Senior Dev-Ops, Kubernetes, Docker, Azure, Ansible, AWS, CI/CD, Linux, Openshift, Github, RHEL, Grafana, Proxmox, Helm, Trivy, Tetragon, Debian, AI
Aktualisiert am 08.05.2024
Profil
Mitarbeiter eines Dienstleisters
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 30.04.2024
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 100%
Skill-Profil eines fest angestellten Mitarbeiters des Dienstleisters
Deutsch
Muttersprache
Urkainisch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

9 Monate
2023-08 - 2024-04

Planung und Umsetzung einer datenschutzsicheren Anwendung im Rahmen generativer KI-Technologie (Alternative chatGPT, LLM, Stable Diffusion)

Entwickler / DevOps Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung ...
Entwickler / DevOps

Planung und Umsetzung einer robusten Infrastruktur zur datenschutzfreundlichen Bereitstellung und Anwendung generativer KI-Technologie unter Verwendung von Open Source KI-Modellen.

                                

Planung:

  • Erstellung eines Proof of Concepts für LLM und Stable Diffusion
  • Kosteneffiziente Planung von GPU-Ressourcen
  • Entwicklung eines hybriden Cloud- und On-Demand-Konzepts zur Bewältigung möglicher Ressourcenknappheit (GPU) und Dokumentation in Confluence
  • Vermeidung von Vendor-Lock-ins
  • Evaluierung von LLM-Training

 

Entwicklung:

  • Entwicklung einer Python REST-API für Kundendokumente zur Verwendung im KI-Modell mittels RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Integration und Testen von KI-Modellen aus Huggingface

  • Langfristige Qualitätssicherung der Python-Komponente für zukünftige Entwickler (Tests, CI/CD, KPI)

  • Implementierung von OpenTelemetry zur Ermöglichung von Request-Tracing
  • Dokumentation mittels Markdown und Mermaid für Grafiken

 

Infrastruktur:

  • Sensibilisierung der Teams für DevOps-Prinzipien
  • Umsetzung des hybriden Cloud-Konzepts auf AWS (Managed Kubernetes) in Zusammensetzung mit Hetzner (Bare-Metal + Cloud-Instanzen) und On-Demand-Servern (Bare Metal)
  • Implementierung von CI/CD-Pipelines mittels Jenkins, Ansible, Terraform, Artifactory und eines internen CD-Tools (Kubernetes)
  • Überprüfung und Umsetzung datenschutzfreundlicher Speicherung/Löschung/Zugriff von Kundendaten (Verschlüsselung, Benutzerrollen)
  • Installation, Wartung und Nutzung von Request-Tracing-Software (Jaeger Tracing) auf Kubernetes
  • Sicherstellung der Observability mittels KPIs in Prometheus, Grafana, OpenSearch und Jaeger Tracing
  • Entwicklung und Umsetzung eines Sicherheitskonzepts für die Infrastrukturwartung
  • Unterstützung des Frontend- und Backend-Teams bei der Umsetzung von Containertechnologien

Docker LLM Huggingface Bitbucket Jenkins Github Trivy Kubernetes AWS EKS Pergola (internes CD-Tool) OpenTelemetry Jaeger Tracing Ollama RAG (Retrieval-Augmented Generation) LangChain PostgreSQL OpenSearch Prometheus Grafana Jira Confluence Python pytest Hetzner
Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung Large Language Models SOLID-Prinzipien Containerisierung
2 Jahre 3 Monate
2021-06 - 2023-08

Planung und Umsetzung einer Big Data Plattform zum Training für eine Computer Vision-Anwendung

Entwickler / DevOps Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung ...
Entwickler / DevOps

Planung und Implementierung einer Big Data-Plattform zum Training einer Computer Vision-Anwendung für die Qualitätskontrolle.

