Terraform-Experten in Köln

Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.

Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows

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

Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.

• Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
• Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
• Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.

Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI

• Implementierte ML-Pipelines für OCR, semantische Suche und Computer Vision
• Integrierte Azure-KI-Agenten und GPT-Workflows für Automatisierung und Qualitätssicherung
• Setzte cloudbasierte FastAPI-Dienste mit skalierbarer Architektur ein
• Erstellte Integrationsdokumentation und beriet zur Produktionsreife von LLMs

• Reguliertes Konzernumfeld einer deutschen Bankengruppe (ca. 8.500 Mitarbeiter, Hybrid Cloud-Strategie).

• Verantwortlich für den Betrieb, die Bereitstellung und die kontinuierliche Absicherung geschäftskritischer Plattformen – darunter eine GenAI-Chat-Anwendung, eine Big-Data/AI-Plattform sowie Data-Science-Arbeitsplätze auf Basis von Azure Virtual Desktops und VMs. Ownership der AzureDevOps Projekte nach ShaiHulud und React2Shell sowie BSI-Warnungen – Security Operations Improvements im gesamten SDLC.

• Deployment-Verantwortung für GenAI-Chat-Anwendung, Big-Data/AI-Plattform (BDAI) sowie Data-Science-Arbeitsplätze (AVD/VM-basiert) in den jeweiligen LZs.

• Deployment & Release Management: End-to-End-Verantwortung für Deployments von Portal- und Service-Applikationen in mehreren Azure Landing Zones, inklusive technischer Freigaben, Approvals nach Deployment-Guidelines der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung ITIL-basierter Change- und Release-Prozesse im laufenden Betrieb via ServiceNow.

• Azure Landing Zones & Netzwerkarchitektur: Aufbau, Provisionierung und Betrieb von Azure Landing Zones für 3-Tier-Web-Applikationen mit verbesserter Netzwerksegmentierung, VNet-Peering, Hub-Spoke-Architekturen, Private Endpoints und Firewall-Integration in separaten Subscriptions und Tenants.

• Azure DevOps Governance & Betrieb: Ownership der Azure-DevOps-Organisation inklusive Projekte, Repositories und CI/CD-Pipelines, Umsetzung von Governance-Vorgaben wie Branch-Policies, Approval-Gates, Berechtigungskonzepten und Audit-fähigen Betriebsstrukturen.

• Infrastructure as Code (Terraform): Design, Implementierung und Betrieb einer modularen Terraform-Architektur zur standardisierten Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur, inklusive State-Management, Provider-Versionierung, Wiederverwendbarkeit und Policy-as-Code-Ansätzen.

• CI/CD Pipeline Engineering: Konzeption, Betrieb und Optimierung komplexer YAML-basierter CI/CD-Pipelines mit Multi-Stage-Deployments, Template-Standardisierung, Self-Hosted Agents, integriertem Secret-Management und automatisierten Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.

• Git-Migration & Plattformkonsolidierung: Planung und Umsetzung der Migration von Repositories und Pipelines von Azure DevOps zu GitLab CI/CD, inklusive automatisierter Skripte, Inklusive Git-History, Pipeline-Portierung und Konsolidierung der Entwicklungsplattformen.

• Container- & Plattformbetrieb (AKS): Betrieb und sicherheitstechnische Bewertung containerbasierter Workloads auf Azure Kubernetes Service, Zentralisierung der On-Premises Container Registry für ACR. OpenShift (OCP) Security Reviews: Sicherheitsbewertung von Codebaselines, Build-Pipelines und Deployment-Prozessen für On-Premises-OpenShift-Cluster mit kritischen Anwendungen sowie Ableitung konkreter Hardening-Empfehlungen.

• Shift-Left Security & DevSecOps Transformation: Einführung eines unternehmensweiten Shift-Left-Ansatzes zur frühzeitigen Integration von Sicherheit in Entwicklungs- und Deployment-Prozesse, Enablement der Entwickler zur eigenständigen Sicherheitsprüfung und nachhaltige Reduktion von Schwachstellen vor Produktivsetzung (IDE-Integrationen, Pre-Commit Hooks, lokale Scanner).

• Software Supply-Chain Security: Analyse und Mitigation von Supply-Chain-Risiken in NPM- und Yarn-basierten Anwendungen durch Dependency-Audits, Absicherung von CI/CD-Pipelines, Token-Rotation und Einschränkung riskanter Build- und Lifecycle-Mechanismen.

• Frontend- & Framework-Security (React / Next.js): Sicherheitsbewertung und Koordinierung der Behebung kritischer Schwachstellen in allen Plattform-Anwendungen und Web-Frameworks, inklusive Abstimmung und ergänzenden technischen Mitigationsmaßnahmen mit allen Teams nach BSI-Warnung.

• Software Composition Analysis (SCA): Einführung und Betrieb automatisierter Schwachstellen-Scans für Container-Images, Pipelines/Artefakte und Third-Party-Dependencies inklusive SBOM Exports innerhalb der CI/CD-Pipelines.

