20.10.2025 aktualisiert
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Über mich
Leidenschaftlicher Senior MLOps-, DevOps- und Cloud/Platform Engineer mit umfassender Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb skalierbarer Plattformen sowie KI-gestützter Lösungen. Expertise im Aufbau von End-to-End-MLOps-Workflows: Datenaufbereitung (ETL/ELT-Pipelines),
Skills
Fullstack EntwicklerDevOps / MLOpsPythonmlflowCloudServerlessinsbesondere Docker und KubernetesPlatform EngineeringML ModelleAzure ML
Leidenschaftlicher Senior MLOps-, DevOps- und Cloud/Platform Engineer mit umfassender Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb skalierbarer Plattformen sowie KI-gestützter Lösungen. Expertise im Aufbau von End-to-End-MLOps-Workflows: Datenaufbereitung (ETL/ELT-Pipelines), Entwicklung von ETL-/ELT-Pipelines in Python (Pandas, PySpark, Airflow, Dask), Experiment-Tracking und Modellversionierung mit MLflow, Nutzung von Azure Databricks Data Lake für Data Engineering und Training, Feature Stores (Feast) und automatisiertes Deployment trainierter Modelle als Services. Erfahren in der Umsetzung von Continuous Training- und Delivery-Pipelines (CI/CD) für ML- und Softwarekomponenten unter Einsatz von GitLab CI/CD, Azure DevOps, KubeFlow.
Fundierte Kenntnisse in Virtualisierung und Container-Orchestrierung (Kubernetes: OpenShift, EKS, AKS, OVH Kubernetes, Docker) und Infrastructure as Code mit Terraform und Ansible. Stark in Observability, klassiches und Model Monitoring mit Prometheus, Grafana sowie klassischen Logging-Stacks (Loki, ELK, DataDog). Routiniert in der Backend-Entwicklung mit C#, Java, Typescript, Python und Bash-Scripting sowie SQL und nicht SQL Datenbanken.
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherFranzösischverhandlungssicherNiederländischMuttersprache
Projekthistorie
- REST API first development mittels Swagger / OpenAPI
- Entwicklung von .NET Core Serverless Funktionen (Azure Functions) und Container-Services (AKS)
- Entwicklung von .NET Core App Services (Microservices) und Deployment mittels ARM Templates
- Prototyping von Service Discovery mit Dapr und das Dapr .NET Core SDK
- Angular 13 Frontend zur Verwaltung / Änderungen von Risks, Risk Managmeent, Anzeige von Assets, Threats
- Streaming von Nachrichten (eingehend/ausgehend) mittels Kafka
- Speicherung der verarbeiteten Daten in CosmosDB
- Aufbau von Build-Pipelines zum Deployen der Resourcen mit Gitlab / Gitlab Agents im Cluster
- IaC mit Terraform, ARM / IaC mit Pulumi
- Deployment mittels Helm Charts in den Build Pipelines
- Deployment und Monitoring der Platofrm mit Prometheus
- Deployment ELK Stack in AKS (Elastic Kubernetes Service)
- Deployment Prometheus und Grafana in AKS
- Deployment von Load Balancer und External-DNS in AKS
- Aufbau Integrations und Unit-Tests mittels Docker in Build Pipelines
- Anbinding an AD (oAuth2, Frontend und Backend services)
- API Entwicklung mit OpenAPI (API-first), Swagger/Swagger UI (Swashbuckle)
- Dapr-Prototyping mit Dapr .NET SDK
- GraphQL API Development against NEO4J Enterprise
- NEO4J Data consumption from Databricks
- Running Workloads against Databricks, MLOps/MLFlow Model generation and application
Technologien:
- Azure AD
- Terraform, ARM Templates, Pulumi (für unterschiedliche Projekte / Anwendungen)
- .NET Core
- Dapr
- Docker
- Azure Resourcen (Data Lake, DataBricks, Power BI, MLOIps, MLFlow, Kafka, EKS, CosmosDB, Azure Functions, Azure Vault, Resoruce Manager, App Services, Function Apps, SQL Server, etc.)