 

Planung:

  • Sensibilisierung der Teams für DevOps-Prinzipien und Förderung einer entsprechenden Kultur.
  • Entwicklung eines globalen Cloud-Konzepts (Azure) in Zusammenarbeit mit dem Kunden zur Erfassung generischer Daten von mehreren internationalen Standorten.
  • Durchführung von Sicherheitsüberprüfungen durch das Security-Team des Kunden.
  • Konzept und Implementierung zum Sammeln von Trainingsdaten mittels CVAT (Labeling Tool).
  • Schulung des Data-Science-Teams für die Plattform.


Entwicklung:

  • Erstellung einer REST-API mit Python zur Abfrage von Daten aus der MongoDB.
  • Entwicklung eines Datenkonsumenten für den Event Store in Python zur Übertragung von Daten in die MongoDB.
  • Integration von Voxel51 in die Plattform.

 

 Infrastruktur:

  • Implementierung einer Data Pipeline mittels eines Event Store Konzepts in Azure unter Verwendung von Managed Kubernetes (AKS), Azure Storage und Azure Storage Queue.
  • Einrichtung, Wartung und Absicherung einer MongoDB für die Big Data Plattform mit Replikation und Sharding auf Kubernetes (AKS) unter Anwendung von GitOps-Praktiken.
  • Bereitstellung und Schulung des Monitorings der Komponenten mittels Prometheus, Grafana und OpenSearch.
  • Implementierung von CI/CD mittels interner Kubernetes-CD-Tools.

GitHub Trivy Kubernetes Azure AKS Pergola (internes CD-Tool) MongoDB OpenSearch Prometheus Grafana Jira Confluence Python pytest
Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung SOLID-Prinzipien Containerisierung Infrastructure as Code Distributed Event Store
2 Jahre 3 Monate
2019-04 - 2021-06

Hochverfügbares System zur Sammlung und Visualisierung von Telemetrie-Daten

Entwickler / DevOps Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung ...
Entwickler / DevOps

Beratung und Implementierung hochverfügbarer Systeme sowie kontinuierliche Weiterentwicklung eines Monitoring-Systems.

 

  • Konzeptionierung eines Systems zur Datensammlung von weltweiten Daten über das Mobile Netz.
  • Bereitstellung eines hochverfügbaren FTP-Servers mithilfe von vsftpd, glusterd und pacemaker unter Einsatz von Infrastructure as Code (Ansible).
  • Entwicklung einer Lösung zum inkrementellen Abrufen der Daten mittels Python und Übertragen in AWS Redshift.
  • Weiterentwicklung eines selbstentwickelten Dashboards unter Verwendung von Vue.js, Webpack, TailwindCSS und PHP.
  • Aufbau einer CI/CD-Pipeline für das Dashboard in Jenkins und Artifactory.
  • Verbesserung der Code-Qualität durch statische Code-Analysen und sinnvolle Tests unter Verwendung von SonarQube und PHPUnit.
  • Erweiterung von Legacy-Code, um eine bessere horizontale Skalierbarkeit durch Containerisierung zu ermöglichen.

Docker Github Enterprise PHP JavaScript TypeScript VueJS Webpack TailwindCSS PHPUnit vsftpd glusterd pacemaker Ansible AWS AWS Redshift Jenkins Artifactory SonarQube Kubernetes
Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung SOLID Prinzipien Containerisierung Infrastructure as Code
4 Monate
2019-01 - 2019-04

Konzeption und Implementierung einer CI/CD-Plattform

DevOps Agiles Projektmanagement
DevOps

Entwicklung und Bereitstellung einer umfassenden CI/CD-Infrastruktur zur Unterstützung mehrerer Projekte.

 

  • Migrationsskriptentwicklung für über 200 GitLab-Projekte zu GitHub Enterprise:
    Ein Migrationsskript wurde erstellt, um den nahtlosen Transfer von über 200 GitLab-Projekten auf die GitHub Enterprise-Plattform zu ermöglichen. Dies beinhaltete die Automatisierung des Export- und Importprozesses, um sicherzustellen, dass alle Projekte, Branches, Commits und Tags korrekt übertragen wurden. Das Skript wurde entwickelt, um Effizienz und Genauigkeit zu gewährleisten und gleichzeitig potenzielle Unterbrechungen für die Entwickler zu minimieren.

