12.11.2025 aktualisiert
Premiumkunde
100 % verfügbarJunior DevOps & AI Engineer, Jenkins, GitLab CI, Azure DevOps, MS Azure und Office365 Administrator
Puchheim, Deutschland
Weltweit
Bachelor of Science Skills
JavaAPIsKünstliche IntelligenzAuditsAutomatisierungMicrosoft AzureBash ShellCloud ComputingContinuous IntegrationCursor (Graphical User Interface Elements)DevopsGithubSteuerungGroovyInfrastrukturPythonMachine LearningApache MavenOauthWindows PowershellRole Based Access ControlOpenid ConnectAzure Active DirectoryMarkdownSchreiben von DokumentationVaultWeb ApplikationenYAMLDaten- / DatensatzprotokollierungScriptingOffice365Large Language ModelsRandom ForestGitlabGitPandasGitlab-CiScikit-learnBuild-ToolsTerraformSoftware Version ControlDockerJenkins
Programmiersprachen
Scripting & Automatisierung
- Python (requests, msal, graph-sdk, Pandas, Scikit-Learn), Bash, PowerShell
Pipeline- und Build-Entwicklung
- Groovy (Jenkins-Pipelines), YAML (CI/CD-Pipelines & IaC-Templates)
Applikations- und Build-Tools
- Java (Maven)
Technologien
CI/CD & Automatisierung
- Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions
- Terraform
Cloud & Infrastruktur
- Microsoft Azure (AKS, Web Apps, Key Vault), Docker
Identity & Security
- Microsoft Entra ID, Microsoft Graph API, SCIM
KI & Machine Learning
- Lokale LLMs (LLaMA, GPT-J), Scikit-Learn, Pandas, Random Forest
Werkzeuge
Versionsverwaltung & Collaboration
- Git, GitLab, GitHub, GitLab API, GitHub Copilot
Künstliche Intelligenz (generative KI)
- GitHub Copilot, Cursor, openAI, claude.ai
Security & Governance
- Azure Key Vault, OAuth2, OpenID Connect, RBAC, Audit-Logs, GitLab Protected Variables
Monitoring & Dokumentation
* Monitoring & Logging, Markdown, PowerPoint, automatisierte Lab-Skripte
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Unterstützung eines Beratungs- und Schulungsunternehmens bei der Einführung, Konfiguration und Administration von Microsoft Azure- und Office365-Diensten. Ziel war es, eine sichere, skalierbare und benutzerfreundliche Cloud-Umgebung für interne Mitarbeiter sowie Schulungsteilnehmer aufzubauen und zu betreiben.
Aufgaben und Verantwortlichkeiten:
- Planung, Einrichtung und Verwaltung von Microsoft Azure- und Office365-Tenants
- Benutzer- und Lizenzmanagement für interne Teams und Schulungsumgebungen
- Implementierung von Sicherheitsrichtlinien (Conditional Access, MFA, Compliance)
- Integration von Azure AD, Exchange Online, SharePoint und Teams
- Verwaltung von Gruppenrichtlinien, Rollen und Berechtigungen
- Automatisierung wiederkehrender Aufgaben mittels PowerShell
- Einrichtung von Monitoring und Reporting für Cloud-Services
- Unterstützung bei Hybrid-Szenarien (On-Premises Active Directory ↔ Azure AD)
- Schulung des internen IT-Teams zu Best Practices und Administration
Technologien & Tools:
- Microsoft Azure, Azure AD, Office365, Exchange Online, SharePoint, Teams
- PowerShell, Intune, Defender for Cloud, Conditional Access
- Hybrid-Identity-Szenarien (AD Connect)
Für ein Unternehmen mit einer komplexen Jenkins CI/CD-Infrastruktur wurde eine KI-gestützte Build- und Teststrategie entwickelt, die Machine Learning zur Vorhersage von Build-Ergebnissen sowie lokale Large Language Models (LLMs) zur Fehleranalyse nutzt.
Die Kombination aus prädiktiver Build-Analyse mit Machine Learning und lokalen LLMs für die Fehlerdiagnose ermöglichte eine deutlich effizientere Jenkins-Pipeline, ohne dass sensible Daten in externe Cloud-Modelle übertragen werden mussten.
- Analyse historischer Build-Ergebnisse mit Machine Learning
- Identifikation von Mustern und Trends, die auf eine hohe Wahrscheinlichkeit von Build-Fehlschlägen hindeuten
- Einsatz eines Random-Forest-Modells, um potenziell fehlerhafte Builds im Voraus zu erkennen
- Integration des Modells in die Jenkins-Pipeline zur frühen Warnung vor möglichen Fehlern
- Verarbeitung der Build-Logs und Testberichte mit lokalen Large Language Models (LLMs)
- Automatische Generierung von Fehlervorschlägen und Lösungsempfehlungen für Entwickler
- Gewährleistung der Datensicherheit und Compliance, da LLMs ausschließlich lokal ausgeführt werden
- CI/CD & Automatisierung: Jenkins, GitLab CI/CD
- Programmiersprachen & Build-Tools: Python, Java, Maven
- Machine Learning für Build-Vorhersage: Scikit-Learn, Pandas, Random Forest
- KI für Fehleranalyse: Lokale LLMs (z. B. Llama, GPT-J)
Rolle: DevOps Berater / Automatisierungsexperte
- Ziel war die automatisierte Provisionierung und Pflege von GitLab-Benutzern und Gruppen über Microsoft Entra ID. Dazu wurden GitLab CI/CD-Pipelines und Python-Skripte entwickelt, die Benutzerlebenszyklen (Joiner/Mover/Leaver), Gruppen-/Rollen-Zuweisungen und Zugriffsrechte steuern.
- Die Synchronisation erfolgt über Microsoft Graph API (bzw. SCIM, sofern verfügbar) mit sicherem Secret-/Token-Handling.
Aufgaben:
- Konzeption des Identity-Flows zwischen Entra ID und GitLab (User-/Groupsync, Rollenmapping).
- Implementierung von GitLab CI/CD-Pipelines für wiederholbare Sync-Jobs (on-schedule & event-basiert).
- Entwicklung von Python-Skripten für:
- Abfrage von Entra-ID-Identitäten (Microsoft Graph API)
- Abgleich/Erstellung/Deaktivierung von GitLab-Accounts und Gruppen
- Rollen-/Projektzuweisungen nach definierten Policies
- Einrichtung sicherer Authentifizierung (OAuth2 Client-Credentials), Secret-Management und Least-Privilege-RBAC.
- Monitoring/Logging, Fehlertoleranz (Retry/Backoff) und Audit-Trails.
- Technische Dokumentation und Übergabe an das Betriebsteam des Kunden
Technologien & Werkzeuge:
- CI/CD: GitLab CI/CD (Schedules, Variables, Environments, Artifacts)
- Identity & APIs: Microsoft Entra ID, Microsoft Graph API/SCIM, GitLab API
- Sprachen & Scripting: Python, Bash/PowerShell (für Runner-Jobs)
- Security & Ops: GitLab Protected Variables/Secret Stores, RBAC, Audit-Logs, OpenID Connect
- Infrastruktur: GitLab Runner (Linux), Container-basierte Jobs (Docker)