Terragrunt Experten in Deutschland

• Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps geleitet und damit die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbessert
• Datadog-Observability-Stack über Terraform und datadog-operator implementiert
• Automatisierte End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse eingeführt und dadurch die Reaktion auf Incidents sowie die Service-Zuverlässigkeit verbessert
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Stateful Services (PostgreSQL und Redis) nach GCP migriert und dadurch Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit verbessert

• Entwicklung und Einführung von Betriebsprozessen
• Erarbeitung vollständiger Dokumentationspakete (inkl. Notfallmanagement und Betriebsführung) zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben
• Einführung von Workshops zum Thema IaC (Infrastructure as Code)
• Fachliche Beratung für das Sicherheitskonzept des Projekts (ISMS)
• Installation und Betrieb von Kubernetes-Clustern auf AWS, On-Prem und Azure
• Design einer hybriden Cloud-Architektur (On-Prem, Hetzner, AWS)
• Problemanalyse und -behebung bei Incidents und Systemausfällen
• Netzwerkanpassungen an Firewall-Regeln, Gateways, OpenVPN-Einstellungen und IPsec-Tunneln (pfSense)
• Fachliche Beratung zum Thema BitBucket, Jenkins und GitLab CI/CD Pipelines
• Beratung zum Thema Ansible-Deployments und Infrastrukturautomatisierung
• Beratung beim Aufbau eines skalierbaren Systems in der Cloud (AWS / Azure)
• Technologien / Tools: Ansible, Terraform, AWS, Azure, VPN, pfSense, Jenkins, Bitbucket, Kubernetes, GitLab Runner, ISMS, Golang, Prometheus, Grafana, S3, Lambda, RDS, ECS, Cognito, OIDC, Harbor, MinIO, Postgres, Redis, Keycloak, Ceph, Proxmox, CloudFormation, PostgreSQL, Flux CD, Hetzner, IONOS, Sonatype Nexus Repository, Entra ID, Dex IdP, Pulumi

• Einarbeitung sowie umfassende Dokumentation und Systemanalyse durchgeführt, um die bestehende Dateninfrastruktur zu bewerten und eine schnelle Integration sowie Zusammenarbeit zwischen den fachlichen Datenteams (Modellierung, Verarbeitung, Reporting) zu ermöglichen.
• Gemeinsam die Architektur und die Projektstruktur für ein zentrales Data-Pipeline-Repository definiert, inklusive hierarchischer Standards, Wissensmanagement-Strategien und rollenbezogener Verantwortlichkeiten, um die Wartbarkeit und die Einarbeitung zu verbessern.
• Open-Source-Tools für Data Routing (Airbyte, Apache NiFi, Dragster) für Ingest- und Sync-Anforderungen in der Retail-Analyse bewertet und validiert, inklusive lokalem Benchmarking und Tests von Fehlersituationen.
• Die Konzeption und Bereitstellung von Airbyte in Kubernetes geleitet, eigene Helm-Charts erstellt, den Umgang mit Secrets abgesichert und Ingress mit TLS sowie internem DNS-Routing konfiguriert, sodass API und UI vollständig erreichbar waren.
• Probleme mit dem Ingress-Controller analysiert und behoben, dabei mehrere Debugging- und Testphasen durchlaufen und die Setup- sowie Replikationsschritte für eine skalierbare Wiederverwendung dokumentiert.
• Datenmodelle an den ARTS-Standard angepasst, die Schema-Ausrichtung für ERP- und Reporting-Use-Cases unterstützt und Review-Schleifen koordiniert, um die zukünftige Datenverarbeitungslogik abzustimmen.
• Strategische One-Pager zu MinIO, Pub/Sub und Routing-Architekturen erstellt und technische Orientierung für Architekturentscheidungen sowie Investitionsplanung gegeben.
• Sicheren Zugriff und Authentifizierungsmechanismen ermöglicht, darunter die erste Bewertung einer SAML-Integration, Reviews der Cluster-Konfiguration und Verbesserungen bei Service-Annotations.