 

  • Globale CI/CD-Platform in AWS aufsetzen (USA, China, Deutschland) mit Ansible und Terraform:
    Eine robuste CI/CD-Plattform wurde in der AWS-Cloud in verschiedenen geografischen Regionen (USA, China, Deutschland) eingerichtet, um eine globale Verfügbarkeit und Leistung zu gewährleisten. Dies umfasste die Nutzung von Ansible und Terraform zur automatisierten Bereitstellung und Konfiguration von Ressourcen wie EC2-Instanzen, S3-Buckets, VPCs und Load Balancern. Durch diese Einrichtung konnten Entwickler in verschiedenen Regionen effizient auf CI/CD-Pipelines zugreifen.


  • Skalierbarkeit von Jenkins-Master und -Agents sicherstellen:
    Die Skalierbarkeit der Jenkins-Infrastruktur wurde optimiert, um den Anforderungen des wachsenden Entwicklerteams gerecht zu werden. Dies umfasste die Konfiguration von Jenkins-Master-Instanzen, um Lastspitzen zu bewältigen, sowie die horizontale Skalierung von Jenkins-Agenten, um die Ausführung von Builds und Tests zu beschleunigen. Durch diese Maßnahmen wurde sichergestellt, dass die Jenkins-Infrastruktur flexibel und reaktionsschnell auf die Anforderungen des Projekts reagieren konnte.

 

  • Dezidierte Agents für Frontend-Tests (Selenium) hinzufüghen:
    Um die Qualitätssicherung für Frontend-Anwendungen zu verbessern, wurden dedizierte Jenkins-Agenten mit Selenium eingerichtet. Diese Agenten wurden speziell für die Ausführung von Frontend-Tests konfiguriert, um sicherzustellen, dass Anwendungen konsistent auf verschiedenen Browsern und Plattformen funktionieren. Durch die Bereitstellung von dedizierten Ressourcen für Frontend-Tests wurde die Effizienz des Testprozesses gesteigert und die Zeit bis zur Markteinführung verkürzt.


  • Backup-Strategie erarbeiten und sofort testen:
    Eine umfassende Backup-Strategie wurde entwickelt und sofort getestet, um die Integrität und Verfügbarkeit der gesamten CI/CD-Infrastruktur sicherzustellen. Dies umfasste regelmäßige Sicherungen von Konfigurationsdateien, Datenbanken, Artefakten und anderen wichtigen Ressourcen, um im Falle eines Ausfalls oder Datenverlusts eine schnelle Wiederherstellung zu ermöglichen. Durch regelmäßige Tests wurde die Zuverlässigkeit der Backup-Strategie verifiziert und sichergestellt, dass im Ernstfall ein reibungsloser Wiederherstellungsprozess möglich ist.

Gitlab GitHub Enterprise Ansible Terraform Jenkins Selenium Python AWS
Agiles Projektmanagement

Kompetenzen

Kompetenzen

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Scrum
Experte
Kanban
Experte
Change-Management
Fortgeschritten
Konfliktmanagement
Basics
Stakeholdermanagement
Fortgeschritten
Exclipse
Basics
WebStorm
Fortgeschritten
PHPStorm
Fortgeschritten
Visual Studio Code
Fortgeschritten
Jira
Experte
Confluence
Experte
Bitbucket
Experte
GitLab
Experte
Gitea
Experte
GitHub
Experte
MS Office
Fortgeschritten
Symfony
Fortgeschritten
Laravel
Fortgeschritten
Bootstrap
Fortgeschritten
Django
Fortgeschritten
jQuery
Experte
TailwindCSS
Experte
VueJS
Experte
React
Basics
Angular
Basics
PHPUnit
Experte
PyTest
Experte
ELK Stack
Fortgeschritten
Jaeger Tracing
Fortgeschritten
Prometheus
Fortgeschritten
Grafana
Fortgeschritten
fluentd
Fortgeschritten
openmetrics
Fortgeschritten
OpenTelemetry
Fortgeschritten
Huggingface
Experte

