Ich beginne meinen Tag mit einem morgendlichen Stand-up mit meinem Team, einer Mischung aus Dateningenieuren, Produktverantwortlichen und Entwicklern. Wir besprechen die Fortschritte vom Vortag, aktuelle Hindernisse und was jeder von uns erreichen möchte. Da ich in einer agilen Umgebung arbeite, hilft uns dieses kurze Treffen, synchron zu bleiben und sicherzustellen, dass alle unsere täglichen Ziele im Auge behalten. In meiner Rolle als Streaming Data Engineer berichte ich über aktuelle Änderungen an unseren Apache Kafka-Pipelines oder über DevOps-Herausforderungen, die Aufmerksamkeit erfordern.

Nach dem Stand-up widme ich mich meinen Hauptaufgaben. Heute konzentriere ich mich auf die Optimierung von Datenpipelines für Echtzeit-Streaming. Dazu gehört die Analyse und Abstimmung der Leistung unserer Microservices-Architektur, um große Mengen an Sensordaten zu verarbeiten. Ich arbeite mit Apache Kafka und KStream, um sicherzustellen, dass unsere Datenpipelines sowohl Echtzeit- als auch Batch-Datenverarbeitung effektiv handhaben können. Wenn ich als Senior AI Data Engineer tätig bin, verbringe ich diese Zeit vielleicht mit der Optimierung unserer AWS-Infrastruktur und stelle sicher, dass sie sicher, skalierbar und zuverlässig ist.

Zu diesem Zeitpunkt überprüfe ich auch den Zustand der CI/CD-Pipeline und der Kubernetes-Cluster, um sicherzustellen, dass unsere Bereitstellungen stabil sind und alle Anomalien schnell behoben werden. Ich kann auch mit dem DevOps-Team zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass unsere Überwachungslösungen wie Kibana und Grafana richtig konfiguriert sind, um wichtige Leistungskennzahlen zu verfolgen.

Ich mache eine kurze Kaffeepause und unterhalte mich mit ein paar Kollegen. Manchmal nutzen wir diese Zeit, um neue Technologien oder Tools zu besprechen, die unsere Arbeitsabläufe verbessern könnten, insbesondere im Hinblick auf die Datenorchestrierung (wie Airflow) oder Sicherheitspraktiken.

Zurück an meinem Schreibtisch arbeite ich an der Implementierung neuer Funktionen für unsere Datenanalysetools oder an der Verbesserung bestehender Dienste. Wenn ich heute als IT ELM Product Owner tätig bin, untergliedere ich neue Funktionsanforderungen, verfeinere das Product Backlog und sorge dafür, dass unser Entwicklungsteam klare, gut definierte Anforderungen hat, an denen es arbeiten kann. Ich lege Kriterien für die Akzeptanz von Storys fest, treffe mich mit Stakeholdern und priorisiere Aufgaben auf der Grundlage der Kapazität unseres Teams und der anstehenden Release-Zyklen.

In meiner Rolle als AI Data Engineer kann ich Probleme mit Echtzeitdaten beheben, die Effizienz unserer Datenverarbeitungspipelines verbessern oder neue maschinelle Lernmodelle zur besseren Interpretation von Sensordaten implementieren. Dazu gehört auch die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Anforderungen für kommende Sprints zu sammeln und zu klären.

Ich mache eine 30-minütige Mittagspause, in der ich mir normalerweise etwas Schnelles aus der Cafeteria hole. Es ist eine gute Zeit, um sich zu entspannen und ein wenig abzuschalten, bevor ich mich wieder in die komplexe Arbeit an den Daten und der Infrastruktur stürze.

Ich nutze diese Zeit, um mich wieder mit meinem Team abzustimmen und alle anstehenden Code-Einreichungen zu überprüfen. Ich nehme an Code-Reviews teil, um sicherzustellen, dass alle neuen Funktionen oder Fehlerbehebungen unseren Qualitätsstandards entsprechen. Dies ist auch eine gute Gelegenheit, Wissen auszutauschen oder Feedback zu Best Practices zu geben, wenn es um Codeoptimierung oder Sicherheitsmaßnahmen geht.

Wenn ich als IT ELM Product Owner agiere, nutze ich diese Zeit, um Feedback vom Team über die Entwicklung von Funktionen oder den Fortschritt des Sprints einzuholen und alle notwendigen Anpassungen an unseren bevorstehenden Leistungen vorzunehmen.

Im letzten Teil des Tages konzentriere ich mich auf Sicherheits- und Systemaudits. Wenn ich als Senior AI Data Engineer arbeite, überprüfe ich die Sicherheit unserer AWS-Cloud-Infrastruktur und stelle sicher, dass alle Daten verschlüsselt sind und die Zugriffskontrollen richtig eingestellt sind. Möglicherweise führe ich auch automatische Sicherheitsscans durch, um etwaige Schwachstellen in unseren Microservices oder Kubernetes-Bereitstellungen zu identifizieren.

Wenn Cybersecurity-Bedenken oder Anforderungen von Interessengruppen auftauchen, arbeite ich auch an der Koordination mit dem Team, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Cybersicherheitsrichtlinien zu gewährleisten, und nehme bei Bedarf Anpassungen vor. Ich verfolge die Leistung und stelle sicher, dass unsere Dienste kontinuierlich verbessert werden und dabei sicher bleiben.

Wenn sich der Tag dem Ende zuneigt, verbringe ich einige Zeit damit, die von mir geleistete Arbeit zu dokumentieren und sicherzustellen, dass alles in Jira oder Confluence ordnungsgemäß nachverfolgt wird. Dies ist auch der Zeitpunkt, an dem ich alle Berichte für Systemaudits einreiche oder die Ergebnisse von Modelltests festhalte. Ich melde mich ein letztes Mal beim Team, spreche alle dringenden Probleme an und sorge für eine reibungslose Übergabe am nächsten Tag.

Nachdem ich mich vergewissert habe, dass alle meine Aufgaben in Ordnung sind, stemple ich aus und beende die Schicht mit dem Gefühl, nach einem Tag, an dem ich sowohl technische als auch strategische Herausforderungen bewältigt habe, etwas erreicht zu haben.