• SAST / DAST Integration: Konzeption und Pilotierung statischer und dynamischer Anwendungssicherheitstests in enger Zusammenarbeit mit Security-Architektur und Entwicklungsteams zur kontinuierlichen Verbesserung der Code- und Runtime-Security und Etablierung betrieblicher Abnahme-Tests (BATs).

• Artefakt- & Registry-Konsolidierung: Analyse und Konsolidierung aller Paket- und Container-Repositories für Service-Applikationen und AKS-Workloads mit dem Ziel einer zentralisierten, abgesicherten Registry-Strategie inklusive zentralisierter Vulnerability-Scanning und Governance.

• Dependency-Track & SBOM-Strategie: Beratung des Compliance-Boards zur Einführung einer zentralen SBOM- und Vulnerability-Management-Plattform zur konzernweiten Erhöhung der Transparenz über Abhängigkeiten und Beschleunigung der CVE-Reaktionsfähigkeit.

• CI/CD Pipeline Hardening: Sicherheitsanalyse und Bereinigung der bestehenden Pipeline-Landschaft durch Entfernung ungenutzter Pipelines, Verbesserung der Secrets-Hygiene, Umsetzung des Least-Privilege-Prinzips und Isolation von Build-Agent-Umgebungen.

• Azure Web Application Firewall (WAF) Optimierung: Analyse und Optimierung bestehender Azure-WAF-Regelwerke (OWASP Top 10 Core Rule Set, DSR/SDC, Custom Rules) zur Abwehr bekannter Schwachstellen und Exploit-Patterns, inkl. Reduktion von False Positives und Verbesserung der Angriffserkennung.

• Dokumentation & Stakeholder-Kommunikation: Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, Runbooks und Architekturübersichten in Jira und Confluence sowie aktiver Wissenstransfer zwischen Operations, Development, Security und Compliance-Stakeholdern.

• Weiterentwicklung eines Bestandsführungssystems (Vertrag/Schaden) für die Rechtsschutzversicherung ÖRAG.
• Meine Aufgaben: Senior Software-Entwickler.
• Das Team umfasst 12 Entwickler.
• Verwendete Technologien: Java 8/21, Java EE, Quarkus, WebLogic, JPA, RabbitMQ, JTA, CI, CD, Jenkins, DB2, Maven, Jenkins, GIT (Bitbucket), später GitLab, Junit, Elasticsearch, Mockito, Jira, SonarQube, Scrum, React, Workflow
• Migration und Modernisierung von Altsystemen: C- und C++-Code in Java umgeschrieben, um Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Performance zu verbessern. Python in Java refaktoriert, inklusive Optimierung und Integration in moderne Architekturen.
• Studie zum Einsatz von KI (Codex) für die Implementierung eines Java-Features. Ziel ist es, den Zeitaufwand und die Produktivität einer KI-gestützten Entwicklung mit einer klassischen Implementierung durch einen Entwickler zu vergleichen. Die Ergebnisse sollen Aufschluss darüber geben, wie stark der Einsatz von KI die Entwicklungsdauer und Effizienz beeinflusst.
• Entwicklung folgender Tarifrechner für das Jahr 2024/2026: Privat, Firmen, Ärzte, Landwirte, Selbstgenutzt G + H, Vermieter, Verkehr, Verein, Topmanager, Handelsvertreter, Spezialstraf, Sparkasse, Kommunal, BayGT, Ärzte, Dehoga

• Implementierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mit Terraform, um eine skalierbare, wiederholbare und sichere Azure-Infrastruktur zu gewährleisten
• Implementierung und Optimierung von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps
• Verwaltung von Container- und Server-Umgebungen sowie AKS

• Netzelemente, netz-, betriebs- und betreibernahe Systeme
• Betreuung von ca. 20 verschiedenen Produkten (agil gemanagt)
• Anforderungsanalyse und -management (funktional sowie nicht-funktional)
• Testkonzeption und -planung (Scope, Testphasen, Aufwand, Zeiten, Ressourcen, Organisation etc.)
• Abstimmung des Vorgehens mit Auftraggebern und Dienstleistern
• Steuerung und Mitarbeit bei der Erstellung von Testfällen für System-, Integrations- und End-to-End-Tests
• Lenkung und Unterstützung der Testdurchführung
• Fehlermanagement und Planung von Bugfixes mit externen Dienstleistern
• Vorbereitung und Moderation von Workshops
• Regelmäßiges Reporting und Erstellung automatisierter Testreports
• Weiterentwicklung der Methodik für agiles Testen und Konfiguration unterstützender Werkzeuge
• Konzeptionelle Unterstützung der Entwicklung eines Qualitätssiegels für die Einstufung der Produkt- und Servicequalität interner und externer Dienstleister
• Requirements Engineering auf Basis von ISO/IEC 25010, Scrum, SaFE
• BMC Remedy, Atlassian Confluence, Atlassian Jira (u. a. mit Plugins Xray, Structure), Microsoft Office (inkl. Visio), Obsidian, Dokumentenmanagementsystem doxis, Gitlab, Obsidian

