Serge Kalinin - MLOps (Machine-Learning-Betrieb)

Q: Wo ist Serge ansässig?

Serge ist in München, Deutschland ansässig und bevorzugt 100% Remote -Projekte.

Q: Welche Sprachen spricht Serge?

Serge spricht folgende Sprachen: Russisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher), Französisch (Verhandlungssicher) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Serge?

Serge hat mindestens 19 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Serge in mindestens 8 verschiedenen Rollen und für 10 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 11 Monate . Beachten Sie, dass Serge möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Serge?

Die neueste Position von Serge ist MLOps (Machine-Learning-Betrieb) bei REWE Digital GmbH .

Q: Für welche Unternehmen hat Serge in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Serge für REWE Digital GmbH , StarStruck , Atrvivia AG (via STI GmbH, Michael Page International) , Otto GmbH & Co KG (via Soorce GmbH) und REWE Systems GmbH (via STI GmbH) gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Serge die meiste Erfahrung?

Serge hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie , Bildung und Einzelhandel . Serge hat auch etwas Erfahrung in Medien und Unterhaltung und Versicherung .

Q: In welchen Bereichen hat Serge die meiste Erfahrung?

Serge hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie , Business Intelligence und Forschung und Entwicklung . Serge hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung und Betrieb .

Q: In welchen Industrien hat Serge kürzlich gearbeitet?

Serge hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie und Einzelhandel gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Serge kürzlich gearbeitet?

Serge hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie , Business Intelligence und Produktentwicklung gearbeitet.

Recommended expert

München, Deutschland

Erfahrungen

Apr. 2025 - Bis heute

11 Monate

Köln, Deutschland

MLOps (Machine-Learning-Betrieb)

REWE Digital GmbH

Es ist wie ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf neu aufbauen müssen. Obwohl meine Rolle offiziell MLOps heißt, beinhalten meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltrainings.
GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für Datenmodellimplementierungen
CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

Jan. 2025 - Apr. 2025

4 Monate

Vereinigte Staaten

Senior Softwareentwickler (Freelancer)

StarStruck

Konsolidierung der Sichtbarkeit von Unternehmen oder Softwareprodukten auf Marktplätzen, um deren Auftritte zu vergleichen.
Datenmodelle entwickeln und Fehler in Scraping-Skripten beheben.
Entwicklungsaufgaben an andere Entwickler verteilen.
Textanalyse und Implementierung eines Empfehlungssystems.
AWS: DynamoDB, Lambda, S3, EC2, IAM, EventBridge.
Scraping: Python, Selenium Chrome Webdriver.
Textanalyse: Amazon Comprehend.
Empfehlungssystem: XGBoost.
MLOps: MLFlow

Apr. 2022 - Dez. 2024

2 Jahren 9 Monate

Karlsruhe, Deutschland

Senior Softwareentwickler (extern)

Atrvivia AG (via STI GmbH, Michael Page International)

Entwicklung einer Data Integration Hub-Plattform (DIH) für ein Data-Governance-Projekt, zentrale Architektur zum Datenaustausch zwischen Mandanten, basierend auf Datenproduktbeschreibungen, Datenkatalogen und Services, die Data Mesh und Data Vault 2.0 repräsentieren.
Workflow: Einspeisung der Datenproduktbeschreibung über REST-API oder Swagger UI; Metadaten in Kafka-Themen geschrieben; Kafka-Consumer erstellen Metadaten in Datahub, Tabellen in Trino, Dateistrukturen in S3, Policies usw.
Implementierung von Single Sign-On in Services auf Basis von JWT-Tokens.
Entwicklung von REST-APIs und Integrations-Tools zwischen SelfService, Trino, S3, Datahub, Great Expectations.
Durchführung der Daten-Synchronisation zwischen S3 und Azure Blob Storage.
Entwicklung von ETL mit PySpark auf Azure Databricks und Pipelines mit pandas, PySpark und Airflow-DAGs.
Aufbau von Data-Quality-Validierungsdiensten und Monitoring-Systemen.
Erstellung eines Abrechnungssystems basierend auf CPU-, Speicher- und Arbeitsspeicherauslastung mit Star-Schema.
Entwicklung komplexer Datenmodelle (bis zu 5000 Spalten aus mehreren Hundert Datenquellen).
Fehlerbehebung und Support für Services und Kunden; Lieferung gemäß AGILE/SCRUM.
CI/CD: OpenShift (Kubernetes), Helm, Docker, Git, Tekton, ArgoCD, Terraform.
Datenkataloge und Lineage: Datahub, OpenLineage; Python.
SQL-Engines: Trino mit Starburst-Web-UI, PostgreSQL, Hive, DB2, Delta Lake.
Data Quality: Great Expectations, Talend.
Code Quality: SonarQube.
REST-API: Java, Swagger UI, Spring Boot.
Authentifizierung: JWT, OAuth2, Single Sign-On; Apache Ranger; Prometheus und Grafana

