Daniyal Ibrahim
DevOps-Engineer und Unternehmensberater für den deutschen öffentlichen Sektor seit knapp vier Jahren. Zuvor mehrere Jahre als Softwareentwickler — aus Berufung nach wie vor. Neben klassischen Automatisierungen, CI/CD-Pipelines, Infrastructure-Scripting und YAMLs wirkte ich in mehreren kundennahen Projekten mit und hatte die Gelegenheit, als Cloud Platform & Support Engineer für die Sovereign Google Cloud des Kunden zu arbeiten. Dort baute ich die Cloud-Plattform im Team mit und unterstützte mehr als 20 Softwareentwicklerteams technisch. Ich bin AWS-zertifiziert und spreche fließend Deutsch und Englisch.
Berufserfahrung
Sr. DevOps Engineer — Accenture, Berlin
- Softwareentwicklung und -auslieferung in einem agilen Projekt.
- Entwicklung von Infrastructure as Code (Ansible-Playbooks und -Rollen) für automatisierte, konsistente und wiederholbare Serverbereitstellungen auf AWS-EC2-Instanzen und On-Premise-RHEL-Servern.
- Aufbau und Pflege von CI/CD-Pipelines und Shared Libraries (Jenkins) für Continuous Integration, Deployment und Delivery.
- Konfiguration von Netzwerkregeln zur Absicherung der Verbindungen zwischen Backend-, Frontend- und OIDC-IdP-Containern (Keycloak).
- Kundennahe Aufgaben: Unterstützung bei Deployments auf On-Premise-, Air-Gapped-Servern, Erstellung von Benutzerhandbüchern und Teilnahme an Kundenterminen.
- Pflege und Ausbau einer Suite von Entwicklerwerkzeugen zur Steigerung von Produktivität und Zusammenarbeit — Zeit- und Kostensenkung, abgesicherte gemeinsame Nutzung von Zugangsdaten und bessere Observability für Entwickler und Projektkollegen durch neue Werkzeuge und maßgeschneiderte Jenkins-Automatisierungen zum Abgleich von Anwendungsdiensten in den Entwicklungs- und Teststufen in der AWS Cloud.
- Containerisierung der Anwendungsdienste (Podman) sowie sämtlicher Entwicklerwerkzeuge; Migration bestehender Werkzeuge in Container und Bereitstellung neuer als Container.
- Eigeninitiative bei der Analyse der AWS-Cloud-Abrechnung und dadurch Senkung der AWS-EC2-Kosten um 28 %.
- Aufbau und Betrieb einer GenAI-Plattform auf Azure-GPU-VMs (NVIDIA A100). Entwurf von Automatisierungsworkflows (n8n) zur Einbindung von Code-Completion- und Chat-Assistenten in die IDEs der Entwickler über das Model Context Protocol. Bereitstellung und Feintuning von LLMs (vLLM) mit Vektorspeicher (Qdrant) und (PostgreSQL) für die Speicherpersistenz.
- Bereitstellung und Feintuning von LLMs (vLLM) — ein Chat-Modell und ein Pooling-Modell für Programmieraufgaben.
- Unterstützung des Vertriebsteams bei der Erstellung und Präsentation von Slidedecks.
- Als Ceph Subject Matter Expert federführend für den technischen Teil einer RFP-Antwort für einen Schweizer Telekommunikationskunden — technische Expertise durch PoC-Konzepte zu Architektur, Deployment und Datenmigrationsstrategien einer ceph-basierten verteilten Speicherlösung mit > 8 Petabyte Datenbestand.
- Präsentationen und technische Demonstrationen der Lösung vor Entscheidungsträgern.
DevOps Engineer — Capgemini, Berlin
- Onboarding von Entwicklerteams, Moderation von Terminen mit externen Stakeholdern und Erstellung von PoCs für Managed Services in Abstimmung mit den Kundenerwartungen.
- Beitrag zu einer DevSecOps-Community-Initiative durch Entwurf und Umsetzung einer Boilerplate-Pipeline (GitLab CI) mit sicherheitsorientierten Schritten für die Softwareentwicklung und die Lebenszyklen von Maven- und npm-Projekten.