• Weiterentwicklung der Plattform von Bare-Metal-Infrastruktur mit monolithischer PHP-Anwendung hin zu hybrider Google-Cloud-Architektur mit Go-Microservices auf Kubernetes
• Betrieb und Skalierung einer Produktionsinfrastruktur mit 300+ VMs und Dutzenden Clustern, darunter MySQL-, PostgreSQL-, MongoDB-, RabbitMQ-, Redis- und Elasticsearch-Cluster
• Architekturdesign, Deployment, Monitoring, Performance-Analyse und Upgrades aller Plattform-Services mit Terraform und Ansible
• Migration der Observability-Systeme von ELK und Prometheus zu Datadog, verwaltet über Terraform
• Einführung von Jenkins CI/CD mit SonarQube-Integration und automatisierten Tests zur Beschleunigung von Feedbackzyklen
• Containerisierung der Testumgebung und Implementierung von GitLab-CI-Pipelines für Docker-Image-Builds, statische Code-Analyse und Infrastruktur-Tests
• Zero-Downtime-Migrationen von MySQL- und MongoDB-Clustern in die Google Cloud
• Entwicklung wiederverwendbarer Ansible-Rollen für Datenbank-Cluster und Automatisierung der Datenobfuskation für Staging-Umgebungen
• Dekomposition monolithischer Datenbanken und Migration zu Microservice-Architekturen
• Tools zur Erkennung und Optimierung langsamer Queries in MySQL und MongoDB
• Online-Schema-Migrationen mit pt-online-schema-change ohne Wartungsfenster
• Entwicklung interner Go-Anwendungen für Batch-Abfragen, GitLab-Jira-Integration und MongoDB-Backup-Recovery
• Technologien: Debian, Ubuntu, Alpine, Go, Bash, Python, PHP, SQL, GitLab CI, Jenkins, Drone CI, MySQL, MongoDB, PostgreSQL, Redis, Elasticsearch, RabbitMQ, Kafka, Docker, Kubernetes, Nomad, Ansible, Terraform, Grafana, ELK, Prometheus, Datadog, Nagios, Zabbix, Nginx, HAProxy, Vault, Helm, SonarQube, Filebeat, Auditbeat, Google Cloud, AWS

• Bereitstellung von AWS-autorisiertem Inhalt im Rahmen des AAI-Programms
• Durchführung von Gruppen- und 1:1-Mentoring-Sitzungen
• Begleitung von fachfremden Lernenden auf ihrem Weg in Cloud-Karrieren
• Erstellung von Lernmaterialien in Übereinstimmung mit AWS Skill Builder und AWS Academy Labs

• Java 11/21

• Spring Boot

• Swagger/OpenAPI

• Azure Pipelines

• Trivy-Integration

• Apache Sling

• OSGI

• Java Content Repository (JCR)

• Apache Jackrabbit Oak

• Adobe HTL

• GraphQL

• Maven

• GitLab

• IntelliJ

• Azure Cloud

• Azure DevOps

• Terraform

• AEM-Spezialist im Scrum-Team

• Entwicklung und Bereitstellung von Microservices über Open-API-Schnittstellen

• Betrieb von Microservices in der Azure Cloud

• Implementierung von AEM-Modulen und Integration mit Microservices

• Mitglied im Wissenstransferteam und in einem Backend-Koordinationsteam

• Entwickelt und bereitgestellt eine cloudbasierte App für Lebensmittellisten mit AWS EC2 als Hosting und RDS für dauerhafte Datenspeicherung, wodurch in allen Testumgebungen 99,9 % Verfügbarkeit erreicht wurde
• Durchschnittliche Antwortzeit durch effiziente Bereitstellungslogik und optimierte Datenbankabfragen halbiert, was zu einer flüssigeren Nutzererfahrung auf allen Geräten führt
• Eingesetzt: AWS (EC2, S3, RDS, IAM), Azure-Grundlagen, Terraform, CloudFormation, Docker, Kubernetes-Grundlagen, Jenkins, GitHub Actions, TCP/IP, DNS, Python, Bash-Skripting

• Aufbau eines ausgeklügelten KI-Copiloten, um das Lernerlebnis der Studierenden zu verbessern und den Dozenten KI-basierte Einblicke zu geben.
• Aufbau eines Multi-Chain-LLM-Systems, das sich eigenständig an Nutzerbedürfnisse anpasst, mit einem auf Weaviate-Vektordatenbank basierenden RAG-System und Evaluation mit Ragas.
• Entwicklung eines responsiven React-Frontends sowie von Backendsystemen für Authentifizierung, Datenverwaltung und Hilfsdienste als RESTful API.
• Bereitstellung und Verwaltung der App in der Cloud in einer Produktionsumgebung, einschließlich CI/CD über mehrstufige Deployments.