AWS Consultant & DevOps Engineer
Okt 2023 - heute
- Erweiterung der AWS Systems Manger Incident Manager Implementierung zur Erstellung von Tickets in Azuer DevOps auf Basis von Cloudwatch Alarmen, CloudGuard Findings & DevOps Guru Anomalien)
- Konfiguration und Einbindung von HashiCorp Vault in GitHub Actions/Workflows inklusive Erstellung einer Go Applikation zur vereinfachten Nutzung für Entwickler
- Unterstützung bei der Neuentwicklung der Authorisierungs-Lösung auf Basis
von Amazon Cognito und Amazon DynamoDB
- Erweiterung bestehender GitHub Workflows und Actions (inklusive Testing)
- Dokumentation der umgesetzten Implementierungen in GitHub Pages
- Analyse von Anforderungen zur Unterstützung anderer Projekt-Teams
- Implementierung der AWS Architektur mit Terraform (IaC) in CI/CD
Technologien/Services:
AWS (EventBridge, Step Functions, SSM, Incident Manager, Lambda, IAM, Cognito,
DynamoDB etc.), GitHub Actions/Workflows, Terraform, Golang (inkl. Testing),
Python, Pytest, Azure DevOps Boards, HashiCorp Vault, Datadog, CloudGuard/Dome9,
checkov, trivy, Bash Automated Testing System (bats tests)
AWS Consultant & DevOps Engineer
Juni 2023 - Sep 2023
- Integration eines hochverfügbaren (mehrere Availability Zones) Amazon
FSx for NetAp ONTAP in ein Active Directory
- Integration der Windows Server, die den FileShare nutzen, in ein Active
Directory
- Klärung von Firewall Clearings mit verschiedenen externen
Dienstleistern inklusive Nachweis über Funktionalität
Technologien/Services:
Amazon FSx for NetApp ONTAP (HA), Active Directory, PowerShell, Shell,
CDK, EC2, Windows, VPC, Subnets, Routing, Security Groups
AWS Consultant & DevOps Engineer
Okt 2022 - April 2023
- Erweiterung und Erstellung von CI/CD Pipelines zur automatisierten
Erstellung und Management von Infrastruktur und Docker-Images (CDK,
CodeCommit, CodeBuild, CodePipeline)
- Python Entwicklung von Modulen und Packages zur Erweiterung der
Engine, die im Reinforcement Learning (RLlib, Ray) verwendet wird
- Erstellung von Unit- und Integrationstests zur Qualitätssicherung
- Erweiterung der AWS-Architektur für automatisierte Modell-Trainings
- Anpassungen von Docker-Images für lokale und Trainings in der Cloud
(x86- und ARM-Architektur)
Technologien/Services:
CDK, CodeCommit, CodePipeline, CodeBuild, SageMaker, S3, AWS
Lambda, Athena, Multi-Environment, CI/CD, Reinforcement Learning (RLlib,
Ray), Python (Multi-Package-Strukturen), Jupyter Notebooks, Unit- und
Integrationstests (PyTest), Apache Airflow, SQL
AWS Consultant, DevOps Engineer & Python Entwickler
Feb 2022 - Okt 2022
- Erstellung und Umsetzung eines CI/CD Konzepts mit Templates zur
Automatisierung aller Ressourcen und Prozessschritte
- Konzeptionierung und Umsetzung verschiedener Serverless-ETL-
Prozesse mit AWS Lambda, StepFunctions und DynamoDB
- Umsetzung eines Berechtigungskonzepts in AWS Accounts, um
Änderungen unabhängig vom zentralen Team durchführen zu können
(IAM Permissions Boundaries)
- Schulung von Projektmitgliedern
Technologien/Services:
SAFe, Kanban, Scrum, Python, Python-Packages, Artifactory, Docker, Unit-
und Integration-Testing, CI/CD, GitLab, ECR, AWS StepFunction,
DynamoDB, S3, Lambda, Secrets Manager, SSM-Parameter Store, Terraform (IaC),
Jira, Confluence
AWS Consultant & DevOps Engineer
Jan 2021 - Jan 2022
- Aufbau und Betrieb einer Multi-Account Infrastruktur mit ControlTower
und Terraform inklusive Anbindung an ein Active Directory
- Aufbau und Betrieb einer CI/CD Umgebung mit BitBucket und Jenkins
(in AWS), automatisiert mit Terraform
- Einarbeitung der Mitarbeiter*innen in agile DevOps-Prozesse
Technologien/Services:
Kanban, BitBucket, Jenkins, ECS, Terraform, Shell-Scripting/-Automation,
Control Tower, PermissionSets, SSO (IAM-IdentityCenter), VPC-Endpoints,
NACLs, Security Groups
AWS Consultant, DevOps Engineer, Serverless Spezialist, Trainer
Juli 2018 - Nov 2020
- Schulung des Teams in AWS- und Automatisierungs-Technologien
- Berechtigungskonzept durch PermissionsBoundaries erstellt und
umgesetzt, damit einzelne Dev-Teams selbstbestimmt arbeiten können
- Projekt-Umsetzung und Dokumentation
- Aufbau des gesamten CI/CD Konzepts mit GitLab, dem sicheren
Einbinden in alle AWS Accounts - ohne das Speichern von Credentials
mit “selbst registrierenden” CI/CD-GitLab-Runnern
- Early Adopters des SageMaker-Services zum Machine Learning Modell-
Training mit unterschiedlichen ML-Frameworks (Unterstützung der Data
Scientists)
- Projektsprache: Englisch
- Bericht im offiziellen AWS Blog - Machine Learning
- tecRacer Success Story
Technologien/Services:
DevOps, Scrum, Planung/Durchführung Workshops, Schulung in eingesetzte
Technologien, Terraform, IAM, PermissionsBoundaries,
GitLab CI/CD, API Gateway, Lambda, S3, SQS, SNS, CloudWatch, Athena,
EventBridge, ECS, Cognito-Authorisierung, Aurora Serverless, RDS, EC2,
Docker, DynamoDB, Python, Go, Shell-Scripting, SageMaker, Jupyter Notebooks,
Jira, Confluence
Erfahrung (Auszug)
Hallo, mein Name ist
