Senior DevOps Engineer / AWS Cloud & Kubernetes (m/w/d) – Freelance | Start 01.02.2027 | Remote

Project overview

Senior DevOps Engineer / AWS Cloud & Kubernetes (m/w/d) – Freelance | Start 01.02.2027 | Remote | Langfristiges Projekt

Für ein langfristig angelegtes IT-Projekt im Umfeld der Deutschen Bahn suchen wir einen erfahrenen Senior DevOps Engineer / AWS Cloud & Kubernetes Spezialisten (m/w/d) zur technischen Unterstützung beim Betrieb, der Automatisierung und der Weiterentwicklung einer geschäftskritischen Cloud-Anwendung.

Im Mittelpunkt steht eine zentrale Plattform zur Planung und Steuerung betrieblicher Abläufe im Eisenbahnverkehr. Die Anwendung basiert auf einer Microservice-Architektur in der AWS Cloud und wird kontinuierlich hinsichtlich Verfügbarkeit, Stabilität, Sicherheit und Automatisierung weiterentwickelt.

Das Projekt ist langfristig bis mindestens 2028 angelegt und bietet die Möglichkeit einer entsprechenden Verlängerung.

Projektrahmendaten:

• Start: 01.02.2027
• Laufzeit: Bis 31.12.2027, mit Option auf Verlängerung bis 2028
• Auslastung: Vollzeit (ca. 200 Projekttage in 2027)
• Einsatzort: Remote (Deutschland / Europäischer Wirtschaftsraum)
• Projektstandort: Frankfurt am Main
• Vor-Ort-Einsätze: Grundsätzlich nicht vorgesehen, in begründeten Ausnahmefällen möglich
• Vertragsart: Freiberufliche Projektbeauftragung
• Projektsprache: Deutsch (mindestens C1)

Responsibilities

4.1 Fachlich zwingende Anforderungen (Muss-Anforderungen)

M1 Erfahrung in der Konfiguration und Administration produktiver AWS-Cloud-Infrastrukturen. Nachweis: > 3 Jahre Erfahrung

M2 Erfahrung mit Kubernetes bei der Bereitstellung, Administration und dem Betrieb containerisierter Anwendungen. Nachweis: > 3 Jahre Erfahrung

M3 Erfahrung in der automatisierten Bereitstellung und Konfiguration von Cloud-Infrastrukturen mittels Terraform oder OpenTofu. Nachweis: > 3 Jahre Erfahrung

M4 Erfahrung im operativen Betrieb produktiver Cloud-Anwendungen einschließlich Monitoring, Störungsanalyse und Incident Management. Nachweis: > 3 Jahre Erfahrung

M5 Erfahrung im Betrieb produktiver IT-Anwendungen für betriebliche Abläufe im Eisenbahnverkehr, einschließlich der Berücksichtigung fachlicher Abhängigkeiten bei Störungen und Änderungen. Nachweis: > 3 Jahre Erfahrung

4.2 Weitere fachliche Anforderungen (Bewertungskriterien / Soll-Anforderungen)

S1 Monitoring, Logging und technische Fehleranalyse, insbesondere mit Grafana und OpenSearch. Nachweis: Bis 3 Jahre Erfahrung / Gewichtung: 20%

S2 GitOps sowie Deployment- und Release-Prozesse mit Helm und Flux. Nachweis: Bis 3 Jahre Erfahrung / Gewichtung: 20%

S3 AWS-Sicherheitsfunktionen und Berechtigungsmanagement, insbesondere IAM, Secrets Manager und KMS. Nachweis: Bis 3 Jahre Erfahrung / Gewichtung: 15%

S4 Automatisierung von Betriebs- und Wartungsaufgaben mit Python, AWS Lambda oder Renovate. Nachweis: Bis 3 Jahre Erfahrung / Gewichtung: 15%

S5 PostgreSQL auf AWS RDS sowie Analyse und Optimierung von Datenbankanbindungen im produktiven Anwendungsbetrieb. Nachweis: Bis 3 Jahre Erfahrung / Gewichtung: 10%

S6 Betrieb und Konfiguration von Kafka-Infrastrukturen, insbesondere Amazon MSK Serverless. Nachweis: Bis 3 Jahre Erfahrung / Gewichtung: 10%

S7 Kubernetes Node Scaling, insbesondere mit Karpenter, sowie Optimierung von Cloud-Ressourcen. Nachweis: Bis 3 Jahre Erfahrung / Gewichtung: 10%

• Technische Beratung und operative Unterstützung beim Betrieb, Monitoring und der Optimierung produktiver Anwendungen in der AWS Cloud
• Administration, Konfiguration und Weiterentwicklung von Kubernetes-Clustern und containerisierten Microservices
• Automatisierung der Infrastrukturbereitstellung und Konfiguration mittels Terraform bzw. OpenTofu
• Unterstützung bei Deployment- und Release-Prozessen mit Docker, Helm und Flux (GitOps)
• Analyse und Behebung technischer Störungen, Incidents und Performance-Probleme
• Analyse von Security Findings sowie Planung und Umsetzung von Patch- und Aktualisierungsmaßnahmen
• Konfiguration und Optimierung von AWS IAM, Secrets Manager und AWS KMS
• Einrichtung, Anbindung und Optimierung von PostgreSQL-Datenbanken auf AWS RDS
• Weiterentwicklung von Monitoring- und Logging-Lösungen mit Grafana und OpenSearch
• Konfiguration und Optimierung von Kafka-Infrastrukturen auf Basis von Amazon MSK Serverless
• Optimierung des Kubernetes Node Scalings mittels Karpenter
• Automatisierung von Wartungs- und Update-Prozessen mit Renovate, Python und AWS Lambda
• Konsolidierung, Standardisierung und Automatisierung bestehender Cloud-Infrastrukturen und Betriebsprozesse
• Erstellung und Pflege technischer Betriebsdokumentationen, Runbooks und Handlungsanweisungen
• Technische Unterstützung bei der Vorbereitung auf erhöhte Anforderungen an Verfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Betriebsstabilität (SLA Gold)