DevOps Software Engineer
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- 23.11.2023
Kurzvorstellung
Eager to find solutions for any problems.
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
2/2023 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
- Provisionierung der Infrastruktur in AWS (Beanstalk, ECR, ECS, S3, Route53) unter der Verwendung von Terraform
- Implementierung von Containerlösungen für Microservices im Backend und Frontend
- Erweiterung der Funktionen in CI/CD-Pipelines auf Github für automatisierte Tests und Deployments
- Deployment der Microservices in AWS Elastic Beanstalk und ECS
DevOps, Docker, Amazon Web Services (AWS)
11/2022 – 5/2023
Tätigkeitsbeschreibung
- Erstellung von multiplen CI/CD Pipelines in Gitlab-CI für das automatisierte Testen und Deployment verschiedener Services
- Entwicklung von Tests für das Testen der API mit JUnit und Pytest
- Containerisierung mehrerer Microservice-Anwendungen mithilfe von Docker-Compose für die lokale Entwicklung
- Entwicklung verschiedener Helm Charts für das Deployment der Applikationen in das Openshift Cluster
- Optimierung verfügbarer CI/CD- und Helm-Strukturen zur Verbesserung von Effizienz und Wartbarkeit
- Automatisierung von Release-Prozessen zur Steigerung der Effizienz in der Entwicklung
- Automatisierte Verwaltung von Artefakten durch zentrale Speicherung von Docker-Images und Helm-Charts im Artifactory innerhalb der CI/CD-Pipeline
- Erfolgreiche Umstellung von mTLS auf TLS in Kombination mit Network Policies in Helm Charts
- Deployment der Frontend Applikation nach AWS S3
- Unterstützung in der Frontend- (Angular) und Backend-Entwicklung (Java, Python)
- Teamarbeit mit agilen Methoden (Scrum, Kanban) zur effektiven und effizienten Projektumsetzung
Amazon Web Services (AWS), Apache Maven, DevOps, Docker, Git, Kubernetes, Python, Spring
8/2022 – 10/2022
Tätigkeitsbeschreibung
-Design und Implementierung einer REST-Schnittstelle mit Python (Flask) und Java (Spring Boot) für die Kommunikation zwischen verschieden Microservices
- Entwicklung von Unit Tests und Testen einzelner Endpunkte mit Postman
- Persistierung der Daten in einer AWS Aurora und AWS S3
- Automatisiertes Testen und Deployen der Applikationen mit AWS CodeCommit, AWS CodeBuild und AWS CodePipeline
- Containerisierung der verschiedenen Microservice Apps mit Docker
Verwaltung und Anpassung der Amazon Elastic Kubernetes Service (AWS EKS) Cluster
- Nutzung des AWS Secret Manager für den Umgang mit sensiblen Daten
- Monitoring der einzelnen Microservices, Pods und anderen Metadaten über Grafana und Prometheus
- Provisionierung der Infrastruktur mit Hilfe von Terraform in automatisierten Pipelines
- Entwicklung verschiedener Helm Charts für die internen Applikationen
Nutzung von AWS Route53 zur Verwaltung des Netzwerk Traffics
Amazon Web Services (AWS), DevOps, Kubernetes, Python
5/2022 – 7/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Automaisiertes Erschaffung von NFT Bilder in der Pipeline
- CI/CD Pipeline mit AWS Pipeline, CodeCommit, CodeBuild
- Deployment der Applikationen in AWS Elastic Beanstalk
Amazon Web Services (AWS), Blockchain (allg.), DevOps, OpenCV, Python, React (JavaScript library)
4/2022 – 6/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Automatisiertes Testen und Deployen der Applikationen mit GitLab CI/CD Pipeline
- Entwicklung verschiedener Algorithmen in C++ für den Bereich autonomes Fahren insbesonder die Lokalisierung des Roboters
- Containerisierung eines Mosquito Message Brokers für die State Machine zum befehligen der Roboter
- Entwicklung interner REST API zur Kommunikation zwischen den verschiedenen Microservices in Python
- Veröffentlichung von Sensor Daten mit Hilfe von Python Flask in AWS Fargate
- Monitoring verschiedener Sensor- und Hardware Daten und Microservices mit Hilfe von Grafana/Prometheus
- Migration von ROS Modulen hin zu ROS2
Amazon Web Services (AWS), C++, DevOps, Python, Robot Operating System (ROS)
5/2021 – 3/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Migration der Safe Reinforcement Learning Algorithmen in die Cloud für verbesserte Skalierbarkeit und Parallelisierung der Trainings Session
- Nutzung von Git Submodules zur Versionsverwaltung
Implementierung von GitLab CI/CD Pipelines für das automatisierte Testen und Deployen von den Apps
- Nutzung von AWS Data Pipeline um Daten aus verschiedenen Systemen in AWS Redshift zusammen zu führen
- Entwicklung von State-Of-The-Art Model-Free und Model-Based RL algorithms in Python auf AWS EC2 unter Nutzung von AWS Deep Learning AMIs
- Designen, Implementierung von neuen Safe RL Algorithmen in AWS EC2 und AWS Lambda mit Pytorch
- Training und Validierung der verschiedenen Modelle mit Hilfe von AWS Lambda und der Daten in AWS Redshift sowie Amazon Augmented AI
- Benchmarking der Baseline Algorithmen in OpenAI Gym und in Mujoco deployed in AWS Fargate
- Benchmarking neuer Algorithmen aus den Daten der Baseline Algorithmen in AWS Fargate
Amazon Web Services (AWS), Git, Python, PyTorch
7/2019 – 10/2019
Tätigkeitsbeschreibung
- Web scraping tool for real estates
- Real-time notification via messenger
- data base
Python, Selenium, SQL
1/2019 – 5/2019
Tätigkeitsbeschreibung
- Prädiktion vom Wochenumsatz von neuen Filmen anhand von Trailern und Metadaten
- Web Scraping mit Python Selenium für die Film Daten auf verschiedenen Webseiten und Persistierung in AWS DynamoDB und S3
- Automatisierte Jobs für das Extrahieren der benötigten Features der einzelnen Film Trailer in AWS EC2 und AWS Lambda
- Implementierung von CI/CD Pipelines in AWS Code Pipeline für das automatische Deployment neuer Features
- Automatisiertes Pre-Processing der Film- und Metadaten mit diversen AWS Lambda Funktionen
- Entwicklung, Training und Testen eines Deep Neural Network mit Pytorch, AWS Sagemaker, OpenCV, Numpy
- Visualisierung der Film Daten und Trailer Daten mit JavaScript React und Flask als Backend
Amazon Web Services (AWS), Python
10/2016 – 12/2016
Tätigkeitsbeschreibung
Development of a simulation tool
- Network analysis
- Socket-Programming
- GUI-Programming with WPF
Python
Ausbildung
TUM
TUM
Über mich
Weitere Kenntnisse
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Französisch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
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