Der Cloud Performance Engineer optimiert die Effizienz und Sicherheit von Cloud-Infrastrukturen durch Lean Management und Statistikmethoden. Er entwickelt Monitoring-Systeme in Azure, analysiert Performance-Daten und identifiziert Optimierungspotenziale. Seine Aufgaben umfassen die Implementation von Datensicherheitsmaßnahmen, die Automatisierung von Cloud-Prozessen und die kontinuierliche Verbesserung der Systemarchitektur. Er erstellt Leistungsberichte und arbeitet mit DevOps-Teams zusammen, um ressourceneffiziente Cloud-Lösungen zu implementieren. Der Cloud Performance Engineer verbindet statistisches Know-how mit Azure-Technologien für datenschutzkonforme und leistungsstarke Cloud-Umgebungen.

Lean Management - Lean Production & Logistics - Effiziente Systemgestaltung für moderne Produktionsprozesse

• Lean Production Prinzipien und Werkzeuge
• Lean Logistics und Materialflusssysteme
• Automatisierung & Lean - Synergien
• Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Lean Factory
• Rechtliche Rahmenbedingungen - Maschinenrichtlinie 2006/42/EG und Betriebssicherheitsverordnung
• Management-Normen - ISO 9001, ISO 14001 und ISO 50001
• Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz und Datenschutz-Grundverordnung

Qualitätsmanagement und Predictive Quality - Datenbasierte Prognosen zur Prozess- und Qualitätsoptimierung

• Quality 4.0 und strategischer Rahmen für Predictive Quality
• Smart Data Management und Datenaufbereitung im Qualitätsmanagement
• Predictive Quality in der Anwendung: Statistische Analysen, Machine Learning und Software-Tools
• Machine Learning für Predictive Quality
• Implementierung und organisatorische Verankerung von Predictive Quality
• Performance-Messung und kontinuierliche Verbesserung Dauer
• Risikomanagement, Datenschutz-Grundverordnung und ethische Aspekte
• Branchenspezifische Anwendung und Executive-Entscheidungsarchitektur

Azure Administrator + Solutions Architect - Aufbau und Management von Cloud-Lösungen

• Azure-Dienste gezielt einsetzen & Cloudarchitektur planen - Plattformstrategie & Infrastrukturentscheidungen mit Azure
• Ressourcen, Gruppen & Netzwerke effizient verwalten - Zugriffssteuerung mit Azure AD & Rollenbasierter Zugriff
• Speicherarchitekturen für produktive Szenarien planen - Migration & Backupstrategien mit Azure Storage
• Skalierbare Rechenleistung mit VMs & AKS umsetzen - Web- & App-Hosting mit Azure App Services
• Netzwerk- & Datenschutzeinstellungen systematisch sichern - Compliance-Anforderungen mit Azure umsetzen
• Azure Monitoring & Workload-Analyse durchführen - Kosteneffizienz & Ressourcenverbrauch optimieren
• Skalierbare Azure-Architekturen entwerfen & dokumentieren - Datenplattformen & Microservices praktisch modellieren
• Hybrid-Strategien mit Arc, ExpressRoute & Terraform anwenden - Multi-Cloud-Integration in der Praxis realisieren
• CI/CD-Pipelines und IaC-Templates implementieren - Azure Functions & Logic Apps zur Automatisierung nutzen
• Notfallstrategien mit Azure Site Recovery realisieren - Ausfallsicherheit durch Backup & Failover planen
• Prüfungssimulationen & Vorbereitung auf AZ-104/AZ-305 - Kompetenzsicherung durch Übungen & Prüfungsformate

Informatikgestützte Big Data Analyse & Data Science - Technologien, Sicherheit, Anwendungen

• Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
• Datenkompetenz
• KI-Kompetenz
• Big Data Technologien und Architektur
• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
• Governance - Datenschutz und Cybersecurity
• Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
• Big Data Projektplanung und Dokumentation

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------