10/20/2026 updated

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Cloud Platform Engineer | DevOps | AI Integration · Terraform · AWS CDK · CI/CD | Remote

Paphos, Cyprus
Only remote
Bachelor of Science - BS, Informatik
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Bachelor of Science - BS, Informatik

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bojatschkin_cloud_software_deutsch.pdf
Bojatschkin_Vitalij_CV_Cloud-KI_DE_2026-10.pdf

About me

Ich kenne beide Seiten: die Infrastruktur (Multi-Account, IPAM, Transit Gateway, IAM, CI/CD mit OIDC) und die Anwendung (Java/Spring Boot, serverlose Services, AI-Workflows mit AWS Bedrock). Dadurch baue ich Plattformen, die dein Team versteht, wartet und ohne mich weiterentwickeln kann.

BedrockAzure DevOpsClean Code PrinciplesApplication Programming Interfaces (APIs)Amazon Elastic Compute CloudAmazon S3Atlassian ConfluenceAtlassian JiraAuthenticationsCloud EngineeringCode ReviewData ModelingDebuggingDistributed SystemsGradleInfrastructure ManagementIntelliJ IDEAPython (Programming Language)Apache MavenNode.jsRedisAzure Active DirectoryAWS CLIWorkflowsAWS CDKS3 BucketDocument Process AutomationCloud Platform SystemTest-Driven Development (TDD)React.jsLarge Language ModelsGrafanaPrompt EngineeringGenerative AIAWS LambdaAWS VPCAWS ECSCloudformationFastAPIKotlinAmazon Relational Database ServiceAWS AuroraAWS FargateCloud IntegrationDomain Driven DevelopmentApi DesignAmazon Simple Queue Service (SQS)TerraformDomain Driven Design
Ich bringe GenAI-Anwendungen auf AWS in den Produktivbetrieb und baue die Plattform darunter. Seit über 5 Jahren arbeite ich mit Java/Spring Boot und AWS, seit 2024 mit Amazon Bedrock. Ich baue Systeme, die dein Team versteht, wartet und selbst weiterentwickeln kann.
Ich entwickle mit Claude Code und Cursor, mit festen Projektregeln und mit Tests und Pipeline als Qualitätstor. Diese Arbeitsweise habe ich in mehreren Teams eingeführt.
GenAI & LLM auf AWS → Amazon Bedrock: LLM-Integration in Enterprise-Backends → RAG mit Embeddings und pgvector, Prompt Engineering → Intelligent Document Processing: Textract, Transcribe, Mistral OCR → Evaluierung von OCR- und LLM-Ergebnissen
AWS Platform & Landing Zone → Organizations, Control Tower, Account Factory for Terraform, IAM Identity Center → Transit Gateway, IPAM, RAM, VPC-Design, FortiGate → Service Control Policies, KMS → Terraform und AWS CDK v2 → Backup und Disaster Recovery
Serverless & Event-Driven → Lambda, API Gateway, ECS/Fargate, Step Functions, SNS/SQS/EventBridge → CloudWatch, OpenSearch, X-Ray, Grafana
Backend & APIs → Java (8–21), Spring Boot, Quarkus, Kotlin → Python/FastAPI, TypeScript/Node.js → REST/OpenAPI, GraphQL → DDD, Clean Architecture, TDD
Daten & Security → PostgreSQL/pgvector, Aurora, DynamoDB, Redis → Entra ID (SAML/SCIM), Cognito, OAuth2/OIDC, Keycloak, RBAC → Secrets Manager, HashiCorp Vault
CI/CD & DevOps → GitHub Actions, Azure DevOps, CodePipeline, Jenkins-Migration → OIDC-Deployments ohne langlebige Keys → Docker, Blue/Green, Canary, SonarQube
Agentic Engineering → Claude Code, Cursor, Codex, Kiro → Projektregeln, Skills, Subagents, MCP → Hooks und CI als Qualitätstor
Arbeitsweise → Scrum, SAFe → Eigenverantwortung im Produktivbetrieb → Remote aus Zypern, vor Ort für Workshops

