; OpenID Connect
• Sprachen: C#; TypeScript; HCL; Docker; Bash; PowerShell; YML; JSON

• Beratung einer NGO im Bereich Rechenzentrumsnachhaltigkeit in öffentlich geförderten Projekten (BMUKN mit NADIKI und Umweltbundesamt mit SIEC)
• Entwicklung von Python-APIs und Webanwendungen, Bereitstellung auf AWS/ECS mit Terraform
• Erfassung von Kennzahlen zum Stromverbrauch von Servern, CPUs und GPUs für KI-Workloads
• Verwendete Technologien: AWS, EC2, ECS, Fargate, CloudMap, VPC, Route53, Lambda, EventBridge, CodeBuild/CodePipeline/CodeDeploy, Terraform, Docker, Linux, Bash-Scripting, Python, Flask, SQLAlchemy, SQL, MariaDB, InfluxDB, Telegraf, Prometheus, Zabbix, Kubernetes, Letsencrypt, Zertifikatsverwaltung

• Grundlagen des Cloud Computing & Architektur: Fundiertes Wissen zu den zentralen Cloud-Konzepten, einschließlich der drei Service-Modelle (IaaS, PaaS, SaaS) und der verschiedenen Bereitstellungsmodelle (Public, Private, Hybrid, Multi-Cloud).
• Moderne Anwendungsbereitstellungsstrategien (GCP-Fokus): Einführung in das GCP Application Hosting-Spektrum, einschließlich virtueller Maschinen, Container (Kubernetes und Cloud Run), Platform as a Service (App Engine) und serverlosem Computing (Functions as a Service - FaaS).
• Datenmanagement & Big Data Analytics: Umfassende Darstellung der Cloud-Speicheroptionen (Object, Block, File) und Datenbanklösungen, einschließlich relationaler (Cloud SQL), NoSQL (Firestore, Bigtable, Memorystore) und serverlosem Enterprise-Data-Warehousing (BigQuery).
• DevOps und Infrastruktur-Automatisierung: Kenntnisse in DevOps-Prinzipien, einschließlich Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD), Infrastructure as Code (IaC) mit Tools wie Terraform, und Implementierung von effektivem Monitoring und Logging für Systembeobachtbarkeit.
• Neue Technologien & verantwortungsbewusste Cloud-Nutzung: Fokus auf wichtige Themen wie Cloud und IoT-Sicherheit, Identity and Access Management (IAM), Datenschutz und ethische Aspekte bei Cloud- und Massendaten-Sammlung.