a Randstad company

AWS / Azure / Python / Java / JavaScript/ Kubernetes / Docker / Terraform / DevOps / Linux / MongoDB

Profil
Verfügbar ab
15.08.2022
Noch verfügbar - Schnell sein lohnt sich: Der Experte kann bereits für Projekte vorgesehen sein.
Verfügbar zu
100%
davon vor Ort
100%
Einsatzorte

PLZ-Gebiete
Länder
Ganz Deutschland
Remote-Arbeit
möglich
Art des Profiles
Mitarbeiter eines Dienstleisters
Der Experte ist ein festangestellter Mitarbeiter eines Unternehmens aus dem IT- und Engineering-Bereich.

4 Monate

2022-04

2022-07

Entwicklung einer automatisch skalierenden API

Cloud & Software Engineer
Rolle
Cloud & Software Engineer
Projektinhalte

  • Hands-on Entwicklung von Anforderungsanalysen mit dem Kunden zur Entwicklung einer Rest API in Go 
  • Refactoring bestehender Applikationen für das Deployment in Microservices 
  • Elastic Container Registry zum Bereitstellen der Docker Images 
  • Nutzung von AWS CodeCommit für Version Control 
  • Infrastructure as Code mit AWS CloudFormation 
  • Build, Test und Deploy als containerisierte Anwendung in AWS ECS mit CodePipeline und CodeBuild
  • Cloud Infrastruktur: Managed MySQL Datenbank (RDS), AWS S3 Bucket, Elastic Load Balancer, Elastic Container Services mit AWS Fargate und AutoScalingGroup 
  • Durchführung von Authentifikation via OAuth 2.0 
  • Entwicklung von Tests mit PyTest

Produkte
REST API Python Go AWS CodePipeline AWS CodeBuild AWS AWS ECS AWS Fargate Docker Postman Microservices AWS CloudFormation AWS CodeCommit
Kunde
Versicherung
9 Monate

2021-07

2022-03

Cloud Ressourcen und Lifecycle management

Cloud & Machine Learning Engineer
Rolle
Cloud & Machine Learning Engineer
Projektinhalte

  • Echtzeit Empfehlungen mithilfe von mehreren Services orchestriert durch Kubernetes 
  • Cloud Ressourcen und Lifecycle management mit Terraform und Azure Storage backend in mittels verschiedenen Terraform Modulen 
  • Deployment des Trainings als Batch Job mit Azure Kubernetes Service 
  • Load Balancing für die jeweiligen Services 
  • Entwicklung einer Flask REST API und Containerisierung mit Docker 
  • Bereitstellen von Tensorflow Serving Docker Containern 
  • Bereitstellen der Images durch Azure Container Registry
  •  Deployment der API und trainierten Modelle auf Azure Kubernetes Service 
  • Logging und Monitoring mit Azure Monitor, Log Analytics, Azure Monitor Metrics
  • Version Control mit Azure Repos 
  • Aufbau und Verwaltung einer CI/CD Pipeline in Azure DevOps um das Backend zu bauen, testen und zu deployen 
  • Speichern und Nutzen von Secrets mit Azure Key Vault 
  • Lokale Tests der API mit Postman

Produkte
Azure Azure Kubernetes Services (AKS) Azure DevOps CI/CD Pipelines Azure Storage Account Kubernetes Terraform Python Tensorflow Serving Flask Docker
Kunde
E-Commerce
1 Jahr 4 Monate

2020-03

2021-06

Gewinnerwartung nach Retour

Cloud & Machine Learning Engineer
Rolle
Cloud & Machine Learning Engineer
Projektinhalte

  • Gewinnerwartung nach Retour mit Serverless on-demand Containern 
  • Cloud Ressourcen und Lifecycle management mit Terraform und Azure Storage backend in mittels verschiedenen Terraform Modulen 
  • Tägliches Vorhersagen von Batch Daten mit Gradient Boosting Modellen durch Azure Container Instances - Serverless 
  • Wöchentliches Training von Gradient Boosting Modellen mit Azure Container Instances - Serverless 
  • Logging und Monitoring mit Azure Monitor, Log Analytics, Azure Monitor Metrics 
  • Lesen und Schreiben von Daten mit Azure Storage Account
  • Version Control mit GitLab 
  • Aufbau und Verwaltung einer CI/CD Pipeline GitLab CI/CD um das Docker images zu bauen, testen und zu pushen auf Azure Container Registry 
  • Speichern und Nutzen von Secrets mit Azure Key Vault 
  • Event e-mail Benachrichtigungen an Stakeholder mit Azure Logic App