Experience

Professional experience5 - 10 years
Freelancer since2024

Languages

GermanNative speakerEnglishFluentRussianNative speaker

Project history

DevOps Engineer – AWS Landing Zone & Networking

Mineralöl-/Tankstellen-Konzern

Energy, Water & Environment

1000-5000 team member

  • Multi-Account-Umgebung mit AWS Organizations, Control Tower und IAM Identity Center
  • Zentrales Networking über AWS Transit Gateway, AWS IPAM und Resource Access Manager (RAM)
  • Traffic-Inspektion über Gateway Load Balancer (FortiGate-Integration)
  • Guardrails mit Service Control Policies, IMDSv2 und KMS-Verschlüsselung
  • Infrastructure as Code mit Terraform: wiederverwendbare Modul-Suite für alle Workload-Teams
  • CI/CD über Azure DevOps mit OIDC-Federation, ohne langlebige AWS-Keys
  • Zugriff über AWS Systems Manager (Session Manager) statt Bastion-Hosts
  • Automatisiertes Konten-Onboarding über eine Account Factory
  • Microsoft Entra ID per SAML und SCIM an IAM Identity Center angebunden (zentrales SSO)
  • Backup-Policies und Disaster-Recovery-Konzept für alle Accounts, mit Restore-Tests
  • AI-Coding-Werkzeuge im Team eingeführt und gemeinsame Standards dafür gesetzt
Tech: AWS Transit Gateway, IPAM, RAM, Organizations, Control Tower, Service Control Policies, IAM Identity Center, Gateway Load Balancer, Systems Manager, KMS, Route 53, Terraform, Azure DevOps, OIDC

Lead Engineer GenAI-Plattform

Health-Tech-Startup

Pharmaceuticals & Medical Technology

  • Intelligent Document Processing in drei Stufen: PDF-Textextraktion, Mistral OCR, AWS Textract als Fallback
  • Evaluierung von OCR- und LLM-Modellen gegen einen eigenen Testdatensatz; Modellwechsel werden datenbasiert entschieden
  • RAG mit Mistral-Embeddings und pgvector; eine deterministische Regel-Engine verarbeitet strukturierte Daten, das LLM liefert nur erklärende Texte
  • Prompt Engineering mit Prompt-Vorlagen; asynchrone OCR- und LLM-Jobs über eine Redis-Queue
  • REST-API in Python/FastAPI mit SQLAlchemy, Alembic und PostgreSQL; Frontend in Next.js/TypeScript mit generiertem OpenAPI-Client
  • Betrieb auf EU-Infrastruktur (Hetzner) mit Docker Compose, Caddy und Blue/Green-Deployment; verschlüsselte Offsite-Backups mit wöchentlichem Restore-Test
  • DevSecOps in GitHub Actions: Linting, Typprüfung, Tests, Secret-Scan (gitleaks), OpenAPI-Drift-Check
  • Agentic Engineering mit Claude Code als Teamstandard: Projektregeln, eigene Skills und Subagents
Ergebnis: GenAI-Plattform im Testbetrieb mit Pilotnutzern: Upload, OCR, Validierung, Bericht und PDF-Export laufen durchgehend auf EU-Infrastruktur
Tech: Python, FastAPI, PostgreSQL, pgvector, Redis, Mistral (LLM, OCR, Embeddings), AWS Textract, RAG, Next.js, TypeScript, Docker, Hetzner, GitHub Actions, Claude Code