Betriebssysteme

Windows
Fortgeschritten
RHEL / CentOS
Experte
Debian
Experte
Ubuntu
Experte
FreeBSD
Fortgeschritten
VMWare
Fortgeschritten
Linux
Experte
Linux KVM
Experte
NixOs
Fortgeschritten
Talos Linux
Fortgeschritten
bottlerocket
Basics

Programmiersprachen

PHP
Experte
Typescript
Fortgeschritten
Python
Experte
Javascript
Experte
HTML
Experte
CSS
Experte

Datenbanken

MySQL
Experte
MariaDB
Experte
PostgreSQL
Experte
MongoDB
Experte
Vitess
Fortgeschritten
ElasticSearch / Open Search
Fortgeschritten

Datenkommunikation

Docker
Experte
Kubernetes
Fortgeschritten
Cilium
Basics
Flannel
Basics
Calico
Fortgeschritten
LXC
Experte
Proxmox (KVM)
Experte
Helm
Fortgeschritten
freeIPA
Fortgeschritten
Linux Container
Experte
Ansible
Experte
Terraform
Experte
Gluster
Fortgeschritten
HyperV
Fortgeschritten
Artifactory
Fortgeschritten
Trivy
Fortgeschritten
dependabot / renovat
Fortgeschritten
Tetragon
Basics
Open Policy Agent
Fortgeschritten
Keycloak
Fortgeschritten
Microsoft Azure
Experte
Microsoft Azure AD
Fortgeschritten
Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS)
Fortgeschritten
AWS
Experte
AWS (EKS)
Fortgeschritten
VLANS
Fortgeschritten
IP Subnetting
Fortgeschritten
DNS
Experte
VPN
Experte
PfSense / OPNSense
Experte
iptables
Experte
nftables
Experte
Hetzner
Experte


?

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

9 Monate
2023-08 - 2024-04

Planung und Umsetzung einer datenschutzsicheren Anwendung im Rahmen generativer KI-Technologie (Alternative chatGPT, LLM, Stable Diffusion)

Entwickler / DevOps Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung ...
Entwickler / DevOps

Planung und Umsetzung einer robusten Infrastruktur zur datenschutzfreundlichen Bereitstellung und Anwendung generativer KI-Technologie unter Verwendung von Open Source KI-Modellen.

                                

Planung:

  • Erstellung eines Proof of Concepts für LLM und Stable Diffusion
  • Kosteneffiziente Planung von GPU-Ressourcen
  • Entwicklung eines hybriden Cloud- und On-Demand-Konzepts zur Bewältigung möglicher Ressourcenknappheit (GPU) und Dokumentation in Confluence
  • Vermeidung von Vendor-Lock-ins
  • Evaluierung von LLM-Training

 

Entwicklung:

  • Entwicklung einer Python REST-API für Kundendokumente zur Verwendung im KI-Modell mittels RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Integration und Testen von KI-Modellen aus Huggingface

  • Langfristige Qualitätssicherung der Python-Komponente für zukünftige Entwickler (Tests, CI/CD, KPI)

  • Implementierung von OpenTelemetry zur Ermöglichung von Request-Tracing
  • Dokumentation mittels Markdown und Mermaid für Grafiken

 

Infrastruktur:

