PRINCE2 Foundation

Interimistische Leitung einer Abteilung innerhalb der Vertriebs-IT mit rund 80 internen und externen FTE, darunter 32 interne Mitarbeitende. Verantwortung für IT- und Finanzportfoliomanagement, Projektmanagement, Requirements Engineering und Agile Coaching.

• Vier Teamleiter und zwei Portfoliomanager geführt und durch fachliches und methodisches Sparring sowie Coaching weiterentwickelt; zusätzlich die Teamleitung Agile Coaching vertreten
• Methodik für die Priorisierung des IT-Portfolios weiterentwickelt und Mechanismen für den Abgleich der Prioritäten mit verfügbaren Budgets und Kapazitäten eingeführt
• Projekt zur Nearshore-Transition von Projekten und Entwicklungsteams aufgesetzt: Ziele und Scope geklärt, Steuerungsstruktur und Verantwortlichkeiten definiert und die erste Team-Transition mit 15 Mitarbeitenden bis zum produktiven Betrieb geleitet
• Konzept zur Standardisierung und toolgestützten Abwicklung von Budgetplanung, Forecasting, Reporting und Bestellprozessen entwickelt und abgestimmt
• Einführung von Spec-Driven Development für das Requirements Engineering im Kontext von Agentic AI koordiniert; Rollen zwischen Requirements Engineering, Business und Entwicklung geklärt und Pilotprojekt gestartet
• KI-Reifegradmodell entwickelt und abgestimmt sowie die organisationsweite Erhebung koordiniert

Zwei Jahre lang drei Einheiten zu Innovation, Marketing und Markteintrittsstrategie mit Schwerpunkt China im Rahmen der Ausbildung von Kaufleuten im Handel und in der IT

Prozess- und Strukturoptimierung

Anforderungen:

• Optimierung eines Verfahrenshandbuches
• Verbesserung der organisatorischen Strukturen
• Bessere Verteilung verschiedener Aufgaben

Erfolge:

• Entwicklung eines praxisnahen 7-Stufen-Vorgehensmodells zur Prozessaufnahme und -optimierung für einen Handwerksbetrieb (SHK)

Migration von Microsoft Dynamics auf eine Salesforce-Multi-Cloud-Plattform

• Leitung des Field-Service-Bereichs in einem Programm zur Ablösung von Microsoft Dynamics durch Salesforce Sales, Service, Marketing und Field Service, einschließlich des Zugangs für externe Auftragnehmer.
• Konzeption des durchgängigen Prozesses vom Opportunity oder Case über den Arbeitsauftrag und die mobile Field-Service-App bis zum Servicebericht.

Finanz-Reporting als MVP. Folgeauftrag.

• Berichte zu GuV, Bilanz und Cashflow
• Budget und Personalkennzahlen (FTE)
• Umsetzung als MVP in festem Umfang

Übertragungsnetzbetreiber – Plattform zur Netzwerkbereitstellung (Teamleitung)

• Entwarf den Saga-Orchestrator in Python, der Netzwerkstrukturen mit Rollback bereitstellt.
• Gliederte IP, Identität und Ressourcenverteilung in Bounded Contexts mit eigenen Datenbanken und typisierten Clients auf.
• Implementierte den Datenzugriff mit DDD-Repositories und Units of Work, ohne SQL im Domänencode.
• Führte Integrationstests mit echten PostgreSQL- und RabbitMQ-Containern sowie API-Fuzzing für jeden Service ein.
• Führte einen Agenten-Workflow ein, bei dem jede Änderung mit einer Spezifikation beginnt und ein Mensch jeden Merge freigibt.
• Rollte die automatische OpenTelemetry-Instrumentierung per GitOps über achtzehn Kubernetes-Cluster aus.
• Leitete die Reaktion auf Vorfälle bei festgefahrener Bereitstellung und hielt jeden Ausfall in einem Post-Mortem fest.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy async, PostgreSQL, RabbitMQ, Celery, pytest, testcontainers, schemathesis, Helm, Flux CD, GitLab CI, OpenTelemetry, pi coding agent.

Softwareproduktunternehmen – SaaS für Rechenzentrumssimulation (Backend-Entwicklung)

• Entwickelte als zweitgrößter von mehr als zwanzig Mitwirkenden die asynchrone Simulationspipeline.
• Kennzeichnete jedes Image in den GitHub-Actions-Deploy-Workflows mit Commit-SHA und SemVer.
• Diagnostizierte den RabbitMQ-Speicheralarm, der alle Simulationen zum Stillstand brachte, und korrigierte die Limits im Helm-Chart.
• Stellte die Testsuite auf pytest im Function-Style um und ließ die Testabdeckung in jeder Pipeline ausweisen.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Celery, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, S3, EKS, Helm, Keycloak, GitHub Actions, pytest, mypy, ruff, SonarQube.

Interne KI-Plattform – Modellbereitstellung und Telemetrie

• Entwickelte den FastAPI-Service, der Open-Weight-Modelle auf GPU-Tiers als OpenAI-kompatible Endpunkte bereitstellt.
• Aktualisierte das EKS-Produktionssystem um zwei Kubernetes-Minor-Versionen und behob zonengebundene Speicherfehler.
• Erfasste jeden Modellaufruf mit Tokenanzahl, Kosten und Latenz über den OpenTelemetry-Operator.