• Hatte direkte Linienverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — inklusive Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — und habe dabei einen gemeinsamen Rahmen für Engineering-Standards sowie eine Coaching-Kultur aufgebaut, die die Delivery über Kundenprojekte hinweg beschleunigt hat.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um ein cloud-natives Voice-AI-System für einen großen Inspektionskunden zu entwerfen. Damit konnten 2.500 Außendienst-Inspektoren ihre Arbeit komplett freihändig per Echtzeit-Transkription und AI Agents dokumentieren — manuelle Dateneingabe über 440.000 Inspektionen pro Monat wurde eliminiert und die Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $ gesenkt. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um das Management von Kubernetes-Clustern über mehrere Regionen für einen globalen SaaS-Marktführer zu automatisieren. Dadurch sank die Bereitstellungszeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und 90 % der Konfigurationsfehler wurden eliminiert. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD.
• Accelerator - Cloud-agnostische KI-Plattform: Ich habe eine cloud-agnostische, Kubernetes-native Plattform als Accelerator entworfen und ausgeliefert. Damit wurde das Multi-Tenant-Management von selbst gehosteten LLMs im Enterprise-Maßstab ermöglicht, inklusive gleichzeitiger Bereitstellung mehrerer Basismodelle und dynamischem Serving von LoRA-Adaptoren. Ich habe die Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) entworfen, inklusive automatisiertem Modell-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimierter GPU-Bereitstellung.

• Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
• Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
• Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
• Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
• Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen

Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker

• 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

• Ermittlung von Anforderungen (rechtlich, organisatorisch und technisch)
• Entwurf von Lösungsarchitekturen
• Bewertung von Konzepten und Technologien
• Erstellung von Entscheidungsvorlagen
• Architekturelle Entscheidungsaufzeichnungen (ADR)
• Koordination der Umsetzung
• Überprüfung der Implementierungen
• Dokumentation

• Bereitstellung maßgeschneiderter, skalierbarer IT-Lösungen mit Schwerpunkt auf Cloud-Plattformen, On-Premise-Systemen, Kubernetes-Orchestrierung, CI/CD-Automatisierung, Datenmanagement und Sicherheit, auch in abgeschotteten deutschen Umgebungen.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung, Optimierung von Workflows und Sicherstellung der Einhaltung von Standards wie ISO 27001 unter Einsatz von Tools wie Terraform, Helm, GitOps und Open Tofu.
• Unterstützung von Unternehmen bei einer sicheren und effizienten digitalen Transformation.

• Backend-Features für Modern RIS entwickelt, ein webbasiertes Radiologie-Informationssystem, das über WebView mit dem bestehenden Classic RIS integriert ist.
• An einem modularen Spring-Boot-Backend gearbeitet, das klinische Abläufe wie Termine, Untersuchungen, Patienten, Aufträge, Berichte, Abrechnung und Lagerbestand abdeckt.
• Zur ereignisgesteuerten Architektur beigetragen, indem Domänenereignisse genutzt wurden, um Workflows zwischen Backend-Modulen zu entkoppeln.
• REST/OpenAPI-Endpunkte, Business-Logik in der Service-Schicht, DTO-Mapping, Validierung und Integrationspunkte für das React-Frontend implementiert.
• Mit PostgreSQL-basierten Domänenmodellen, Liquibase-Datenbankänderungen, Trennung von Read-/Write-Modellen und alten RIS-Datenbankstrukturen gearbeitet.
• Authentifizierungs- und Autorisierungsflüsse mit Keycloak und OAuth2 integriert.
• Unit-/Integrationstests mit JUnit, Rest Assured, Testcontainers und projektspezifischen Test-Utilities hinzugefügt und gepflegt.
• CI/CD- und lokale Entwicklungs-Workflows mit Maven, Docker Compose, Jenkins und generierten OpenAPI-Clients unterstützt.

Tech-Stack: Java 21, Spring Boot 3.5, Maven, PostgreSQL, Liquibase, Keycloak, OAuth2, REST, OpenAPI/Springdoc, MapStruct, Lombok, Docker, Testcontainers, Jenkins.

