Tobias Koch

• Betrieb und Analyse eines produktiven Kubernetes-Clusters in Microsoft Azure (AKS), inkl. Fehleranalyse mit K9s
• Provisionierung von Azure-Infrastruktur per Terraform (AKS, Remote State, Helm-Deployments) – auch in einer eigenen Testumgebung
• Entwicklung eines CLI-Tools, das Airbyte-API-Responses über eine Template-Engine in Terraform-Code überführt
• Aufbau eines Logging- und Monitoring-Stacks mit Prometheus, Grafana, Loki und Alloy
• Durchführung eines Security-Audits der Cloud-Infrastruktur inkl. Incident Report (Hardening, Supply-Chain-Aspekte)
• Troubleshooting produktiver Linux-Server (GitLab, Logrotate, APT, PostgreSQL)

• Entwicklung modularer Backend-APIs mit Node.js, später auf TypeScript umgestellt (u. a. SSE-Eventing, OAuth2/OIDC-Authentifizierung)
• Backend-Schnittstellen in Java (Spring Boot) zur Datenverarbeitung und -speicherung
• Integration einer Prometheus-Metrik-Schnittstelle für HTTP-Requests (Node.js)
• Deployment containerisierter Anwendungen auf Kubernetes (Helm) und Aufbau von GitLab-CI/CD-Pipelines
• Weiterentwicklung eines internen CRM-Tools und Bearbeitung von Fehlertickets
• Konzeption und prototypische Umsetzung eines NLP-/ML-Systems zur KI-gestützten Zuordnung von Mitarbeitern zu Aufträgen (Bachelorarbeit)
• Erstellung und Optimierung von SQL-Abfragen (MySQL)
• Erste praktische Erfahrung mit Go

Eigenständig umgesetzt

• MCP-Server & RAG-System: Self-hosted Pipeline aus Crawling, Chunking, Vektor-Datenbank (ChromaDB) und lokalem LLM (Ollama), inkl. MCP-Server und Job-Orchestrierung
• Mehrsprachige Website (Next.js): i18n, Accessibility und automatisierte Tests (Vitest, Playwright)
• Fachbuch „Kubernetes – Technische Übersicht & Best Practices": umfangreiches Werk zu Architektur, Sicherheit, CI/CD, Operators, ArgoCD/Tekton, RBAC u. v. m.

Explorativ & zur Weiterbildung

• Data Engineering: Vertiefung in Airflow, dbt und Spark (Pipelines, Transformationen, Orchestrierung)
• Finanzanalyse-Engine: explorative Bewertungs-/DCF-Berechnungen mit sauberer Architektur (Ports & Adapters, Tests)
• GPU-Computing: kleine CUDA-Experimente zum tieferen Verständnis GPU-beschleunigten Machine Learnings

B.Sc. Biotechnologie/Bioinformatik Hochschule Emden/Leer · 2017 – 2025

• Schwerpunkt Bioinformatik & Datenanalyse

Uhrmacher (Industrie) Glashütte · 2013 – 2017

• Cloud: Microsoft Azure, AWS
• Container & Orchestrierung: Kubernetes (AKS), Docker, Helm
• Infrastructure as Code: Terraform (Azure & AWS)
• CI/CD & Versionskontrolle: GitLab CI/CD, Git
• Monitoring & Observability: Prometheus, Grafana, Loki, Alloy
• Programmierung: Python, TypeScript/JavaScript (Node.js), Java, Bash
• Daten & ML: NLP, Machine Learning, Vektor-Datenbanken, SQL (MySQL/PostgreSQL)
• Data Engineering: Airflow, dbt, Spark
• In Lernphase: C++, Ansible

• Kubernetes – Technische Übersicht & Best Practices
  Eigenständig verfasstes Fachbuch zu Architektur, Sicherheit und CI/CD.

• Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher)
• Engagement: Segeltrainer für Sportbootführerschein Binnen/See
• Hobbys: Bogensport (Training & lokale Turniere)