  • Sensibilisierung der Teams für DevOps-Prinzipien
  • Umsetzung des hybriden Cloud-Konzepts auf AWS (Managed Kubernetes) in Zusammensetzung mit Hetzner (Bare-Metal + Cloud-Instanzen) und On-Demand-Servern (Bare Metal)
  • Implementierung von CI/CD-Pipelines mittels Jenkins, Ansible, Terraform, Artifactory und eines internen CD-Tools (Kubernetes)
  • Überprüfung und Umsetzung datenschutzfreundlicher Speicherung/Löschung/Zugriff von Kundendaten (Verschlüsselung, Benutzerrollen)
  • Installation, Wartung und Nutzung von Request-Tracing-Software (Jaeger Tracing) auf Kubernetes
  • Sicherstellung der Observability mittels KPIs in Prometheus, Grafana, OpenSearch und Jaeger Tracing
  • Entwicklung und Umsetzung eines Sicherheitskonzepts für die Infrastrukturwartung
  • Unterstützung des Frontend- und Backend-Teams bei der Umsetzung von Containertechnologien

Docker LLM Huggingface Bitbucket Jenkins Github Trivy Kubernetes AWS EKS Pergola (internes CD-Tool) OpenTelemetry Jaeger Tracing Ollama RAG (Retrieval-Augmented Generation) LangChain PostgreSQL OpenSearch Prometheus Grafana Jira Confluence Python pytest Hetzner
Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung Large Language Models SOLID-Prinzipien Containerisierung
2 Jahre 3 Monate
2021-06 - 2023-08

Planung und Umsetzung einer Big Data Plattform zum Training für eine Computer Vision-Anwendung

Entwickler / DevOps Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung ...
Entwickler / DevOps

Planung und Implementierung einer Big Data-Plattform zum Training einer Computer Vision-Anwendung für die Qualitätskontrolle.

 

Planung:

  • Sensibilisierung der Teams für DevOps-Prinzipien und Förderung einer entsprechenden Kultur.
  • Entwicklung eines globalen Cloud-Konzepts (Azure) in Zusammenarbeit mit dem Kunden zur Erfassung generischer Daten von mehreren internationalen Standorten.
  • Durchführung von Sicherheitsüberprüfungen durch das Security-Team des Kunden.
  • Konzept und Implementierung zum Sammeln von Trainingsdaten mittels CVAT (Labeling Tool).
  • Schulung des Data-Science-Teams für die Plattform.


Entwicklung:

  • Erstellung einer REST-API mit Python zur Abfrage von Daten aus der MongoDB.
  • Entwicklung eines Datenkonsumenten für den Event Store in Python zur Übertragung von Daten in die MongoDB.
  • Integration von Voxel51 in die Plattform.

 

 Infrastruktur:

  • Implementierung einer Data Pipeline mittels eines Event Store Konzepts in Azure unter Verwendung von Managed Kubernetes (AKS), Azure Storage und Azure Storage Queue.
  • Einrichtung, Wartung und Absicherung einer MongoDB für die Big Data Plattform mit Replikation und Sharding auf Kubernetes (AKS) unter Anwendung von GitOps-Praktiken.
  • Bereitstellung und Schulung des Monitorings der Komponenten mittels Prometheus, Grafana und OpenSearch.
  • Implementierung von CI/CD mittels interner Kubernetes-CD-Tools.

GitHub Trivy Kubernetes Azure AKS Pergola (internes CD-Tool) MongoDB OpenSearch Prometheus Grafana Jira Confluence Python pytest
Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung SOLID-Prinzipien Containerisierung Infrastructure as Code Distributed Event Store
2 Jahre 3 Monate
2019-04 - 2021-06

Hochverfügbares System zur Sammlung und Visualisierung von Telemetrie-Daten

Entwickler / DevOps Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung ...
Entwickler / DevOps

Beratung und Implementierung hochverfügbarer Systeme sowie kontinuierliche Weiterentwicklung eines Monitoring-Systems.

