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Platform Engineer | Kubernetes, Terraform & GitOps | Cloud & AI Platforms
Valencia, Spain
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M.Sc. Big Data & Business AnalyticsAbout me
Platform Engineer mit Fokus auf Kubernetes, Cloud und Infrastructure as Code. Ich entwickle skalierbare Plattformen für Anwendungen, Daten- und AI-Workloads – mit GitOps, CI/CD, Automatisierung und cloud-nativen Architekturen.
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Platform Engineering
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Weitere Expertise
- Platform Architecture
- Cloud-native Software Architecture
- Produktionsreife AI-Systeme
- Automatisierung
- System Integration
- API Design
- Reliability & Resilience
- GDPR-konforme Architekturen
- Technische Architektur
- Solution Architecture
Experience
Professional experience5 - 10 years
Freelancer since2025
Languages
GermanNative speakerEnglishFluentSpanishBasic knowledge
Project history
Cloud- und AI-Plattform-Engineering für eine B2B-SaaS-Plattform zur Bereitstellung spezialisierter Enterprise AI Agents innerhalb weniger Tage.
- Architektur und Aufbau produktionsreifer AI Runtime Infrastructure auf AWS und Kubernetes
- LLM-Serving über AWS Bedrock, Azure AI Foundry, dezentrale GPU-Compute-Provider und EKS-basierte Inferenz-Workloads
- Custom Model Deployments mit vLLM für skalierbare Multi-Tenant AI-Workloads
- Entwicklung von RAG-Architekturen mit Weaviate und PostgreSQL (pgvector) für kundenspezifische Knowledge Bases
- Entwicklung von MCP-Layern zur Integration interner und externer Service-Interfaces
- LoRA Fine-Tuning und Serving domänenspezifischer Modelle für produktive AI-Use-Cases
- Aufbau einer Multi-Account AWS Landing Zone inklusive SSO, Networking und Security-Baseline
- Entwicklung modularer Terraform-Infrastruktur sowie CI/CD- und GitOps-Workflows zur eigenständigen Erweiterung der Plattform durch das Engineering-Team
Tech Stack:
AWS (Bedrock, EKS, ECS, RDS), Azure (AI Foundry), Kubernetes, Terraform, Docker, GitHub Actions, vLLM, Weaviate, PostgreSQL/pgvector, Python, AI Serving Infrastructure, RAG, LoRA Fine-Tuning, GitOps, Argo CD
Cloud- und Data-Platform-Engineering im Rahmen der digitalen Transformation eines der größten Energieversorger der Niederlande. Migration von Legacy-Batch-Systemen zu cloud-nativen Echtzeit-Datenplattformen für Millionen Haushalte.
- Migration von Batch-Processing zu Event-Driven Architectures mit Kafka und Kubernetes
- Entwicklung skalierbarer Echtzeit-Datenpipelines zur Verarbeitung großer Mengen energierelevanter Kundendaten
- Reduktion der Datenlatenz von mehreren Stunden auf Sekunden durch Streaming- und Event-basierte Verarbeitung
- Migration und Provisionierung einer Multi-Service AWS Infrastruktur (ECS, EKS, RDS, MSK) mit Terraform und GitLab CI/CD
- Entwicklung GDPR-konformer Datenarchitekturen für domainübergreifende Datenhaltung und Datenverarbeitung
- Aufbau von Echtzeit-Analytics-Plattformen für Kundenanwendungen zur Energieverbrauchsanalyse
- Entwicklung eines Synthetic-Test-Data-Frameworks für Shift-Left-Development und produktionsnahe Testautomatisierung
- Unterstützung bei der Modernisierung cloud-nativer Plattform- und Deployment-Prozesse im Enterprise-Umfeld
Tech Stack:
AWS (ECS, EKS, MSK, RDS, Lambda), Kafka, Kubernetes, Terraform, GitLab CI/CD, Python, Spring Boot, Event-Driven Architecture, Streaming Systems, PostgreSQL, Cloud-native Data Platforms
Cloud- und Data-Platform-Engineering im Rahmen der digitalen Transformation eines globalen Automobilzulieferers. Migration von dokumentenbasierter Testdatenverwaltung zu skalierbaren, cloud-nativen Datenplattformen für internationale Engineering- und R&D-Teams.
- Entwicklung einer Multi-Cloud-Datenplattform zur Batch-Verarbeitung hunderter GB täglicher Sensor- und Prüfstandsdaten mit AWS Glue, S3, Athena und Databricks
- Aufbau automatisierter ETL/ELT-Pipelines für industrielle Sensor- und IoT-Daten
- Reduktion der Datenverarbeitungszeit um bis zu 90% durch cloud-native Batch-Processing-Architekturen
- Entwicklung ML-basierter Anomalieerkennungssysteme für Lebensdauertests mit deutlich verbesserter Fehlerdetektion
- Edge-Computing für industrielle Prüfstandsdaten zur Verarbeitung unstrukturierter Sensordaten in maschinenlesbare Datenmodelle
- Globaler Rollout der TESTLAB 4.0 Plattform für internationale Engineering- und R&D-Teams mit über 1000 Nutzern
- Entwicklung Deep-Learning-basierter Verfahren zur Berechnung von Stellsignalen mit höherer Genauigkeit als bestehende Branchenlösungen
- Unterstützung bei der Standardisierung und Skalierung datengetriebener Entwicklungs- und Analyseprozesse im internationalen Enterprise-Umfeld
Tech Stack:
AWS (S3, Glue, Athena, Lambda), Azure, Databricks, Python, PySpark, ETL/ELT, Batch Processing, Machine Learning, IoT, Edge Computing, Sensor Data Processing, Industrial IoT, Data Platforms, Cloud-native Architectures
Certificates
Azure Administrator Associate
Microsoft2026
AWS Certified Cloud Practitioner
Amazon Web Services2023