Cloud & AI Engineer - AI-gestützte Dokumentenplattform

Icando GmbH

Architecture & Civil Engineering

  • Architektur und Entwicklung einer cloud-nativen Plattform für automatisierte Dokumentenverarbeitung und Sprachanalyse auf serverloser AWS-Infrastruktur
  • Integration von AWS Bedrock (Claude, Titan) für LLM-basierte Workflows: Textanalyse, semantische Klassifikation und kontextbezogene Zusammenfassungen, inklusive Prompt Engineering
  • Intelligent Document Processing mit AWS Textract und Transcribe als mehrstufiger Workflow, orchestriert über S3-Trigger und Lambda mit Fehlerbehandlung und Retries
  • Serverless Backend auf AWS Amplify Gen 2: Lambda, API Gateway, DynamoDB, S3 und Cognito, eventgetrieben mit automatischer Skalierung
  • GraphQL-API in TypeScript als Schnittstelle zur App; Infrastructure as Code mit AWS CDK v2 für Dev, Staging und Prod
  • Multiplatform-Frontend mit Flutter (iOS, Android, Web) und Dart
  • Observability mit strukturierten CloudWatch-Logs und durchgehender Correlation-ID; AI-Coding-Werkzeuge im Team eingeführt
Ergebnis: Serverlose GenAI-Pipeline vom Upload bis zur Zusammenfassung, angebunden an eine Flutter-App
Tech: Flutter, Dart, AWS Bedrock (Claude/Titan), AWS Textract, AWS Transcribe, Amplify Gen 2, Lambda, API Gateway, DynamoDB, S3, Cognito, GraphQL, TypeScript, CDK v2, Generative AI, LLM, Prompt Engineering, Serverless, IaC

Cloud Platform Engineer | DevOps

amplimind (Jointventure by Audi & Lufthansa Industry)

Automotive & Vehicle Manufacturing

50-250 team member

  • Platform Engineering für 10+ Produktteams: Architektur, Betrieb und Weiterentwicklung der AWS-Plattform
  • AWS Bedrock und LLM-Services in die bestehenden Microservices integriert, abgesichert über VPC, IAM und Verschlüsselung
  • 10+ ECS-Fargate-Services (Java 17/21, Spring Boot, TypeScript) mit Event-Driven Architecture (SNS/SQS/EventBridge) und REST-APIs
  • Serverlose ETL-Pipelines mit Lambda (Python), S3-Triggern, SQS/SNS und DynamoDB; Notification-Service in Node.js
  • Infrastructure as Code mit AWS CDK v2 und wiederverwendbaren Constructs
  • CI/CD mit GitHub Actions und AWS CodePipeline: Blue/Green- und Canary-Deployments, SonarQube Quality Gates
  • Observability mit CloudWatch, OpenSearch und Grafana; Backup und Disaster Recovery mit Aurora-Snapshots und S3-Versionierung
  • Secrets Manager mit automatischer Rotation, RBAC und IAM-Policies
  • AI-Coding-Assistenten im Produktteam eingeführt und Standards für den Einsatz gesetzt
Ergebnis: Plattform mit 10+ Microservices für 10+ Produktteams im Betrieb, Bedrock seit 2024 in die Services integriert

Dozent

Technische Hochschule Ingolstadt

Government and Public Services

250-500 team member

  • Konzeption und technische Leitung einer cloud-basierten Full-Stack-Webanwendung mit einem studentischen Team
  • Cloud-Infrastruktur auf AWS mit Terraform: automatisierte Provisionierung, CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions, Infrastructure as Code als Lehrinhalt
  • Full-Stack-Architektur: Angular/TypeScript-Frontend, Kotlin/Python-Backend, REST-APIs, modularer Aufbau mit Clean Architecture und TDD
  • Agile Projektführung nach Scrum: Sprint-Planung, Code-Reviews, technisches Mentoring, Architekturentscheidungen und Qualitätsstandards
Ergebnis: Lauffähiger Cloud-Native-Prototyp auf AWS; Studierende mit praxisnahem Verständnis für Cloud-native Entwicklung, CI/CD und Clean Code

Cloud Software Engineer

amplimind (Jointventure by Audi & Lufthansa Industry)

