25.02.2026 aktualisiert
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API, Agile, Airflow, DynamoDB, s3, AWS, Ansible, Flink, Hadoop, Kafka, Arduino, Avro, BitBucket, CloudWatch, Konfigurationsmanagement, Confluence, CI/CD, Data Lakes, Data Lake, Datadog, Logging, Debian, DevOps, Django, Docker, ETL, ElasticSearch, Git flow, GitLab, Grafana, Data Engineering, Java, JavaScript, Jenkins, Jira, Kubernetes, K8s, LDAP, Linux, Azure, MySQL, Open Source, Mikrocontrollern, Postgres, Prometheus, Puppet, Python, RDBMS, Sales Force, Scala, SAFe, Scrum, Terraform, TDD, Ubuntu, Vault, Webanwendung
Sprachen
DeutschgutEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
Design einer Plattform auf Basis von IoT, Azure, Kubernetes, Postgres für eine bestehende Anwendung. Entwicklung eines Microservices (für Kubernetes) zur Verarbeitung von IoT-Daten mit Python, Erstellung von Datenmodellen in einer relationalen Datenbank.
Rundfunk. (2021-2023) Als Teil des Kernteams baute und gestaltete ich eine skalierbare Plattform für die
Data Engineering Teams. Bereitstellung der Infrastruktur für bis zu 150 Mitarbeiter aus 20 Teams.
Entwicklung eines internen Python-Tools für das Konfigurationsmanagement. Interaktion mit Kunden,
Formulierung von Aktionspunkten (Epics, Tickets), Präsentation neuer Funktionen, Moderation von
Scrum-Zeremonien. Erleichterung der Einführung neuer Technologien durch das Team. Verhandlung über
die Wahl der Technologie und Ansätze für langfristige Pläne. Entwicklung eines Rollout-Plans für neue
Funktionen über mehrere Teams hinweg.
Technologien: Terraform, GCP, Azure, AWS, GitLab, Vault, Airflow, Python, K8s, Grafana, Prometheus
Siemens Auftragnehmer. (2021) Teamleiter im Infrastruktur-Team. Entwicklung eines standardisierten
Ansatzes für das Ausrollen von Anwendungen auf GCP unter Verwendung von GitLab, Terraform, Helm,
Kubernetes. Koordinierung mit den Gesellschaftern. Erarbeitung und Präsentation der Roadmap.
Technologien: GCP, GKE, Helm, Kustomize, Terraform
Marktforschung. (2019-2021) Data Lake in der AWS-Cloud. Aufbau und Besitz von AirFlow-Clustern, die von
mehreren Teams genutzt werden (es wurde Open Source gemacht ). Implementierung von CI-Pipelines,
Verbreitung von DevOps-Praktiken im Team. Ermöglichung kontinuierlicher Prozesse in den Teams im SAFe
Framework. Unterstützung einer zentralisierten Logging-Lösung, basierend auf ElasticSearch.
Technologien: AWS, Azure, Python, RDBMS, Terraform, Serverless, Airflow, ElasticSearch, Datadog,
Kubernetes, BitBucket, Bamboo, Docker, Ansible, Puppet, Linux, LDAP/AD
Energieversorger. (2018) Betrieb mehrerer Entwicklungs- und Datenverarbeitung Umgebungen, die sich
über mehrere AWS-Konten erstrecken. Erstellung und Betrieb von Echtzeit- (Kinesis) und Batch- (s3,
Lambda, EMR) ETL-Pipelines.
Technologien: AWS, Kinesis, DynamoDB, Lambda, CloudWatch
Hersteller von Druckgeräten. (2018) Implementierung eines Frameworks für die zentralisierte Pflege
von Protokolldaten aus einem IoT-Netzwerk, das auf einem Kafka-Cluster in AWS. Angefangen bei der
Einrichtung von Entwicklungs- und Produktionsumgebungen bis hin zur Einrichtung von Kafka, HTTP
API, UI mit Sales Force und der Implementierung von Anwendungsfällen in Flink, die Erkenntnisse über
die kommende Servicezeit und die Produktivität der Druckeinheiten lieferten.
Technologien: Kafka, Java, GitLab, Avro, Jenkins
Tlight (AdTech), Moscow - Software Ingenieur
Data Engineering Teams. Bereitstellung der Infrastruktur für bis zu 150 Mitarbeiter aus 20 Teams.
Entwicklung eines internen Python-Tools für das Konfigurationsmanagement. Interaktion mit Kunden,
Formulierung von Aktionspunkten (Epics, Tickets), Präsentation neuer Funktionen, Moderation von
Scrum-Zeremonien. Erleichterung der Einführung neuer Technologien durch das Team. Verhandlung über
die Wahl der Technologie und Ansätze für langfristige Pläne. Entwicklung eines Rollout-Plans für neue
Funktionen über mehrere Teams hinweg.
Technologien: Terraform, GCP, Azure, AWS, GitLab, Vault, Airflow, Python, K8s, Grafana, Prometheus
Siemens Auftragnehmer. (2021) Teamleiter im Infrastruktur-Team. Entwicklung eines standardisierten
Ansatzes für das Ausrollen von Anwendungen auf GCP unter Verwendung von GitLab, Terraform, Helm,
Kubernetes. Koordinierung mit den Gesellschaftern. Erarbeitung und Präsentation der Roadmap.
Technologien: GCP, GKE, Helm, Kustomize, Terraform
Marktforschung. (2019-2021) Data Lake in der AWS-Cloud. Aufbau und Besitz von AirFlow-Clustern, die von
mehreren Teams genutzt werden (es wurde Open Source gemacht ). Implementierung von CI-Pipelines,
Verbreitung von DevOps-Praktiken im Team. Ermöglichung kontinuierlicher Prozesse in den Teams im SAFe
Framework. Unterstützung einer zentralisierten Logging-Lösung, basierend auf ElasticSearch.
Technologien: AWS, Azure, Python, RDBMS, Terraform, Serverless, Airflow, ElasticSearch, Datadog,
Kubernetes, BitBucket, Bamboo, Docker, Ansible, Puppet, Linux, LDAP/AD
Energieversorger. (2018) Betrieb mehrerer Entwicklungs- und Datenverarbeitung Umgebungen, die sich
über mehrere AWS-Konten erstrecken. Erstellung und Betrieb von Echtzeit- (Kinesis) und Batch- (s3,
Lambda, EMR) ETL-Pipelines.
Technologien: AWS, Kinesis, DynamoDB, Lambda, CloudWatch
Hersteller von Druckgeräten. (2018) Implementierung eines Frameworks für die zentralisierte Pflege
von Protokolldaten aus einem IoT-Netzwerk, das auf einem Kafka-Cluster in AWS. Angefangen bei der
Einrichtung von Entwicklungs- und Produktionsumgebungen bis hin zur Einrichtung von Kafka, HTTP
API, UI mit Sales Force und der Implementierung von Anwendungsfällen in Flink, die Erkenntnisse über
die kommende Servicezeit und die Produktivität der Druckeinheiten lieferten.
Technologien: Kafka, Java, GitLab, Avro, Jenkins
Tlight (AdTech), Moscow - Software Ingenieur