Cloud & DevOps Engineer

1/2024 – offen

Ausführung von FinOps-Cloud-Kosteneinsparungen: Neugestaltung des Azure-Netzwerks und der Compute-Architektur. Senkung der Cloud-Kosten um 900 USD/Monat durch Ersatz von NAT-Gateway-Datenverkehr durch Private Endpoints, Anpassung der Größe veralteter VM-Familien, Erstellung automatisierter Runbooks für das Herunterfahren von Ressourcen außerhalb der Geschäftszeiten und Verschiebung von Batch-Workloads auf Spot-VM-Scale-Sets. Orchestrierung von Kubernetes-Umgebungen: Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Produktions-AKS-Clustern. Konfiguration von Netzwerkprofilen, Node-Autoscaling-Richtlinien, Ingress-Controllern und Storage-Klassen in containerisierten Umgebungen. Automatisierung von Infrastructure as Code (IaC): Standardisierung von Umgebungsbereitstellungen durch Design, Aufbau und Wartung modularer Terraform-Konfigurationen und ARM-Vorlagen, Reduzierung der Umgebungsabweichung auf null. Straffung von GitOps & CI/CD: Konfiguration automatisierter Build/Release-Pipelines mit Azure DevOps. Integration von GitOps-Praktiken mit ArgoCD und Erstellung nativer Helm-Charts zur Beschleunigung kontinuierlicher Lieferzyklen direkt an Kubernetes. Integration von Cloud-Observability & Governance: Entwicklung von Überwachungsdashboards und angepassten Warnregeln mit Azure Monitor und Log Analytics zur Zentralisierung der Metrikaggregation. Durchsetzung von RBAC-Mustern über Azure Entra ID und Sicherung von Geheimnissen mit Azure Key Vault. Architektur lokaler GenAI-Plattformen: Aufbau und Bereitstellung einer sicheren, On-Premises-RAG-Unternehmenswissenssuchanwendung. Konfiguration lokaler Inferenzdienste über Ollama, Strukturierung semantischer Suchindizes mit Supabase (pgvector) und Automatisierung von Pipelines über Python und Docker. Erstellung autonomer Workflows: Entwicklung von Low-Code-Automatisierungssystemen auf n8n und Python für die Dokumentenanalyse; Entwicklung eines sicheren Text-to-SQL-Agenten mit lokalen LLMs zum sicheren Abrufen relationaler Datenbankdaten bei strikter Einhaltung des Datenschutzes.

Microsoft Azure, VPN, DNS, Kostenoptimierung, Kubernetes, Immobilienspezialist, Postgresql, Python, Docker, SQL, Large Language Models

1/2023 – 12/2023

Bereitstellung von AWS-Container-Clustern: Wartung skalierbarer Docker-Anwendungen, die auf Amazon EKS gehostet werden. Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Manifest-Lebenszyklen mit benutzerdefinierten Helm-Charts. Aufbau von Automatisierungs-Pipelines: Integration kontinuierlicher Bereitstellungskonfigurationen mit Jenkins, GitHub und ArgoCD zur Einrichtung automatischer Container-Zusammenstellung und nahtloser Microservice-Rollouts. Konfiguration von SRE-Observability-Stacks: Implementierung clusterweiter Prometheus- und Grafana-Dashboards, Einführung proaktiver Warnschwellen zur Verbesserung von Observability, Verfügbarkeit und Systemleistungsmetriken.

Docker, Kubernetes, Jenkins