Produkte
Azure Azure Container Instances GitLab CI/CD Pipelines Azure Storage Account Azure Container Registry Terraform Python Gradient Boosting Docker Azure Monitor Azure Key Vault Azure Logic App
Kunde
E-Commerce
1 Jahr 2 Monate

2019-01

2020-02

Automatischer Check zwischen gemeldeten und durchgeführten Trades

Cloud & Software Engineer
Rolle
Cloud & Software Engineer
Projektinhalte

  • Automatischer Check zwischen gemeldeten und durchgeführten Trades von Investment Fonds
  • Erstellung einer GUI mit Python GUI mit Zeitraum Regler und Dropdown als input für PL/SQL Queries
  • Event basiertes Senden von Datenbankabfragen an ein Oracle DWH gehostet als Azure RDS 
  • Automatisches Erstellen von Reports in Excel über mögliche Differenzen bei Trades 
  • Senden der Reports an Azure Storage Account

Produkte
PL/SQL Python Python GUI Excel Azure Storage Account
Kunde
Banking
10 Monate

2018-03

2018-12

Entwicklung einer kostengünstigen Serverless API

Cloud & Software Engineer
Rolle
Cloud & Software Engineer
Projektinhalte

  • Entwicklung einer kostengünstigen Serverless API als Prototyp für ein StartUp 
  • Infrastructure as Code mit AWS CloudFormation 
  • Managen verschiedener http-Request Typen mit API Gateway
  • Implementierung von Business Logik mit AWS Lambda in Python
  • Zugriff auf NoSQL DynamoDB Tabellen via AWS Lambda Funktionen 
  • Anbinden von AWS Cognito zum managen von Anmeldungen und Autorisierung von Usern

Produkte
REST API Python AWS API Gateway DynamoDB AWS Lambda AWS CloudFormation
Kunde
Finance

2017

CAU Kiel

Master of Science Quantitative Finance


2014

WWU Münster

Master of Science Business Administration


Weiterbildung & Zertifizierung

  • AWS Developer Associate
  • AWS Cloud Practitioner
  • Certified Kubernetes Developer (in Arbeit)
  • Terraform Associate (in Arbeit)

Senior Cloud Consultant

Deutsch Muttersprache
Englisch Verhandlungssicher

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Profil

  • Der Mitarbeiter verfügt über 5 Jahre an Berufserfahrung im Cloud, Software Engineering, DevOps und Machine Learning.
  • Erfahren in der Entwicklung sowie des Betriebs innerhalb komplexer Software Großprojekte 
  • Erfahren in der Arbeit mit Cloud - Schwerpunkt Azure, AWS - mit einem Fokus auf DevOps


Cloud

  • AWS: CloudFormation, CloudFront, CloudWatch, CodeBuild, CodeCommit, CodePipeline, DynamoDB, EC2, ECS, EKS, Elastic Container Registry, Elastic LoadBalancer, Fargate, IAM, Lambda, RDS, S3, Secrets Manager, Security Groups, VPC 
  • Azure: AKS, Active Directory, Application Gateway, Azure Container Instances, Azure Container Registry, Azure DNS, Azure DevOps, Azure Logic App, Azure Monitor, Blob Storage, CDN, Functions, Key Vault, LoadBalancer, VM, VPN Gateway


Containerization & Infrastructure as Code 

  • Terraform
  • CloudFormation
  • Kubernetes (Azure Kubernetes Service (AKS)
  • Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS))
  • Docker


DevOps 

  • Azure DevOps
  • GitLab CI/CD
  • CloudWatch
  • Azure Monitor
  • Grafana
  • Helm


Tools

  • Jira
  • Confluence
  • Git
  • GitHub

Betriebssysteme
Linux
Ubuntu, Arch, Red Hat Linux
Windows MacOS
Programmiersprachen
Backend:

  • Python (Flask, Sci-Kit Learn, Pandas, NumPy, Tensorflow, Keras)
  • Go
  • Node.js 


Frontend:

  • JavaScript
  • TypeScript
  • React

Datenbanken
MongoDB SQLServer DynamoDB MySQL PostgreSQL
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