DevOps Engineering für Python Data Analytics Apps (GitLab, Kubernetes, CI/CD)

Start: Dezember 2024
Dauer: 6 Monate +
Auslastung: Teilzeit (2 - 3 Tage pro Woche)
Lokation: Remote und Mannheim (95/5)

Aufgaben:

* Entwicklung einer Gitlab-Produktiv-Umgebung für den Betrieb eines Python Web-App-Stack (Datenanalyse-Apps)
* Innerhalb des App-Stacks sollen einzelne Apps einfach und flexibel an- und abgeschaltet werden
* Erstellen von CI/CD-Pipelines in Gitlab, u.a. zum Deployment des Python-App-Stacks auf Kubernetes
* Entwicklung und Implementierung eines Konzepts zum kontinuierlichen Austausch großer
* Datenfiles in den laufenden Containern (Hot Reload, MinIO/S3 als Object Storage)
* Prüfen und Dokumentieren der Systemgrenzen (z. B. maximal mögliche Filegröße beim Hot Reload im Container, kritische Zeitintervalle)
* Entwicklung eines Konzepts zum Update der Konfiguration (z. B. Anzeigeparameter) in den laufenden Containern
* Robustheitsoptimierung
* Entwicklung eines Monitoring-Konzepts für den App-Stack im Betrieb
* Bestmögliche Absicherung der Schnittstellen über Zertifikate, verschlüsselte Protokolle etc.
* Erstellung des technischen Designs
* Durchführunund nötigenfalls Dokumentation geeigneter Qualitätssicherungsmaßnahmen

Anforderungen:

* Erfahrung im operativen Betrieb von Python-Web-Apps auf Kubernetes, idealerweise im Parallelbetrieb mehrerer Apps mit hohem Datenvolumen
* Erfahrung im operativen Betrieb von Docker-Container
* Erfahrung in der Systemadministration und der Arbeit mit Datenbanken
* Breites Wissen über aktuelle Infrastruktur-Technologie
* Systemdenker, hat immer auch den Einfluss auf Schnittstellen-Systeme mit im Blick
* Blick für Details: Biss, um die kleinen Details zu optimieren, die robuste Lösungen erfordern nachdem das erste Konzept umgesetzt ist
* Wichtig: Teamplayer - arbeitet selbständig, doch stimmt sich gerne und kontinuierlich proaktiv ab
* Bevorzugt einfache Lösungen, wo immer möglich, reduziert Komplexität
* Strukturierte Arbeitsweise und kreative Problemlösungen
* Dokumentiert das Wesentliche, auch Details, die wichtig sind