25.10.2025 aktualisiert
Premiumkunde
100 % verfügbarSenior Data & DevOps Engineer
Rösrath, Deutschland M.Sc. Software Engineering
Skills
AirflowAmazon Web ServicesAmazon S3Data AnalysisArchitekturBig DataBigqueryC#Cloud ComputingDatenbankenContinuous IntegrationInformation EngineeringData IntegrationDatenintegritätETLDatenmodellData WarehousingDB2 SQLDevopsSkalierbarkeitIdentitätsmanagementInfrastrukturPythonPostgresqlMachine LearningMysqlNetappOctopus DeployOpenshiftPerformance-TuningRole Based Access ControlRecommendersystemeAnsiblePrometheusSQLStreamingS3 BucketDatenverarbeitungGoogle CloudGrafanaApache SparkBackendGitlabPandasContainerisierungData LakeGitlab-CiScikit-learnKubernetesApache KafkaMachine Learning OperationsFunktionale ProgrammierungTerraformDockerJenkins
Aus über 5 Jahren als Data & DevOps Engineer verfüge ich über umfassende Erfahrung in der Entwicklung, Skalierung und dem Betrieb moderner Cloud- und Datenplattformen – mit einem besonderen Fokus auf Kubernetes, Data Engineering, Cloud-native Architekturen sowie Machine Learning. Mein technisches Profil zeichnet sich durch fundierte Kenntnisse in der Orchestrierung containerisierter Anwendungen, die Entwicklung effizienter ETL-Prozesse, sowie die Umsetzung von CI/CD- und DevOps-Strategien in komplexen Infrastrukturen aus. Zusätzlich bringe ich langjährige Erfahrung im Umgang mit skalierbaren Datenbanken, Big Data Technologien und modernen Programmiersprachen mit.
- Cloud & Infrastruktur
- AWS (EC2, S3, Lambda, IAM, RDS, EKS)
- Google Cloud Platform (BigQuery, GKE, Cloud Functions)
- Cloud-native Architektur & Migration
- Kubernetes & Container-Orchestrierung
- Kubernetes (Deployment, Helm, RBAC, Networking)
- Containerisierung mit Docker
- OpenShift
- Cluster-Management & Service-Mesh
- CI/CD & DevOps
- CI/CD mit GitLab CI, ArgoCD, Jenkins
- Infrastructure as Code (Ansible, Terraform, Helm)
- Monitoring & Observability (Prometheus, Grafana)
- Data Engineering & ETL
- Entwicklung von skalierbaren ETL-Pipelines
- Datenintegration & -transformation
- Batch- & Streaming-Prozesse (Apache Airflow, Kafka)
- Big Data & Machine Learning
- Recommender-Systeme & ML-Pipelines (Scikit-Learn, MLflow)
- Apache Spark für verteilte Datenverarbeitung
- Datenanalyse mit Pandas & SQL
- Datenbanken & Storage
- Relationale DBs: PostgreSQL, MySQL
- Object Storage: AWS S3, NetApp StorageGRID
- Datenmodellierung & Performance-Tuning
- Programmiersprachen
- Python (Data Engineering, ML, Backend)
- C# (u. a. für Enterprise-Integration)
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
- Unterstützung beim Deployment und der Orchestrierung containerisierter Anwendungen auf einem OpenShift-Cluster.
- Mitarbeit bei der Neugestaltung des GitOps-Workflows zur Optimierung von Automatisierung, Stabilität und Deployment-Prozessen.
- Tätigkeit als DevOps Engineer mit Fokus auf Plattformbetrieb, CI/CD und Infrastrukturautomatisierung.
- Verantwortung für die Orchestrierung und Verwaltung mehrerer Kubernetes-Cluster.
- Entwicklung hochperformanter und skalierbarer Anwendungen mit Python für effiziente Datenverarbeitung und Automatisierung von Geschäftslogik.
- Aufbau und Unterstützung einer Kubernetes Plattform mit Stackable.
- Migration und Wartung vorhandener Services, Implementierung von CI/CD-Pipelines und Optimierung der Infrastruktur.