 

  • Konzeptionierung eines Systems zur Datensammlung von weltweiten Daten über das Mobile Netz.
  • Bereitstellung eines hochverfügbaren FTP-Servers mithilfe von vsftpd, glusterd und pacemaker unter Einsatz von Infrastructure as Code (Ansible).
  • Entwicklung einer Lösung zum inkrementellen Abrufen der Daten mittels Python und Übertragen in AWS Redshift.
  • Weiterentwicklung eines selbstentwickelten Dashboards unter Verwendung von Vue.js, Webpack, TailwindCSS und PHP.
  • Aufbau einer CI/CD-Pipeline für das Dashboard in Jenkins und Artifactory.
  • Verbesserung der Code-Qualität durch statische Code-Analysen und sinnvolle Tests unter Verwendung von SonarQube und PHPUnit.
  • Erweiterung von Legacy-Code, um eine bessere horizontale Skalierbarkeit durch Containerisierung zu ermöglichen.

Docker Github Enterprise PHP JavaScript TypeScript VueJS Webpack TailwindCSS PHPUnit vsftpd glusterd pacemaker Ansible AWS AWS Redshift Jenkins Artifactory SonarQube Kubernetes
Agiles Projektmanagement Backend-Entwicklung Frontend-Entwicklung SOLID Prinzipien Containerisierung Infrastructure as Code
4 Monate
2019-01 - 2019-04

Konzeption und Implementierung einer CI/CD-Plattform

DevOps Agiles Projektmanagement
DevOps

Entwicklung und Bereitstellung einer umfassenden CI/CD-Infrastruktur zur Unterstützung mehrerer Projekte.

 

  • Migrationsskriptentwicklung für über 200 GitLab-Projekte zu GitHub Enterprise:
    Ein Migrationsskript wurde erstellt, um den nahtlosen Transfer von über 200 GitLab-Projekten auf die GitHub Enterprise-Plattform zu ermöglichen. Dies beinhaltete die Automatisierung des Export- und Importprozesses, um sicherzustellen, dass alle Projekte, Branches, Commits und Tags korrekt übertragen wurden. Das Skript wurde entwickelt, um Effizienz und Genauigkeit zu gewährleisten und gleichzeitig potenzielle Unterbrechungen für die Entwickler zu minimieren.

 

  • Globale CI/CD-Platform in AWS aufsetzen (USA, China, Deutschland) mit Ansible und Terraform:
    Eine robuste CI/CD-Plattform wurde in der AWS-Cloud in verschiedenen geografischen Regionen (USA, China, Deutschland) eingerichtet, um eine globale Verfügbarkeit und Leistung zu gewährleisten. Dies umfasste die Nutzung von Ansible und Terraform zur automatisierten Bereitstellung und Konfiguration von Ressourcen wie EC2-Instanzen, S3-Buckets, VPCs und Load Balancern. Durch diese Einrichtung konnten Entwickler in verschiedenen Regionen effizient auf CI/CD-Pipelines zugreifen.


  • Skalierbarkeit von Jenkins-Master und -Agents sicherstellen:
    Die Skalierbarkeit der Jenkins-Infrastruktur wurde optimiert, um den Anforderungen des wachsenden Entwicklerteams gerecht zu werden. Dies umfasste die Konfiguration von Jenkins-Master-Instanzen, um Lastspitzen zu bewältigen, sowie die horizontale Skalierung von Jenkins-Agenten, um die Ausführung von Builds und Tests zu beschleunigen. Durch diese Maßnahmen wurde sichergestellt, dass die Jenkins-Infrastruktur flexibel und reaktionsschnell auf die Anforderungen des Projekts reagieren konnte.

 

  • Dezidierte Agents für Frontend-Tests (Selenium) hinzufüghen:
    Um die Qualitätssicherung für Frontend-Anwendungen zu verbessern, wurden dedizierte Jenkins-Agenten mit Selenium eingerichtet. Diese Agenten wurden speziell für die Ausführung von Frontend-Tests konfiguriert, um sicherzustellen, dass Anwendungen konsistent auf verschiedenen Browsern und Plattformen funktionieren. Durch die Bereitstellung von dedizierten Ressourcen für Frontend-Tests wurde die Effizienz des Testprozesses gesteigert und die Zeit bis zur Markteinführung verkürzt.