- Neo4J
- Gitlab, Gitlab CI
- Angular 13, Material Design
- Swagger/SwaggerUI, OpenAPI
- Helm
- Docker
- Prometheus
- Grafana
- JIRA, Confluence
- OpenAPI / Rest / Swashbuckle
- Entwicklung von .NET Core Serverless Funktionen (Azure Functions) und Container-Services (AKS)
- Entwicklung von .NET Core App Services (Microservices) und Deployment mittels ARM Templates
- Prototyping von Service Discovery mit Dapr und das Dapr .NET Core SDK
- Angular 13 Frontend zur Verwaltung / Änderungen von Risks, Risk Managmeent, Anzeige von Assets, Threats
- Streaming von Nachrichten (eingehend/ausgehend) mittels Kafka
- Speicherung der verarbeiteten Daten in CosmosDB
- Aufbau von Build-Pipelines zum Deployen der Resourcen mit Gitlab / Gitlab Agents im Cluster
- IaC mit Terraform, ARM / IaC mit Pulumi
- Deployment mittels Helm Charts in den Build Pipelines
- Deployment und Monitoring der Platofrm mit Prometheus
- Deployment ELK Stack in AKS (Elastic Kubernetes Service)
- Deployment Prometheus und Grafana in AKS
- Deployment von Load Balancer und External-DNS in AKS
- Aufbau Integrations und Unit-Tests mittels Docker in Build Pipelines
- Anbinding an AD (oAuth2, Frontend und Backend services)
- API Entwicklung mit OpenAPI (API-first), Swagger/Swagger UI (Swashbuckle)
- Dapr-Prototyping mit Dapr .NET SDK
- GraphQL API Development against NEO4J Enterprise
- NEO4J Data consumption from Databricks
- Running Workloads against Databricks, MLOps/MLFlow Model generation and application
Technologien:
- Azure AD
- Terraform, ARM Templates, Pulumi (für unterschiedliche Projekte / Anwendungen)
- .NET Core
- Dapr
- Docker
- Azure Resourcen (Data Lake, DataBricks, Power BI, MLOIps, MLFlow, Kafka, EKS, CosmosDB, Azure Functions, Azure Vault, Resoruce Manager, App Services, Function Apps, SQL Server, etc.)
- Neo4J
- Gitlab, Gitlab CI
- Angular 13, Material Design
- Swagger/SwaggerUI, OpenAPI
- Helm
- Docker
- Prometheus
- Grafana
- JIRA, Confluence
- OpenAPI / Rest / Swashbuckle
- Entwicklung von 3 iOS / Android Apps mit Xamarin Forms
- Setup DevOps Pipelines (PR Build Pipelines, Release Pipelines, Deployment auf Test/Prod) mit Azure DevOps
- Entwicklung von .NET Microservices (vollständig entkoppelt) mit Labmda, API Gateway, SNS, SQS, DynamoDB
- GraphQL Consumer und GraphQL API Aufbau (Server mit Federation/Stitching)
- Tests der .NET Core services in AWS wie auch LocalStack
- Unit Tests und Integration Tests gegen LocalStack inkl. Build Pipelines mit Docker Images
- Anbindung Funktionen / DynamoDB auf Serverless Architecture (AWS)
- Anbindung der internen Schnittstellen
- Integration von 3 Plattform-spezifische JavaScript Engines an C# (Bridging zu JavascriptCore, V8 und Chakra)
- Dynamisches nachladen von JavaScript generiert aus Typescript Projekt (VS Code)
- Anbindung von dynamic objects in Xamarin Forms und Code-Ausführung in der JavaScript Laufzeit
- Anbindung ID Provider um Services abzusichern, Token-Konvertierung aus AD, OAuth, OpenID Connect
Technologien:
- CI/CD Pipelines mit Azure DevOps / TFS
- .NET Core 3.1 development of AWS Lambda functions incl. Terraform deployment
- .NET Core 3.1 DI Container
- EF / Entity Framework Core Extensions
- .NET Core 3.1 development of AWS Lambda functions incl. Terraform deployment
- .NET Core 3.1 DI Container
- EF / Entity Framework Core Extensions
- Reactive driven programming using Rx.Net Extensions
- Terraform AWS Infrastructure as Code (Entwicklung / Monitoring)
- Python automated release scripting, build automation
- MongoDB
- Xamarin.iOS / Xamarin.Android / Xamarin Forms
- GraphQL Queries
- MVVMCross
- Prism for Xamarin
- Push Notification / Silent Push Integration
- Internet Information Server
- Amazon AWS / Amazon SNS
- Raygun error logging
- ASP.NET web API webservice Erstellung
- ASP.NET Push Panel
- Silent Push Notifications
- Cartography mit Carto Maps
