Engineering Leader · Fractional CTO
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- 150€/Stunde
- 10405 Berlin
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- 23.07.2026
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
nicht angegeben
10/2025 – offen
TätigkeitsbeschreibungOpsWorker analysiert auf Basis bestehender Monitoring-Tools wie Prometheus, CloudWatch oder Datadog Kubernetes-Alarme und wandelt diese in Ursachenanalysen um. Spezialisierte Agenten untersuchen parallel Pods, Services, Deployments, Logs, Events und Ressourcenbeziehungen und liefern eine Ursache mit den entsprechenden kubectl-Schritten zur Behebung, direkt in Slack. Standardmäßig nur lesend im Cluster, mit menschlicher Kontrolle für Entscheidungen. Läuft vollständig in EU-AWS-Regionen. Im Laufe der Zeit baut es Produktionsintelligenz auf: Verbindung von Telemetrie, Infrastruktur, Deployments und Code, sodass das operationelle Wissen, das ein Team in einer Untersuchung erwirbt, für die nächste erhalten bleibt.
Eingesetzte QualifikationenKubernetes, Architektur
nicht angegeben
4/2021 – 6/2023
TätigkeitsbeschreibungMitgründung einer Omnichannel-Kundenbetreuungsplattform für die deutsche Energiebranche. Sprach-, E-Mail-, Chat- und Dokumentenerkennung wurden über ein System abgewickelt. Selbstlernende digitale Assistenten auf AWS, die Routinefälle im Energiebereich eigenständig bearbeiteten: Zählerstände, Tarifänderungen, Umzüge, Bank- und Zahlungsaktualisierungen. Personalisiert und proaktiv, auf dem vom Kunden gewählten Kanal.
nicht angegeben
4/2020 – 3/2025
TätigkeitsbeschreibungBerliner SaaS-Unternehmen für den Energiesektor, das moderne, skalierbare Produkte für Versorgungsunternehmen und Energieanbieter entwickelt. Leitung des Teams hinter einem KI-gestützten Produkt zur Automatisierung des Kundenservice auf AWS, das bei einem der größten deutschen Energie- und Versorgungsunternehmen eingesetzt wurde und täglich etwa 50.000 Anrufe bearbeitete: Zählerstände, Bankänderungen, Zahlungsanpassungen – alles Ende-zu-Ende ohne menschlichen Agenten. Leitung eines Teams von 15 Ingenieuren und Verwaltung der AWS-Infrastruktur mit über 100 Konten. Verantwortlich für Produkt- und Projektarchitektur, Infrastruktur und DevOps-Planung. Vorträge über die Arbeit auf dem AWS Summit und einem Energiewirtschafts-Symposium. Das Unternehmen wurde 2024 übernommen.
Eingesetzte QualifikationenWell Engineer, Saas, DevOps, Cloud Computing
nicht angegeben
7/2016 – offen
TätigkeitsbeschreibungUnabhängige Beratung für den Entwurf und Betrieb skalierbarer cloud-nativer Systeme auf AWS und Azure in den Bereichen DevOps, SRE, Automatisierung und angewandte KI. Die Arbeit liegt an der Schnittstelle von KI, Automatisierung und Cloud-Architektur: Infrastruktur as Code, Observability und selbstheilende Systeme. Automatisierung dessen, was das Team versteht, nicht dessen, was in einer Demo beeindruckend aussieht. Aktuell nehme ich Aufträge im Bereich KI im Entwicklungsprozess an: Teams, deren Lieferung durch die Einführung von KI-Tools schneller wurde, während Qualität, Reviews oder Incident Response schwerer zu vertrauen sind. Die Arbeit besteht darin, herauszufinden, was sich tatsächlich verändert hat, und dies dann zu beheben.
Eingesetzte QualifikationenArchitektur, DevOps
nicht angegeben
7/2015 – 6/2016
TätigkeitsbeschreibungAufbau einer Lambda-Architektur auf HDFS, Parquet, HBase, Presto, Elasticsearch und Storm. MapReduce-Jobs in reinem Hadoop und Apache Crunch. Microservices in Java, Scala und Go mit End-to-End-Continuous-Delivery. Auf der Build-Engineering-Seite: Einrichtung und Wartung der Lieferpipeline: Maven- und Gradle-Integration, Jenkins für Release-, Abhängigkeits- und Paketmanagement sowie Dockerisierung von Anwendungen von der Entwicklung bis zum Live-Betrieb.
