02.12.2024 aktualisiert
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DevOps Architect/Engineer
Geltendorf, Deutschland
Deutschland
Master of ScienceSkills
ApacheJavaMavenCassandramicroserviceAWS (Amazon WebServices)Postgre SQLHibernatejenkinsArchitekturAnsibleTerraformKubernetesOpenshiftGCPCloudDevOps Machine learning
Programmiersprachen:
Java – sehr gut
JavaScript – sehr gut
Python - sehr gut
Go - sehr gut
TypeScript – gut
Infrastruktur:
Docker – sehr gut
Kubernetes – sehr gut
OpenShift – sehr gut
AWS – sehr gut
GCP - sehr gut
Terraform – sehr gut
Ansible – sehr gut
Salt Stack - gut
Machine Learning:
PyTorch - sehr gut
Ray - sehr gut
Flyte - sehr gut
Datenbank:
Oracle DB – sehr gut
Elasticsearch – sehr gut
Postgres– sehr gut
Cassandra – sehr gut
Backend Frameworks:
Java EE– sehr gut
Hibernate – sehr gut
Spring – sehr gut
Vert.x – sehr gut
Methoden:
SCRUM – sehr gut
Continous Integration & Continous Delivery – sehr gut
Behavior Driven Test – sehr gut
Asynchrone Nachrichtenverarbeitung – sehr gut
Operations – sehr gut
Architektur:
Domain Driven Design – gut
Microservices – sehr gut
Cloud – sehr gut
Webentwicklung:
HTML – sehr gut
Angular 8 – sehr gut
CSS / Less – gut
Bootstrap – gut
JQuery – gut
JSF– gut
Testing:
JUnit – sehr gut
Behavior Driven Development – gut
Test Containers – sehr gut
Message Broker:
Apache Kafka – sehr gut
HiveMQ –sehr gut
Betriebssysteme:
Linux – sehr gut
Windows – gut
IDE:
IntelliJ – sehr gut
Visual Studio Code– sehr gut
Buildtools:
Maven – sehr gut
Jenkins – sehr gut
Gitlab - sehr gut
Java – sehr gut
JavaScript – sehr gut
Python - sehr gut
Go - sehr gut
TypeScript – gut
Infrastruktur:
Docker – sehr gut
Kubernetes – sehr gut
OpenShift – sehr gut
AWS – sehr gut
GCP - sehr gut
Terraform – sehr gut
Ansible – sehr gut
Salt Stack - gut
Machine Learning:
PyTorch - sehr gut
Ray - sehr gut
Flyte - sehr gut
Datenbank:
Oracle DB – sehr gut
Elasticsearch – sehr gut
Postgres– sehr gut
Cassandra – sehr gut
Backend Frameworks:
Java EE– sehr gut
Hibernate – sehr gut
Spring – sehr gut
Vert.x – sehr gut
Methoden:
SCRUM – sehr gut
Continous Integration & Continous Delivery – sehr gut
Behavior Driven Test – sehr gut
Asynchrone Nachrichtenverarbeitung – sehr gut
Operations – sehr gut
Architektur:
Domain Driven Design – gut
Microservices – sehr gut
Cloud – sehr gut
Webentwicklung:
HTML – sehr gut
Angular 8 – sehr gut
CSS / Less – gut
Bootstrap – gut
JQuery – gut
JSF– gut
Testing:
JUnit – sehr gut
Behavior Driven Development – gut
Test Containers – sehr gut
Message Broker:
Apache Kafka – sehr gut
HiveMQ –sehr gut
Betriebssysteme:
Linux – sehr gut
Windows – gut
IDE:
IntelliJ – sehr gut
Visual Studio Code– sehr gut
Buildtools:
Maven – sehr gut
Jenkins – sehr gut
Gitlab - sehr gut
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherSpanischGrundkenntnisse
Projekthistorie
Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie hin zum vollständig autonomen Fahren. Dabei handelt es sich um eine hochkomplexe Technologie, welche große Datenmengen bewegt sowie komplexe und rechenintensive künstliche neuronale Netze trainiert. Dazu ist eine leistungsfähige und skalierbare Plattform notwendig. Für einen deutschen Automobilkonzern konnte ich erfolgreich an der Konzeption und Implementierung dieser Plattform mitwirken. Dies umfasste die Bereitstellung der notwendigen Infrastruktur in der Google Cloud Platform (GCP) inklusive der Provisionierung von Kubernetes Clustern als Computing Plattform mittels Pulumi und ArgoCD. Weiterhin habe ich die Integration einer Orchestrierungsanwendung für Big Data und Machine Learning vorangetrieben. Bei dieser handelt es sich um eine Open Source Lösung in Go, welche wir in Abstimmung mit der Community erweitert haben und dies ins Projekt contributed haben. Für die einfachere Benutzung haben wir im Team ein SDK und ein CLI für die Plattform in Python entwickelt. Es mussten verschiedene Machine Learning Frameworks wie Ray, PyTorch und MPI integriert und getestet werden, wobei ich verschiedene ML-Trainings beigetragen habe. Ich war im Rahmen von SAFE an den PI Plannings beteiligt und habe Produktideen in die Roadmap des Produkts eingebracht.
Verwendete Technologien: Google Cloud Platform, Kubernetes, Docker, Python, Go, PyTorch, Flyte, Pulumi
Architektur und Methoden: Cloud, Configuration Management, MLOps, SAFE
Verwendete Technologien: Google Cloud Platform, Kubernetes, Docker, Python, Go, PyTorch, Flyte, Pulumi
Architektur und Methoden: Cloud, Configuration Management, MLOps, SAFE
- Provisionierung und Betrieb einer großen Application Performance Management Plattform in GCP - über 40 große Compute Engines, Kubernetes Cluster
- Umbau einer Last und Performance Testumgebung auf skalierbare Lasttreiber in Kubernetes
- Einführung einer leistungsfähigen Metrikdatenbank
- Refactoring einer BigData Anwendung zum Scoring von Filialen
- Automatisierung von Agenten Installationen mit Ansible
- Technologien: Java, Kubernetes, GCP, Ansible, Terraform, Kafka, Cassandra, Elasticsearch, Postgres, Grafana, Instana
- Umbau einer Last und Performance Testumgebung auf skalierbare Lasttreiber in Kubernetes
- Einführung einer leistungsfähigen Metrikdatenbank
- Refactoring einer BigData Anwendung zum Scoring von Filialen
- Automatisierung von Agenten Installationen mit Ansible
- Technologien: Java, Kubernetes, GCP, Ansible, Terraform, Kafka, Cassandra, Elasticsearch, Postgres, Grafana, Instana
- Integration APIs von Dienstanbietern in komplexe Microservice Infrastruktur auf Basis von Microservices
- Verantwortlich für das Design, Implementierung und Testen der Applikationen
- Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft
- Technologien: Google Cloud Platform, Node.js, Typescript, React, Javascript
- Verantwortlich für das Design, Implementierung und Testen der Applikationen
- Weiterentwicklung und Wartung der bestehenden Anwendungslandschaft
- Technologien: Google Cloud Platform, Node.js, Typescript, React, Javascript
Zertifikate
Google Cloud Certified Professional Cloud
GCP2023
Microsoft Certified: Azure Administrator Associate
Microsoft2021
AWS Solution Architect Associate
AWS2020