- ASP.NET Core 2.0 Web Backend
- Anbindung DynamoDB
- Lambda Functions / API Gateway / Cloudwatch (AWS)
- Backend Administration .NET Core 2.0 ASP.Net Anwendungen / AWS Beanstalk
- React Native Prototyping of a new Digital Business App
- Setup DevOps Pipelines (PR Build Pipelines, Release Pipelines, Deployment auf Test/Prod) mit Azure DevOps
- Entwicklung von .NET Microservices (vollständig entkoppelt) mit Labmda, API Gateway, SNS, SQS, DynamoDB
- GraphQL Consumer und GraphQL API Aufbau (Server mit Federation/Stitching)
- Tests der .NET Core services in AWS wie auch LocalStack
- Unit Tests und Integration Tests gegen LocalStack inkl. Build Pipelines mit Docker Images
- Anbindung Funktionen / DynamoDB auf Serverless Architecture (AWS)
- Anbindung der internen Schnittstellen
- Integration von 3 Plattform-spezifische JavaScript Engines an C# (Bridging zu JavascriptCore, V8 und Chakra)
- Dynamisches nachladen von JavaScript generiert aus Typescript Projekt (VS Code)
- Anbindung von dynamic objects in Xamarin Forms und Code-Ausführung in der JavaScript Laufzeit
- Anbindung ID Provider um Services abzusichern, Token-Konvertierung aus AD, OAuth, OpenID Connect
Technologien:
- CI/CD Pipelines mit Azure DevOps / TFS
- .NET Core 3.1 development of AWS Lambda functions incl. Terraform deployment
- .NET Core 3.1 DI Container
- EF / Entity Framework Core Extensions
- .NET Core 3.1 development of AWS Lambda functions incl. Terraform deployment
- .NET Core 3.1 DI Container
- EF / Entity Framework Core Extensions
- Reactive driven programming using Rx.Net Extensions
- Terraform AWS Infrastructure as Code (Entwicklung / Monitoring)
- Python automated release scripting, build automation
- MongoDB
- Xamarin.iOS / Xamarin.Android / Xamarin Forms
- GraphQL Queries
- MVVMCross
- Prism for Xamarin
- Push Notification / Silent Push Integration
- Internet Information Server
- Amazon AWS / Amazon SNS
- Raygun error logging
- ASP.NET web API webservice Erstellung
- ASP.NET Push Panel
- Silent Push Notifications
- Cartography mit Carto Maps
- ASP.NET Core 2.0 Web Backend
- Anbindung DynamoDB
- Lambda Functions / API Gateway / Cloudwatch (AWS)
- Backend Administration .NET Core 2.0 ASP.Net Anwendungen / AWS Beanstalk
- React Native Prototyping of a new Digital Business App
- Entwicklung einer Stückzahlen-Berechnungsanwendung in Angular
- Entwicklung von AWS Lambda Funktionen (Node)
- Aufbau eines Angular/C# Webfrontends/C# Backends zur Interaktion mit den - Echtzeit-Anzeige von Nachrichtenstreams mit Signal.R
- Speicherung der verarbeiteten Daten in DocumentDB (AWS)
- Aufbau einer Build-Pipeline zum Deployen der Anwendung mit Azure DevOps
- Setup EKS cluster in AWS (mittels Terraform)
- Aufsetzen von IRSA (IAM Container Integration) in AWS
- Setup AWS Load Balancer Controller auf EKS
Technologien:
- AWS Lambda, DynamoDB, DocumentDB, AWS Code Tools
- Hashicorp Stack (Terraform, Consul, Vault)
- Azure DevOps
- Angular 13
- Node/npm Lambda
- Swagger/SwaggerUI
- SignalR (Angular)
- Helm
- AWS EKS
- Docker
- AWS IAM / IRSA
- AWS Load Balancer Controller
- Terraform
- Entwicklung von AWS Lambda Funktionen (Node)
- Aufbau eines Angular/C# Webfrontends/C# Backends zur Interaktion mit den - Echtzeit-Anzeige von Nachrichtenstreams mit Signal.R
- Speicherung der verarbeiteten Daten in DocumentDB (AWS)
- Aufbau einer Build-Pipeline zum Deployen der Anwendung mit Azure DevOps
- Setup EKS cluster in AWS (mittels Terraform)
- Aufsetzen von IRSA (IAM Container Integration) in AWS
- Setup AWS Load Balancer Controller auf EKS
Technologien:
- AWS Lambda, DynamoDB, DocumentDB, AWS Code Tools
- Hashicorp Stack (Terraform, Consul, Vault)
- Azure DevOps
- Angular 13
- Node/npm Lambda
- Swagger/SwaggerUI
- SignalR (Angular)
- Helm
- AWS EKS
- Docker
- AWS IAM / IRSA
- AWS Load Balancer Controller
- Terraform