Im Rahmen eines internationalen Projekts zum Aufbau einer unternehmensweiten Datenplattform auf Azure war [Name auf Anfrage] als DevOps Engineer für die Automatisierung der Infrastruktur, die Integration von Sicherheitskonzepten sowie den stabilen Betrieb der Plattformkomponenten verantwortlich. Die Plattform dient der Datenintegration, dem AI-Enablement und der unternehmensweiten Standardisierung analytischer Prozesse.

• Infrastrukturaufbau in Azure mittels Terraform, einschließlich Netzwerk, Storage, Databricks-Umgebungen und Monitoring

• Implementierung von CI/CD-Pipelines mit GitLab CI/CD und Azure DevOps zur automatisierten Bereitstellung von Datenplattform-Komponenten

• Integration von Databricks mit Unity Catalog, inklusive Einrichtung von Berechtigungsstrukturen, Auditierung und Katalogverwaltung

• Aufbau eines zentralen Monitorings mit Azure Monitor und Integration benutzerdefinierter Metriken für den Echtzeitbetrieb

• Bereitstellung von Kafka-Komponenten in Confluent Cloud zur Anbindung externer Systeme wie SAP, Dynamics und Klopotek

• Umsetzung von Sicherheitsanforderungen (z.?B. Zugriffsschutz, Verschlüsselung, Secret Management)

• Unterstützung bei der Entwicklung und dem stabilen Betrieb der MVP-Umgebung in enger Zusammenarbeit mit weiteren Dienstleistern

Azure, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Monitor, Azure DevOps, Terraform, GitLab CI/CD, Databricks, Unity Catalog, Confluent Cloud, Apache Kafka, dbt, Mosaic AI, REST APIs

• Zuverlässiger und reproduzierbarer Plattformaufbau durch vollständig automatisierte Infrastrukturbereitstellung

• Einbindung von Sicherheits- und Governance-Prinzipien in die Bereitstellungsprozesse

• Stabiler Betrieb der Datenplattform durch zentralisiertes Monitoring und Alarmierung

• Ermöglichung effizienter Entwicklung durch die automatisierte Bereitstellung von Entwicklungs- und Testumgebungen

Im Rahmen eines Plattformprojekts zur Modernisierung der Dateninfrastruktur bei einem Finanzdienstleister war [Name auf Anfrage] als Senior DevOps Engineer für die Bereitstellung, Automatisierung und den sicheren Betrieb der Cloud-nativen Komponenten im Bereich Streaming und Datenverarbeitung zuständig. Die Lösung wurde in einer hybriden Architektur mit Anbindung an On-Premise-Systeme umgesetzt und ermöglichte die Verarbeitung und Weiterleitung von Events in Echtzeit.

• Aufbau und Verwaltung der Infrastruktur in Azure, insbesondere über Azure Kubernetes Service (AKS)

• Bereitstellung und Automatisierung der Systemlandschaft mit Terraform und Helm, integriert in GitLab CI/CD

• Umsetzung von Security-by-Design-Konzepten, unter anderem durch den Einsatz von HashiCorp Vault zur Geheimnisverwaltung

• Unterstützung beim Betrieb der Streaming-Plattform mit Apache Kafka und Confluent Cloud, inklusive Topic-Management, Zugriffssteuerung und Skalierung

• Implementierung eines Monitorings mit Grafana und Prometheus zur Echtzeitüberwachung der Plattformkomponenten

• Deployment- und Betriebsunterstützung für datenverarbeitende Services wie Apache Flink und Apache NiFi

• Erstellung von Betriebshandbüchern, Konzepten und Übergabedokumentation für interne Teams

Azure, Kubernetes (AKS), Terraform, Helm, GitLab CI/CD, Jenkins, Apache Kafka, Confluent Cloud, Apache Flink, Apache NiFi, HashiCorp Vault, Grafana, Prometheus, ArgoCD, REST APIs

• Stabile, automatisierte Bereitstellung der gesamten Infrastrukturkomponenten

• Deutliche Reduktion manueller Eingriffe durch Infrastructure-as-Code und Pipeline-gestützte Deployments

• Integration sicherheitsrelevanter Funktionen in den Plattformbetrieb

• Verbesserte Betriebstransparenz und -stabilität durch zentrales Monitoring und Alerting