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Freiberuflicher Platform Engineer aus Hamburg. Ich baue die Plattform, auf der Entwickler Anwendungen und AI-Workloads sicher betreiben können — von Compute und Kubernetes über Identity, Secrets Management und Container Registry bis zu CI/CD, GitOps und Observability. On-Premises wie in der Cloud.
Profil
Kubernetes, Identity und SSO, Container Registry, Secrets Management, CI/CD, GitOps, Monitoring, Storage und Netzwerk sind selten das Problem, wenn man sie einzeln betrachtet. Schwierig wird der Teil dazwischen: dass sie als ein Stück zusammenpassen, reproduzierbar ausgerollt werden und Entwickler damit ohne Ticket-Umweg arbeiten können. Genau dort setze ich an — beim Aufbau vollständiger Plattformen statt einzelner Komponenten.
Gebaut habe ich das On-Premises auf Bare-Metal und virtualisierter Infrastruktur ebenso wie auf AWS, Azure und Google Cloud. Der Cloud-Anbieter ist dabei ein Deployment-Target, keine eigene Disziplin — die Plattformarchitektur bleibt dieselbe.
Der Hintergrund davor ist Software-Engineering, unter anderem fünf Jahre bei SAP an C/C++-Laufzeitsystemen. Das ist der Grund, warum die Automatisierung hier geschrieben und nicht zusammengeklickt ist — und warum ich Plattformen so übergebe, dass das interne Team sie danach ohne mich betreiben kann.
Schwerpunkte
Produktionsnahe Kubernetes- und Private-Cloud-Plattformen: GitOps, Keycloak und OIDC, Harbor, Vault beziehungsweise OpenBao, CI/CD, Prometheus-Stack, Storage und Ingress — On-Premises oder bei europäischen Anbietern und Hyperscalern.
Die Plattform unter AI-Workloads ist dieselbe, die ich seit Jahren baue: Kubernetes, Identity, Secrets, Observability und Kostensteuerung. Dazu kommen GPU-Scheduling, Model Serving und der kontrollierte Zugang zu internen wie externen Modellen.
Weg von VMware und vSphere — nach Kubernetes, Proxmox, OpenStack oder in die Cloud. Nicht als reiner Hypervisor-Tausch, sondern als Aufbau einer Plattform, mit der Entwickler danach schneller arbeiten.
Buch
Enterprise AI Platform — Lab Guide. GPU-Infrastruktur, Model Serving, AI Gateway, Governance und FinOps: das, was zwischen einem Proof-of-Concept und einer KI-Plattform liegt, die man im Unternehmen tatsächlich betreiben kann. Geschrieben für Platform Engineers, nicht für Data Scientists.
Kompetenz
Kein vollständiger Werkzeugkasten, sondern das, worin tatsächlich Betriebstiefe steckt.
Außerdem im Einsatz: Docker, Podman, Amazon ECS, PostgreSQL, MariaDB, Cassandra, MongoDB sowie C/C++, Rust, C#, Perl und Bash.
Referenzen
seit 10/2025
Aufbau und Betrieb einer On-Prem-Kubernetes-Plattform im sicherheitssensitiven Umfeld. RKE2-Cluster-Lifecycle über rund 6 Nodes vollständig mit Ansible automatisiert — vom Bootstrap bis zum Upgrade ohne manuellen Eingriff. Policy Enforcement mit Kyverno clusterweit durchgesetzt.
Software & Security
Leipzig
10/2023 – 10/2025
Unternehmenskritische Plattform- und Integrationslösungen im regulierten Bankenumfeld. Observability mit Prometheus, Grafana, Loki und Tempo; Supply-Chain-Analysen über Dependency Track in die Lieferkette integriert.
Genossenschaftliche
Finanzgruppe, Wiesbaden
10/2023 – 12/2024
Hochverfügbare Kubernetes-Cluster auf Bare-Metal mit Kubespray, Load-Balancing über MetalLB, GitOps-Workflows mit Argo CD. Workshops zur Verankerung des Betriebswissens im internen Team.
Software
Hamburg
08/2022 – 07/2023
On-Prem-OpenShift-Plattform auf virtualisierter Infrastruktur im Hochsicherheitsumfeld. Eigene Ansible-Rollen für reproduzierbare Bereitstellung, ML-Workloads über GitOps integriert.
Sicherheitstechnologie
Berlin
04/2021 – 12/2021
Kubernetes-Plattformen in der IONOS Cloud unter regulatorischen Rahmenbedingungen. Zentraler Observability-Stack auf Basis von Elasticsearch und Grafana, Bereitstellung durchgängig über Terraform.
Öffentliche Verwaltung
Hamburg
08/2017 – 03/2020
Migration von On-Prem-Systemen in die Open Telekom Cloud, Aufbau der Monitoring- und Logging-Plattform, Container-Plattformen mit OpenShift und Kubernetes.
Logistik
Hamburg
Kontakt
Kurze Beschreibung der Ausgangslage genügt — ich melde mich in der Regel am selben Werktag mit einer Einschätzung, ob ich der Richtige bin.