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Ariel LevAL

Ariel Lev

Principal Engineer

EUR 900/Tag
München, DE
15+ Jahre

Durchschnittliche Reaktionszeit: 1h

Über Ariel

Architect & Engineering Leader mit über 15 Jahren Erfahrung über den gesamten Technical Stack hinweg, spezialisiert auf Cloud-Native-Plattformen und KI-gesteuerte Systeme. Mein Fokus liegt an der Schnittstelle zwischen tiefgehender technischer Umsetzung und organisatorischer Wirkung. In meiner Laufbahn habe ich Engineering-Teams geleitet, um unter anderem das Multi-Region-Kubernetes-Management zu automatisieren und Voice-AI-Systeme für über 2.500 Nutzer zu skalieren. Mit einem Erfahrungsschatz, der von der Führung großer Teams in kritischen Einsatzbereichen bis hin zur Architektur auf Principal-Level bei Slalom und EPAM reicht, konzentriere ich mich auf die Etablierung von Engineering-Standards und High-Performance Kulturen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre technischen Produkte erfolgreich zu skalieren
  • Deutsch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

  • Englisch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

  • Hebräisch

    Muttersprachlich oder zweisprachig

Vor Ort möglich
München (bis zu 50 km)

Projekt- und Berufserfahrung

  • Slalom
    Sr. Principal Engineer
    Dezember 2024 - Heute (1 Jahr und 6 Monate)
    Munich, BY, Germany
    Direkte Personalverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — verantwortlich für Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — sowie Etablierung eines Frameworks für Engineering-Standards und einer Coaching-Kultur zur Beschleunigung der Projektabwicklung. Leitung eines Teams zur Architektur eines Cloud-Native Voice-AI-Systems für einen Großkunden im Inspektionsbereich. Ermöglichte 2.500 Außendienstmitarbeitern eine komplett freihändige Dokumentation via Echtzeit-Transkription und AI-Agents — Eliminierung manueller Dateneingabe bei 440.000 Inspektionen pro Monat und Senkung der Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
    Leitung eines Teams zur Automatisierung des Multi-Region Kubernetes Cluster Managements für einen globalen SaaS-Marktführer; Reduzierung der Provisioning-Zeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und Eliminierung von 90 % der Konfigurationsfehler. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD. Accelerator - Cloud-Agnostic AI Platform: einer agnostischen, Plattform als Accelerator. Ermöglicht mandantenfähiges Management LLMs im Enterprise-Maßstab mit paralleler Bereitstellung mehrerer Basismodelle dynamischem LoRA-Adapter Serving. Design der Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) inklusive automatisiertem Model-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimiertem GPU-Provisioning.
  • Epam Systems
    System Architect
    November 2023 - November 2024 (1 Jahr)
    Munich, BY, Germany
    Architektur und Design von Cloud-Native-Lösungen auf AWS.

    Architektur einer AWS-nativen Datenplattform für einen multinationalen Biotech Kunden, die es mehreren Teams ermöglicht, unabhängige, dezentrale Workloads für genomische, wissenschaftliche und produktionslinienbezogene Datensätze skalierbar auszuführen. Stack: S3, Athena, Glue, SageMaker, LakeFormation.
    Prototyping einer produktionsreifen Databricks Analytics-Plattform für ein interdisziplinäres Team aus Data Engineers, ML Engineers und Data Scientists
    ausgelegt auf Skalierbarkeit für mehrere Teams, mit automatisiertem CI/CD, gemeinsamen Konventionen und wiederverwendbaren Infrastrukturmustern.
  • Valerann
    Tech Lead – Cloud, Devops & Platform
    Mai 2021 - Oktober 2023 (2 Jahre und 5 Monate)
    London, UK
    Early-Stage B2B SaaS-Startup (~20 Ingenieure) im Bereich Intelligent Transportation Systems.

    Leitung eines Teams von 4 Ingenieuren; Etablierung einer Ownership-getriebenen Kultur, die Ingenieure befähigte, eigenständige technische Entscheidungen zu treffen und Produktions-Deployments end-to-end zu verantworten.
    Architektur, Entwicklung und Design einer hochverfügbaren, geschäftskritischen Cloud Plattform, die rund um die Uhr CCTV-Daten von hunderten parallelen Kamerastreams aufnimmt, organisiert und verarbeitet. Stack: Kubernetes, Kafka, AWS, Azure, Microservices, Python, React, Airflow, Terraform, Docker, Snyk, Istio, ArgoCD, Prometheus, Grafana, Opsgenie, Github.
    Leitung der End-to-End-Migration von AWS/ECS zu einem Multi-Region Kubernetes Mesh. Erfolgreicher Betrieb von 3 Produktions-Clustern und dutzenden Microservices.
    Entwicklung eines Hochleistungs-CI/CD-Systems mit Self-Hosted Runners, skalierbar auf 100+ parallele Builds — ermöglichte es neuen Mitarbeitern, bereits am ersten Tag produktiv zu releasen.

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Ausbildung und Abschlüsse

  • B.Sc.
    The Hebrew University of Jerusalem
    2009
    B.Sc.

Fähigkeiten

Kategorien