Okt. 2021 - Apr. 2023

1 Jahr 7 Monate

Hamburg, Deutschland

Senior Softwareentwickler (extern)

Otto GmbH & Co KG (via Soorce GmbH)

Entwurf und Implementierung datengetriebener Microservices für Suchmaschinenoptimierung mit AWS-Services; ETL-Muster: Datenaufnahme aus REST-API, SQS, DynamoDB; Transformation; Upload zu S3 oder in eine Datenbank.
Service I (MLOps): Bewertung der OTTO-Seiten durch Extraktion von Keywords und Abgleich mit Google-Suchen; Migration von Datentransformation, Modelltraining/-retraining und Deployment von GCP zu AWS; Workflow-Design.
Einsatz von GitHub Actions für CI/CD und Terraform für das Management von Cloud-Ressourcen.
Implementierung von Modellvalidierungen und Tests mit Python; Modell-Monitoring mit Grafana.
Service S: Verarbeitung von Millionen REST-API-Anfragen pro Stunde mit AsyncIO; Parsing von verschachteltem JSON; Speicherung der Ergebnisse auf S3.
Sprachen: Python, Java, TypeScript, Kotlin.
Monitoring: CloudWatch, Grafana, Tableau.
Datenbanken: MongoDB, DynamoDB, PostgreSQL, Exasol.
Nachrichtenverarbeitung: SNS, SQS.
Provisioning: Terraform, Pulumi, Serverless (Cloud Foundation).
Container: Docker, ECR, ECS.
Unit-Tests: PyTest; Lieferung gemäß AGILE/SCRUM.

Juli 2018 - Sept. 2021

3 Jahren 3 Monate

Köln, Deutschland

Hybrid

Senior Big Data Consultant (extern)

REWE Systems GmbH (via STI GmbH)

Konzeption und Implementierung hybrider Umgebungen auf der Google Cloud Platform.
Entwicklung und Optimierung normalisierter Datenmodelle und Spark-ETL-Workflows mit dbt.
Erstellung von Data-Warehouse-Modellen auf Hadoop mit Data Vault 2.0.
Bereitstellung von MapR- und Spark-(Databricks)-Umgebungen auf GCP mit Terraform; Einrichtung der Echtzeit-Datenreplikation von On-Premise nach GCP.
Integration mit REWE-Services (Active Directory, DNS, Instana).
Entwicklung einer REST-API für ML-Modelle mit Flask.
Implementierung persistenter Speicherung auf Basis von MapR für einen Kubernetes-Cluster.
Betrieb von MapR-Clustern: Upgrades, Erweiterungen, Fehlerbehebung mit Ansible und Jenkins.
Synchronisation des Kafka-Clusters mit MapR-Streams mittels Kafka Connect.
Gestaltung von ETL-Pipelines, Synchronisation und Integration von MapR mit DB2 und Teradata.
Onboarding neuer interner Kunden; Beratung des Managements zu Big-Data-Themen; Vorschlag von Sicherheitslösungen und PoCs.
Entwicklung von Marktklassifizierungsmodellen; Visualisierung der Daten mit Jupyter und Grafana; Integration mit JIRA; Lieferung gemäß AGILE/SCRUM