• Mobile App Backend-Entwicklung im Bereich Mobilfunkmanagement für Endkunden
• Implementierung von Authentifizierungsverfahren
• Konvertierung eines Monolithen in Microservices
• Betriebsunterstützung
• Technologien: Kotlin, Quarkus, Microprofile, Jackson, MariaDB, Redis, JSON, XML, SOAP, Maven, Git, Gitlab-CI, Splunk, Grafana, Jenkins, Kubernetes, Helm, Terraform, Microservices

• Ein System zur Lagerbewertung wurde auf Basis von Java, Spring Boot und Camunda neu implementiert. Die Backend-Lösung konzentriert sich auf Integration und Batch-Berechnungen, das Frontend auf die Pflege der Formeln und die Überprüfung der Ergebnisse.
• Java 21
• Spring Boot
• JPA
• Maven
• REST
• Kafka
• PostgreSQL
• DB2
• Liquibase
• Google Cloud Storage
• Keycloak
• GitLab CI/CD
• Helm
• Terragrunt
• SonarQube
• Angular
• IntelliJ
• JUnit 5
• Mockito
• Open API

• Einrichtung und Betrieb einer Multi-Cluster AWS EKS-Plattform für Bank-Workloads mit einheitlicher Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur über 45 AWS-Konten.
• Entwicklung und Standardisierung einer einheitlichen AWS-Netzwerk- und Sicherheitsarchitektur für 45 AWS-Konten, um konsistente Governance, Konnektivität und Compliance für Enterprise-Kundenumgebungen zu ermöglichen.
• Entwicklung und Betrieb einer Multi-Cluster AWS EKS-Plattform zur Unterstützung von Produktions-Workloads, was die Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Betriebssicherheit deutlich verbessert hat.
• Implementierung eines GitOps-Bereitstellungsmodells mit ArgoCD und Helm, das vollständig automatisierte, prüfbare Deployments ermöglicht und manuelle Release-Fehler reduziert.
• Automatisierung der Infrastrukturprovisionierung im großen Maßstab mit Terraform und Terragrunt, wodurch die Einrichtungszeit für Umgebungen um bis zu 70 % verkürzt und Konfigurationsabweichungen eliminiert wurden.
• Etablierung von unternehmensgerechten Backup- und Disaster-Recovery-Strategien mit Velero und AWS Backup, um zuverlässige Multi-Cluster-Wiederherstellung und Geschäftskontinuität zu gewährleisten.
• Einführung von Rancher als Self-Service-Kubernetes-Plattform, die das Onboarding von Entwicklern beschleunigt und gleichzeitig zentrale Sicherheit und Governance beibehält.
• Entwurf und Implementierung detaillierter AWS-IAM-Konzepte (Rollen, Richtlinien, Vertrauensstellungen) zur Durchsetzung des Prinzips der geringsten Privilegien für den Zugriff auf Konten, Workloads und CI/CD-Pipelines.
• Entwicklung von AWS-Lambda-basierten Pre-Provisioning-Workflows für Datenbanken, die Initialisierung, Konfiguration und Zugriffs-Setup automatisieren und so eine sichere und konsistente Anwendungsintegration unterstützen.
• Lieferung konsistenter, hochwertiger Ergebnisse als Teil eines 5-köpfigen AWS-Solutions-Architecture-Teams, was zu drei aufeinanderfolgenden Vertragsverlängerungen führte.

• 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 Ressourcenbereitstellung (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 im Azure Model Registry
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs mit CUDA (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
• Einrichtung von Security (OAuth2) und Rate Limiting über APIM
• Automatisierung der Infrastruktur-Provisionierung 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 und Architektur einer Softwarelösung, um effizient Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) zu verarbeiten (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, Forwarding von Nachrichten an Read-Model Queues und Aufbau von Read Models für UI-Anzeige in MongoDB
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB
• Migration von MongoDB ClickHouse für Masseningests und automatische Deduplizierung mit ReplicatedMergeTree Engine in ClickHouse
• Aufbau eines Python Apache Arrow Flight Service zur Abfrage der ClickHouse-DB in Millisekunden für komplexe Abfragen (gRPC-Protokoll / ClickHouse Column-Based Queries)
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude, Ollama Qwen, OpenLLM) und MCP-Servern
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn)

• 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)