Senior Software & DevOps Engineer

München, Deutschland

Deutschland +2

Master Informatik, Technische Universität München

München, Deutschland

Deutschland +2

Master Informatik, Technische Universität München

Profilanlagen

Skills

DevOps AWS (Amazon Web Services)Java Ansible Kubernetes Docker GCP (Google Cloud Platform)Linux Debian Terraform Helm Charts OpenShift: Container Application Platform Postgresql Python Bash ArgoCD

DevOps • Kubernetes • AWS • GCP • Azure • GitLab • Ansible • Java • Python • Linux • Grafana/Prometheus • IoT • Jenkins • OpenShift • Terraform

Sprachen

DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherSpanischMuttersprache

Projekthistorie

Freiberuflicher Software & Site Reliability Engineer

Notified

Internet und Informationstechnologie

500-1000 Mitarbeiter

Optimierung und Stabilisierung der Plattform-Infrastruktur:
Trieb die Modernisierung der Infrastruktur für virtuelle Eventplattformen voran, einschließlich der Migration von CI/CD-Systemen nach EKS und der Optimierung von Jenkins für eine konsistente Bereitstellung und Skalierbarkeit.
Lasttest- und Infrastrukturverbesserungen:
Entwickelte eine cloud-native Lasttestplattform mit K6, die eine tiefgehende Analyse der Verteilung und Skaliermöglichkeiten von Lasten ermöglichte. Automatisierte Infrastrukturmaßnahmen für Akamai.
Sicherstellung von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit:
Koordinierte mit QA-Teams und dem Senior Management zur Durchführung von Produktionsbereitstellungen mit minimalem Ausfall. Verbessert Performance und Zuverlässigkeit von Systemen durch aktives Monitoring und Tuning.
Leitung und Zusammenarbeit:
Fungierte als eingebetteter SRE, der Infrastruktur und CI/CD-Unterstützung bereitstellt, arbeitete dabei eng in einem Kanban-Umfeld mit einem anderen Teammitglied zusammen.

Technologie-Stack:
AWS, Terraform, Jenkins, Kubernetes, Akamai, Ansible, Grafana K6, Artifactory, New Relic, DataDog, OpenSearch, GitHub.

Freiberuflicher Software & DevOps Engineer

Siemens Mobility GmbH (jetzt Yunex GmbH)

Internet und Informationstechnologie

>10.000 Mitarbeiter

Entwicklung von Prototypen zu einem skalierbaren Produkt
Führte Architektur und Entwicklung in Cloud-, Embedded- und PKI-Bereichen an, um ein prototypisches Verkehrsmanagementsystem zu einer marktreifen Lösung auszubauen. Implementierte Systeme für skalierbare Datenverarbeitung in AWS EKS mit Terraform und Kubernetes.
Optimierung von Latenz und Systemausbeute
Innovierte Datenübertragungsprotokolle und setzte latenzarme Lösungen mit HiveMQ um, um Echtzeitanzeigen von Verkehrssignalen mit einer Verzögerung von wenigen Millisekunden zu ermöglichen.
Automatisierte Remote-Geräteverwaltung
Entwickelte ein System auf Basis von Ansible für sichere Remote-Updates von Geräten, minimierte das Risiko von Fehlkonfigurationen durch umfangreiche Tests und schrittweisen Rollout.
Innovation und Infrastruktur
Implementierte eine lokale Cloud-Entwicklungsumgebung mit Minikube und Telepresence, um Entwicklern umfassende Testmöglichkeiten zu bieten. Entwickelte eigene PKI-Lösungen zur Sicherung der Gerätekommunikation.
Leitung und Zusammenarbeit
Führte als Lead Developer und Architekt die Integration externer Protokolle und die Migration von Trainingsmodellen in eine Cloud-Umgebung. Koordinierte mit internen und externen Stakeholdern zur Umsetzung von Projektmeilensteinen.

Technologie-Stack:
AWS, Kubernetes, Terraform, Java, Python, InfluxDB, Grafana, Prometheus, HiveMQ, Minikube, Ansible, PostgreSQL, GitLab, Argo CD, Raspberry Pi

Freiberuflicher DevOps und Backend-Entwickler

RTL Deutschland GmbH

Medien und Verlage

5000-10.000 Mitarbeiter

Entwicklung eines Prototyps für Kampagnenanalyse:
Entwickelte in kurzer Zeit eine serverlose Plattform zur Analyse von Werbekampagnen, die Einblicke in Marken, Zielgruppen und Kampagnenergebnisse bietet, unter Verwendung von Cloud-Ressourcen auf Google Cloud Platform (GCP).
Serverlose Architektur und Wartungsfreiheit:
Implementierte eine vollständig serverlose Lösung, die keine laufende Infrastrukturverwaltung erforderte, was minimalen Wartungsaufwand sicherstellte. Nutze GCP-Tools wie Cloud Run, App Engine, Cloud DNS und Google SQL zur Unterstützung der Plattform.
Effiziente Zusammenarbeit in kleiner Teamstruktur:
Verantwortlich für Architektur, Backend-Entwicklung und DevOps, in enger Zusammenarbeit mit Frontend-Entwicklung und dem RTL-Team. Stelle sicher, dass alle API-Anforderungen effizient umgesetzt wurden und die Lösungen den sich ändernden Anforderungen gerecht wurden.
Sicherstellung von Übergabefähigkeit und Einfachheit:
Entwickelte mit Fokus auf sauberen, gut dokumentierten Code und automatisierte Deployments über GitLab CI. Ermöglichte dem nachfolgenden Team, Änderungen einfach zu implementieren und bereitzustellen.

Technologie-Stack:
GCP (Cloud Run, App Engine, Google SQL), Terraform, Python (Flask, SQLAlchemy), GitLab CI/CD.

Zertifikate

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