Sept. 2016 - Mai 2018

1 Jahr 9 Monate

München, Deutschland

Senior Big Data Architekt

Allianz Technology SE

Verwaltung einer großskaligen, mandantenfähigen, sicheren und hochverfügbaren Hadoop-Infrastruktur; Bereitstellung von Architekturberatung, Kapazitätsplanung und Roadmaps für Implementierungen.
Durchführung des Pre-Sales-Onboardings; Zusammenarbeit mit Infrastruktur-, Netzwerk-, Datenbank-, BI- und Data-Science-Teams.
Entwurf, Implementierung und Wartung einer unternehmensweiten Sicherheit für Hadoop (Kerberos, LDAP/AD, Sentry, Datenverschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand).
Installation und Konfiguration mandantenfähiger Hadoop-Umgebungen; Verwaltung von Updates, Patches und Upgrades; Erstellung von Runbooks für Fehlersuche und Wartung.
Bereitstellung von DevOps-Support auf Level 3; Bewertung neuer Tools und Technologien.
Aufbau einer Microsoft R Open Data-Science-Modell-Trainingsplattform auf Azure und On-Premises mit Docker und Terraform zur Betrugserkennung.
Entwicklung eines Supply-Chain-Analytics-GraphServers für HDFS-Graphabfragen.
Umstellung interner Prozesse auf Agile/SCRUM.
Entwicklung Kafka-basierter Anwendungsfälle: ClickStream (Java, Kafka, Flink, Cassandra), Dokumentklassifizierung (Java, Kafka, Spark Streaming, UIMA, Impala), Graph-Datenbank-PoC (Java, Python, Kafka, Cassandra, Gremlin, KeyLines)

Juni 2014 - Juli 2016

2 Jahren 2 Monate

Berlin, Deutschland

Systemarchitekt

WebThe unbelievable Machine Operations Company GmbH

Sept. 2012 - Juni 2014

1 Jahr 10 Monate

Köln, Deutschland

Systembetrieb

Werkenntwen GmbH

Jan. 2009 - Sept. 2012

3 Jahren 9 Monate

Wuppertal, Deutschland

Postdoc

Bergische Universität Wuppertal

Okt. 2006 - Dez. 2008

2 Jahren 3 Monate

Aachen, Deutschland

Postdoc

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Industrie Erfahrung

Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.

Erfahren in Informationstechnologie (11.5 Jahre), Bildung (6 Jahre), Einzelhandel (5.5 Jahre), Medien und Unterhaltung (2 Jahre) und Versicherung (1.5 Jahre).

Informationstechnologie

Bildung

Einzelhandel

Medien und Unterhaltung

Versicherung

Geschäftsbereich Erfahrung

Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.

Erfahren in Informationstechnologie (13 Jahre), Business Intelligence (8.5 Jahre), Forschung und Entwicklung (6 Jahre), Produktentwicklung (5 Jahre) und Betrieb (3.5 Jahre).

Informationstechnologie

Business Intelligence

Forschung und Entwicklung

Produktentwicklung

Betrieb

Fähigkeiten

It: Objektorientierte Programmierung, Datenbanken, Administration, Verteiltes Rechnen, Hochleistungsrechnen, Hochverfügbarkeit
Fundierte Kenntnisse In Public Clouds: Aws, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Infrastructure As Code: Terraform, Ansible, Puppet
Experte Für Hadoop-stacks: Hortonworks, Mapr, Cloudera, Spark, Kafka, Flume, Storm, Oozie, Sentry, Ranger, Knox, Hbase, Sqoop, Yarn, Mesos, Impala, Hive, Zookeeper, Key Trustee
Experte Für Netzwerkgeräte: Load Balancer (F5, A10), Switches (Arista, Juniper, Force10), Firewalls (Juniper, Fortigate, Palo Alto), Router (Brocade)
Programmiersprachen: Python, Java, Sql, Scala, C++, Php, Vba, R, Ruby
Experte Für Sicherheitssysteme Auf Anwendungsebene: Web Application Firewall, Xml-gateway, Haproxy
Experte Für Datenbanken: Mysql, Postgresql, Objectivity, Oracle, Microsoft Sql Server
Experte Für Linux. Sehr Gute Kenntnisse In Microsoft Windows
Experte Für Massenspeichersysteme: Emc Isilon, Scality, Lustre/sfs, Pnfs, Hadoop, Dcache, Netapp
Experte Für Virtualisierung Und Containerisierung: Kvm, Xen, Vmware, Virtualbox, Vagrant, Docker, Cloudfoundry, Kubernetes, Citrix
Scms: Git, Svn, Nexus, Cvs
Experte Für Monitoring: Grafana, Prometheus, Nagios, Cacti, Ganglia, Munin, Lemon
Experte Für Statistik: Monte-carlo, Statistische Tests, Parameterschätzung, Fehlerabschätzung, Klassifikation, Vorhersage, Unfolding, Fitting
Experte Für Technische Analysen
Experte Für Multivariate Methoden: Neuronale Netze, Support Vector Machines, Genetische Algorithmen, Gradient Boosting
Gute Kenntnisse Von Sicherheitsstandards Wie Pci Dss
Ldap-authentifizierungssysteme: Active Directory, Openldap, Apacheds