Eingesetzte QualifikationenArchitektur, Elasticsearch, Apache HTTP Server, Linux-Systemadministrator, Scala, Golang, Continuous Delivery, Apache Maven, Gradle, Jenkins, Docker
nicht angegeben
10/2014 – 6/2015
TätigkeitsbeschreibungEinbringung von Big-Data- und NoSQL-Kenntnissen in eine Skalierbarkeitsstudie: Leistungs-, Resilienz- und Betriebsfähigkeitsanalyse für Prototypen auf Hadoop und MongoDB. Fehlerbehebung, Wiederherstellung und Lösung von Vorfällen. Change-Management über Anwendungen und Plattformen hinweg, Validierung der Auswirkungen auf das Gesamtsystem.
Eingesetzte QualifikationenBig Data, Apache Hadoop, Mongodb, Change Management
nicht angegeben
7/2012 – 9/2014
TätigkeitsbeschreibungMitglied des Architekturteams, das eine neue Version des Produkts von Grund auf aufbaute: Design, Prototyping, Machbarkeitsstudien und Continuous Delivery zur Auslieferung. Integration einer Matching-Engine eines Drittanbieters in das bestehende System und Aufbau der Big-Data-Infrastruktur darum herum. Arbeit im Performance-Team mit dem Betrieb an Monitoring und Diagnostik sowie Kombination mehrerer Datenquellen zu statistischen Analysen des Nutzerverhaltens zusammen mit dem BI-Team.
Eingesetzte QualifikationenPrototyping, Continuous Delivery, Big Data, Statistiken
nicht angegeben
1/2011 – 6/2012
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung eines hochskalierbaren Matchmaking-Produkts, das in 38 Ländern mit bis zu 5 Millionen täglichen Besuchen lief. Arbeit am Kern-Matching-Algorithmus: Paarung passender Nutzer basierend auf einem wissenschaftlichen Algorithmus, Aktivität, Suche und Profilkriterien. Durchführung der Migration der Legacy-Anwendung auf die neue Version, von der Vorbereitung bis zur Ausführung.
Eingesetzte QualifikationenComputer- und Informationswissenschaftler, Systemmigration
nicht angegeben
4/2009 – 12/2010
TätigkeitsbeschreibungArbeit über den gesamten Lieferzyklus in einem agilen Team an den Kernalgorithmen des Produkts. Verwendung von Groovy und Grails mit MongoDB sowie Aufbau der E-Mail-Zustellung auf Apache ActiveMQ.
Eingesetzte QualifikationenLinux-Systemadministrator, Grails, Mongodb, Agile Methodologie
Ausbildung
Jerewan
Jerewan
Über mich
Weitere Kenntnisse
Cloud im Detail: AWS-Architektur und Serverless (Lambda, ECS, S3, DynamoDB, SQS/SNS, API Gateway, Step Functions, CloudWatch), Organisationen mit über 100 Accounts. Azure: Account-Design und Security über mehrere Abteilungen, Azure Functions, Azure AI Foundry, Bot-Framework-Chatbots.
KI und Agenten: Multi-Agenten-Orchestrierung, MCP (Model Context Protocol), Claude API, OpenAI API, Amazon Bedrock, AgentCore, Strands Agents SDK, RAG, LLM-Observability inklusive Token-Kosten-Tracking.
Infrastructure as Code und DevOps: CloudFormation, CDK, Terraform, Helm, Ansible, CI/CD-Pipelines, GitOps.
Betrieb: Kubernetes, Istio, Observability, Incident Response, Alert-Analyse, Lasttests.
Contact Center: Amazon Connect, Twilio API, Telefonie- und Call-Flow-Automatisierung.
Programmiersprachen: Python (Hauptsprache), TypeScript (NestJS, Next.js/React), Go; davor viele Jahre Java, Scala und Groovy auf der JVM. Big-Data-Hintergrund mit Hadoop, HBase, Presto, Elasticsearch, MongoDB, Cassandra.
Führung: Engineering Management, Mentoring, Hiring, Teams bis 15 Personen.
Sprachen: Armenisch und Russisch (Muttersprache), Englisch (C2), Deutsch (B2).
Persönliche Daten
- Armenisch (Muttersprache)
- Russisch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Deutsch (Gut)
- Europäische Union
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