Automotive & Vehicle Manufacturing

50-250 team member

• Cross-funktionale End-to-End-Entwicklung in einem Feature-Team: Backend-Services, Frontend-
Komponenten und Cloud-Infrastruktur aus einer Hand
• Backend: Java/Kotlin Microservices mit Spring Boot, REST API Design (OpenAPI/Swagger), Domain-
Driven Design, Test-Driven Development – Performance-optimiert mit Datenbanktuning
• Frontend: Angular-Frontends gebaut, erweitert und in bestehende Plattform-UI integriert – TypeScript,
komponentenbasierte Architektur, State Management
• Cloud-Infrastruktur: ECS/Fargate für Containerized Deployments, Aurora/RDS für skalierbare
Datenschichten, Docker/Docker Compose für lokale Entwicklung
• Security: Amazon Cognito (OIDC) für zentrale Authentifizierung, HashiCorp Vault für Secret
Management (Policies, Injection, Rotation)
• Datenbankmodellierung & Performance: PostgreSQL/Aurora mit Hibernate/JPA, Index-Optimierung,
Query-Analyse, Flyway-Migrationen

Ergebnis: Stabile, wartbare Cloud-Services mit hoher Testabdeckung und nahtloser Integration in die
Plattform

Cloud Platform Developer | DevOps

Lufthansa Industry Solutions

Transport & Logistics

1000-5000 team member

  • CI/CD-Migration von Jenkins auf GitHub Actions und AWS CodeBuild/CodePipeline: vom Commit bis Production in Minuten statt Stunden
  • Backend-Services: Java/Spring Boot- und Kotlin-Microservices mit Event-Driven Processing (SNS/SQS), ergänzt durch Python und Node.js für spezialisierte Workloads
  • Serverless ETL: AWS-Lambda-Anwendungen für Datentransformation und -aggregation mit S3-Event-Triggern
  • Infrastructure as Code: AWS CDK und Terraform für reproduzierbare, versionskontrollierte Multi-Account-Infrastruktur
  • Frontend: React-Frontends angepasst und erweitert; CloudFront und S3 für die Auslieferung
  • Observability mit CloudWatch, Kibana/Elastic Stack, OpenSearch und Grafana
Ergebnis: Einheitliche Build-, Test- und Release-Prozesse; Teams konzentrieren sich auf Features statt auf Deployment-Probleme

Cloud Software Developer

Capgemini Engineering

Other

50-250 team member

• Architektur und Full-Stack-Entwicklung einer Web-Anwendung für OBD-II Fahrzeugdatenanalyse: von
der Datenbankmodellierung über containerisierte Microservices bis zum Frontend
• Backend: Java Quarkus Microservices in Docker-Containern, REST API Design mit sauberer
Schnittstellentrennung und hoher Testabdeckung
• Frontend: Angular 10 für responsive, komponentenbasierte Dashboards und Datenvisualisierungen –
intuitive UX für komplexe Fahrzeugdaten
• Security & Authentication: Keycloak mit OAuth2/OpenID Connect – sichere, standards-basierte
Authentifizierung und rollenbasierte Autorisierung (RBAC)
• Datenbank: PostgreSQL 13 mit Hibernate ORM, optimierte Queries, durchdachtes Index-Design,
Performance-Tuning für hohe Datenvolumina
• DevOps: Docker & Docker Compose für lokale und Produktionsumgebungen, CI/CD-Pipelines für
automatisierte Builds, Tests und Deployments

Ergebnis: Produktionsreife, benutzerfreundliche Fahrzeugdaten-Plattform; Team konnte eigenständig
weiterentwickeln dank sauberer Architektur und Dokumentation

Full-Stack Developer

IT Dienstleister

Other

50-250 team member

• Full-Stack-Entwicklung containerisierter Microservices: Java (OpenLiberty) Backend mit JPA/Hibernate, Angular/TypeScript Frontend, PostgreSQL-Datenbank

• REST API Development mit klarem API Design, Schnittstellendokumentation und Integration in bestehende Enterprise-Systeme

• DevOps: Docker-basierte Entwicklungs- und Deployment-Umgebungen, agile Zusammenarbeit mit Stakeholdern

Tech: Java, OpenLiberty, Angular, TypeScript, PostgreSQL, Hibernate, JPA, Docker, REST APIs, Microservices

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