Sprachen

Russisch

Muttersprache

Deutsch

Verhandlungssicher

Englisch

Verhandlungssicher

Französisch

Verhandlungssicher

Ausbildung

Jan. 2001 - Sept. 2006

Université catholique de Louvain-la-Neuve

Doktorand · Ottignies-Louvain-la-Neuve, Belgien

Sept. 1998 - Juni 2000

Moscow Institute of Physics and Technology

M.Sc., Hochenergiephysik · Hochenergiephysik · Dolgoprudny, Russische Föderation

Sept. 1994 - Juni 1998

Moscow Institute of Physics and Technology

B.Sc., Hochenergiephysik · Hochenergiephysik · Dolgoprudny, Russische Föderation

Zertifikate & Bescheinigungen

AWS Certified Data Engineer - Associate

Profil

Erstellt

Dezember 2024

Stand

November 2025

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Frequently asked questions

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Wo ist Serge ansässig?

Serge ist in München, Deutschland ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.

Welche Sprachen spricht Serge?

Serge spricht folgende Sprachen: Russisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher), Französisch (Verhandlungssicher).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Serge?

Serge hat mindestens 19 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Serge in mindestens 8 verschiedenen Rollen und für 10 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 11 Monate. Beachten Sie, dass Serge möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Serge am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Serge gut geeignet für Rollen wie: MLOps (Machine-Learning-Betrieb), Senior Softwareentwickler (Freelancer), Senior Softwareentwickler (extern).

Was ist das neueste Projekt von Serge?

Die neueste Position von Serge ist MLOps (Machine-Learning-Betrieb) bei REWE Digital GmbH.

Für welche Unternehmen hat Serge in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Serge für REWE Digital GmbH, StarStruck, Atrvivia AG (via STI GmbH, Michael Page International), Otto GmbH & Co KG (via Soorce GmbH) und REWE Systems GmbH (via STI GmbH) gearbeitet.

In welchen Industrien hat Serge die meiste Erfahrung?

Serge hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie, Bildung und Einzelhandel. Serge hat auch etwas Erfahrung in Medien und Unterhaltung und Versicherung.

In welchen Bereichen hat Serge die meiste Erfahrung?

Serge hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie, Business Intelligence und Forschung und Entwicklung. Serge hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung und Betrieb.

In welchen Industrien hat Serge kürzlich gearbeitet?

Serge hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie und Einzelhandel gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Serge kürzlich gearbeitet?

Serge hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie, Business Intelligence und Produktentwicklung gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Serge?

Serge hat einen Doktor from Université catholique de Louvain-la-Neuve, einen Master in Hochenergiephysik from Moscow Institute of Physics and Technology und einen Bachelor in Hochenergiephysik from Moscow Institute of Physics and Technology.

Ist Serge zertifiziert?

Serge hat 1 Zertifikat: AWS Certified Data Engineer - Associate.

Wie ist die Verfügbarkeit von Serge?

Serge ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Serge?

Der Stundensatz von Serge hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Serge beauftragen?

Um Serge zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1200

900

600

300

⌀ Markt: 910-1070 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.