  • Backup-Strategie erarbeiten und sofort testen:
    Eine umfassende Backup-Strategie wurde entwickelt und sofort getestet, um die Integrität und Verfügbarkeit der gesamten CI/CD-Infrastruktur sicherzustellen. Dies umfasste regelmäßige Sicherungen von Konfigurationsdateien, Datenbanken, Artefakten und anderen wichtigen Ressourcen, um im Falle eines Ausfalls oder Datenverlusts eine schnelle Wiederherstellung zu ermöglichen. Durch regelmäßige Tests wurde die Zuverlässigkeit der Backup-Strategie verifiziert und sichergestellt, dass im Ernstfall ein reibungsloser Wiederherstellungsprozess möglich ist.

Gitlab GitHub Enterprise Ansible Terraform Jenkins Selenium Python AWS
Agiles Projektmanagement

Kompetenzen

Kompetenzen

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Scrum
Experte
Kanban
Experte
Change-Management
Fortgeschritten
Konfliktmanagement
Basics
Stakeholdermanagement
Fortgeschritten
Exclipse
Basics
WebStorm
Fortgeschritten
PHPStorm
Fortgeschritten
Visual Studio Code
Fortgeschritten
Jira
Experte
Confluence
Experte
Bitbucket
Experte
GitLab
Experte
Gitea
Experte
GitHub
Experte
MS Office
Fortgeschritten
Symfony
Fortgeschritten
Laravel
Fortgeschritten
Bootstrap
Fortgeschritten
Django
Fortgeschritten
jQuery
Experte
TailwindCSS
Experte
VueJS
Experte
React
Basics
Angular
Basics
PHPUnit
Experte
PyTest
Experte
ELK Stack
Fortgeschritten
Jaeger Tracing
Fortgeschritten
Prometheus
Fortgeschritten
Grafana
Fortgeschritten
fluentd
Fortgeschritten
openmetrics
Fortgeschritten
OpenTelemetry
Fortgeschritten
Huggingface
Experte

Betriebssysteme

Windows
Fortgeschritten
RHEL / CentOS
Experte
Debian
Experte
Ubuntu
Experte
FreeBSD
Fortgeschritten
VMWare
Fortgeschritten
Linux
Experte
Linux KVM
Experte
NixOs
Fortgeschritten
Talos Linux
Fortgeschritten
bottlerocket
Basics

Programmiersprachen

PHP
Experte
Typescript
Fortgeschritten
Python
Experte
Javascript
Experte
HTML
Experte
CSS
Experte

Datenbanken

MySQL
Experte
MariaDB
Experte
PostgreSQL
Experte
MongoDB
Experte
Vitess
Fortgeschritten
ElasticSearch / Open Search
Fortgeschritten

Datenkommunikation

Docker
Experte
Kubernetes
Fortgeschritten
Cilium
Basics
Flannel
Basics
Calico
Fortgeschritten
LXC
Experte
Proxmox (KVM)
Experte
Helm
Fortgeschritten
freeIPA
Fortgeschritten
Linux Container
Experte
Ansible
Experte
Terraform
Experte
Gluster
Fortgeschritten
HyperV
Fortgeschritten
Artifactory
Fortgeschritten
Trivy
Fortgeschritten
dependabot / renovat
Fortgeschritten
Tetragon
Basics
Open Policy Agent
Fortgeschritten
Keycloak
Fortgeschritten
Microsoft Azure
Experte
Microsoft Azure AD
Fortgeschritten
Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS)
Fortgeschritten
AWS
Experte
AWS (EKS)
Fortgeschritten
VLANS
Fortgeschritten
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Fortgeschritten
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