- Im Team Aufbau einer mandantenfähigen Cloud-Plattform in Googles Sovereign Cloud mit strikter Projektisolation und Sicherheitskontrollen innerhalb der übergeordneten Cloud-Organisation; Bereitstellung von Cloud- und Kubernetes-Ressourcen mit IaC (Terraform und Ansible).
- Einrichtung und Betrieb gemeinsam genutzter Dienste, darunter ein Ceph-basiertes S3-Storage-Cluster, eine GitHub-Enterprise-Instanz, selbst gehostete GitHub-Actions-Runner, Nexus Repository Manager, SonarQube, Passbolt, iTop, Kibana, Grafana und viele weitere selbst gehostete Werkzeuge.
- Entwicklung von CI/CD-Pipelines für GitLab CI und GitHub Actions, einschließlich wiederverwendbarer GitHub-Actions-Workflows für projektspezifische Anwendungsfälle.
- Aufbau und Betrieb eines zentralen Loggingsystems (Elasticsearch, Kibana, FluentBit, Filebeat).
- Aufbau und Pflege eines Monitoring- und Alertingsystems (cAdvisor, Node-Exporter, Prometheus und Grafana).
- Umsetzung des DDoS-Schutzes (Google Cloud Armor) für Load-Balancer-Gateways sowie Konfiguration diverser Netzwerkeinstellungen für NGINX- und HAProxy-Reverse-Proxys.
- Regelmäßige Wartung der Cloud-Ressourcen (Google Kubernetes Engines, Google Compute Engines) sowie der Entwicklungs- und Lebenszyklus-Werkzeuge.
- Aufbau einer robusten Entwicklungsplattform in der Sovereign Google Cloud; IaC zunächst mit Ansible, später Umstellung auf GitOps (ArgoCD) für Helm-Chart-Revisionen in Kubernetes.
- Im Team Migration der gesamten Cloud-Organisation von der bisherigen Sovereign Google Cloud in die neue Google Hybrid Cloud.
- Eigeninitiative zur Automatisierung wiederkehrender Plattform-Supportaufgaben mit Bash & Python.
- Umsetzung von Backup- und Disaster-Recovery-Verfahren für die internen Google-Cloud- und Kubernetes-Ressourcen.
- Ganzheitliche Fehleranalyse von der Clientseite bis zu den Container-Workloads in Kubernetes.
- Incident Response und Bearbeitung von Supportanfragen über ServiceNow im Rahmen der SLAs, einschließlich systematischer Ursachenanalyse in komplexen Cloud-Umgebungen für Anwendungen in Java, C#, TypeScript und JavaScript. Erstellung ausführlicher Post-mortem-Berichte nach Incidents sowie technischer Dokumentation mit Entwicklerleitfäden und Betriebshandbüchern für Nutzung und Support der Cloud-Plattform.
Softwareproduktentwicklung — Kieback&Peter GmbH, Berlin
- Entwicklung eines Software-Plugins für ein integriertes Testframework zur Prüfung von Touch-Displays in der Gebäudeautomation. Das Plugin steuert das Touch-Display über eine serielle Schnittstelle und verarbeitet Echtzeit-Videostreams, um die Benutzeroberfläche auf Anomalien zu überwachen.
- Evaluation von Computer-Vision-Ansätzen; Erweiterung des Plugins um Objekterkennung und Segmentierung in Videostreams durch Feintuning und Training eines Deep Neural Network (YOLOv4 CNN). Ergänzung von Inferenzfähigkeiten in dem in Python geschriebenen Plugin.
- Aufbereitung, Kuration und Validierung umfangreicher Datensätze für überwachtes Lernen zur Sicherstellung optimaler Modellleistung und Integration in das Testframework.
Ausbildung
B.Eng. Telematik — Technische Hochschule Wildau, Deutschland
Studium der Telekommunikation und Softwaretechnik mit Schwerpunkt auf intelligenten, vernetzten Systemen — mit enger Verzahnung von Theorie und Praxis.
Studienschwerpunkte: Mathematik I–IV, Datenstrukturen & Algorithmen, Betriebssysteme, Software Engineering I–II, Robotik, Verteilte Datenspeicher & Softwaresysteme, Internet Networking, Fahrzeug-Telematiksysteme, Grundlagen der Telekommunikation, Mobilkommunikation, Gebäudeautomation I–II, Betriebswirtschaft, Projektmanagement & IT-Recht.