DevOps Software Engineer

7/2023 – 12/2024

○ Entwicklung einer Plattform zur Verarbeitung und Visualisierung von Sensordaten aus
dem autonomen Fahren.
○ Konzeption und Implementierung komplexer Software-Logik zum Daten-Tracking und
der Fahrzeugverfolgung nach der Ingestion.
○ Enge Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Abstimmung der Schnittstellen und APIs,
um eine nahtlose Integration der Plattform mit externen Systemen sicherzustellen.
○ API-Entwicklung mit FastAPI zur effizienten Bereitstellung von Endpunkten f¨ur die
Sensordatenverarbeitung und Systemintegration.
○ Implementierung von ereignisgesteuerter (event-driven) Kommunikation und asynchronen
Messaging-Konzepten mit RabbitMQ (MQTT)
○ Konfiguration von Environments f¨ur Ingest-Stationen in verschiedenen L¨andern.
○ Umgang mit Netzwerkprotokollen und Speichertechnologien in Linux (z.B. RDMA, NFS)
zur ¨Ubertragung großer Datenmengen.
○ Frontend- und Backend-Entwicklung (Angular, Java/Kotlin, Python (FastAPI) zur
Umsetzung von Benutzeroberfl¨achen und REST-APIs.
○ Entwicklung von Services in Spring Boot zur Verwaltung und Verarbeitung von Daten
im Backend.
○ Entwicklung von Unit- und Integrationstests f¨ur APIs mit JUnit und Pytest.
○ Datenbankmigration mit Flyway sowie Einsatz von PostgreSQL f¨ur die Datenabstraktion
und -verwaltung.
○ Konzeption und Implementierung von mehreren CI/CD Pipelines zur automatisierten
Testung und Deployment von Applikationen (Spring Boot, Gradle, Angular, Python) mit
GitLab, zur Verbesserung der Effizienz und Wartbarkeit.
○ Containerisierung von Microservices-Anwendungen mithilfe von Docker-Compose und
Kubernetes f¨ur die lokale Entwicklung und Produktivumgebung.
○ Automatisierung von Rollout-Prozessen zur Steigerung der Effizienz in der Softwareentwicklung.
○ Infrastruktur-Provisionierung in AWS mit Terraform und Terragrunt (ECS, Lambda,
Secrets Manager, IAM-Policies, SQS) zur Verwaltung und Automatisierung der Cloud-
Ressourcen.
○ Entwicklung und Betrieb von Lambda-Funktionen in AWS zur automatisierten Aufgabenverarbeitung,
sowie Kommunikation mit GCP Pub/Sub ¨uber SQS.
○ Einrichtung eines Cronjobs zur Automatisierung von Housekeeping-Aufgaben (z.B. Datenbereinigung,
Archivierprozesse) zur Systempflege.
○ Nutzung von ArgoCD und Kustomize f¨ur die Durchf¨uhrung von Deployments auf On-
Premise-Umgebungen und EKS (Kubernetes).
○ Einf¨uhrung von AWS CloudWatch zur ¨Uberwachung der KPIs der Softwarekomponenten
und zur Visualisierung dieser Metriken in Dashboards
○ First-Level-Support f¨ur Anwender w¨ahrend des Projekts.
○ Teamarbeit mit agilen Methoden (Safe, Scrum) zur effizienten Projektumsetzung

Amazon Web Services (AWS), Angular, Google Cloud, Iaas, Java (allg.), Kotlin, Python, Spring Framework, Typescript

2/2023 – offen

- Provisionierung der Infrastruktur in AWS (Beanstalk, ECR, ECS, S3, Route53) unter der Verwendung von Terraform
- Implementierung von Containerlösungen für Microservices im Backend und Frontend
- Erweiterung der Funktionen in CI/CD-Pipelines auf Github für automatisierte Tests und Deployments
- Deployment der Microservices in AWS Elastic Beanstalk und ECS

DevOps, Docker, Amazon Web Services (AWS)

11/2022 – 5/2023

- Erstellung von multiplen CI/CD Pipelines in Gitlab-CI für das automatisierte Testen und Deployment verschiedener Services
- Entwicklung von Tests für das Testen der API mit JUnit und Pytest
- Containerisierung mehrerer Microservice-Anwendungen mithilfe von Docker-Compose für die lokale Entwicklung
- Entwicklung verschiedener Helm Charts für das Deployment der Applikationen in das Openshift Cluster
- Optimierung verfügbarer CI/CD- und Helm-Strukturen zur Verbesserung von Effizienz und Wartbarkeit
- Automatisierung von Release-Prozessen zur Steigerung der Effizienz in der Entwicklung
- Automatisierte Verwaltung von Artefakten durch zentrale Speicherung von Docker-Images und Helm-Charts im Artifactory innerhalb der CI/CD-Pipeline
- Erfolgreiche Umstellung von mTLS auf TLS in Kombination mit Network Policies in Helm Charts
- Deployment der Frontend Applikation nach AWS S3
- Unterstützung in der Frontend- (Angular) und Backend-Entwicklung (Java, Python)
- Teamarbeit mit agilen Methoden (Scrum, Kanban) zur effektiven und effizienten Projektumsetzung

Amazon Web Services (AWS), Apache Maven, DevOps, Docker, Git, Kubernetes, Python, Spring Framework