Verwendete Sprachen und Software: Python, FastAPI, vLLM, LangGraph, pydantic-ai, OpenAI- und Anthropic-APIs, EKS, Helm, Flux CD, Terraform, GitLab CI, OpenTelemetry, Grafana.

Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa

Schieneninfrastruktur

• Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
• Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
• Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)

Ausgangslage:

Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.

Maßnahmen:

• Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
• Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
• Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
• Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
• Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
• Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
• Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
• Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
• Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.

Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe

Ergebnisse:

• Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
• Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
• Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
• Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
• Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar

• Befristete Vertretung eines abwesenden Non-Financial-Risk-Beauftragten.
• Operativer Aufgabenbereich: Aufnahme und Nachverfolgung von Vorfällen, Tests interner Kontrollen und Berichterstattung der ersten Verteidigungslinie für die belgische Einheit.

• Talent Acquisition EMEA
• Aufbau skalierbarer Recruitingprozesse,
• Beauftragung und Aussteuerung von Executive-Search-Firmen
• Direktansprache,
• Aktive Kandidatensuche
• Vorstellungsgespräche

Unabhängige Beratungspraxis für Strategie, organisatorische Transformation, M&A / Investorenarbeit und AI-/datenbasierte Veränderungen.

• Kurzfristige Diagnose- und Problemlösungsmandate: schnelle strategische und organisatorische Bewertungen für Führungsteams und Aufsichtsgremien, übersetzt in Empfehlungen und Transformations-Roadmaps.
• Organisationsneugestaltung und AI-Governance für eine internationale Gruppe mit etwa 1,500 Mitarbeitenden: Struktur, Mandate, Entscheidungsrechte und Schnittstellen; Bewertung der AI-Bereitschaft und Datenreife; Anbieterevaluierung und -auswahl; Aufbau von Kompetenzen.
• Entwicklung eines zentralen Strategy Execution / Results Delivery Office für einen Industriekunden: Mandat, Governance, Portfoliosteuerung, KPI-Logik, Entscheidungsforen und Umsetzungs-Roadmap.
• Ausgewähltes Teilzeitmandat bei SPARS GmbH (als Director Business Development and Investments): Entwicklung von M&A-Pipelines, Bewertung von Zielunternehmen hinsichtlich strategischer Passung und Synergiepotenzial, Leitung kommerzieller Due-Diligence-Workstreams sowie Zusammenarbeit mit Investoren und Partnern.

KI-Assistenz und Zielbild für teilautonome Energieportfolio-Steuerung

Aufbau einer KI-Steuerungsschicht direkt auf dem tagesaktuellen Live-Portfolio eines großen Energieversorgers — nicht als isolierter Pilot, sondern als operative Erweiterung der bestehenden DB1- und Portfolio-Steuerung. Ziel ist die schrittweise Entwicklung von Assistenz über Monitoring/Alerting bis zu Analyse-Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben, ergänzt um ein rollenspezifisches System of Engagement neben dem BI-System of Record. Parallel werden Business Case, Zielbild und Management-Pitch gegenüber statischem Monatsreporting erarbeitet.

• KI-Steuerungsschicht: Konzeption und Aufbau auf dem bestehenden Live-Portfolio-Datenprodukt (mehrere Mio. Verträge) — Ausbaustufen Assistenz → Monitoring/Alerting → Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben.
• LLM-gestützte Datenanalyse: Semantische Abfragen, SQL-/Tool-Anbindung und ergänzende RAG-Komponenten auf Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätsdaten (Azure OpenAI, Snowflake) mit Drill-downs bis auf Einzelvertragsebene.
• Analyse-Agenten: Mehrstufige Agenten für Abweichungs- und Treiberanalysen zu Churn, Preisanpassungen, Mengen und Beschaffungskosten.
• Sichtenkonzept: Rollenspezifische Oberflächen für Fachbereich, Management und C-Level als System of Engagement neben dem BI-System of Record.
• Business Case & Pitch: Zielbild und Kosten-Nutzen-Argumentation gegenüber statischem Monatsreporting.
• LLM-Setup (Datenschutz & Security): Abstimmung mit IT-Security und Datenschutz — EU-Region, Datentrennung, Freigabeprozesse.
• Agenten-Architektur: Mehrstufige Agenten-Pipelines (Analyse → Validierung → Zusammenfassung) mit dokumentierten Datenquellen, Tool-Aufrufen, Prüfschritten und Quellenbezug je Aussage.
• Datenfundament: Aufsatz auf dem tagesaktuellen DB1-Datenprodukt (Snowflake, dbt) — Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätskennzahlen als gemeinsame Basis aller KI-Analysen.
• Guardrails & Evaluation: Evaluations- und Freigabeprozesse für LLM-Antworten bei steuerungsrelevanten Aussagen — Testsets, Metriken, Human-Review.
• Prototyping & Validierung: Iterative Validierung der Agenten-Antworten mit dem Fachbereich — Testfragen-Katalog, Feedback-Schleifen, Antwortqualität je Release.
• Roadmap & Ausbaustufen: Detaillierung der Stufen Assistenz → Monitoring/Alerting → teilautonome Steuerung inkl. Übergangskriterien und Governance je Stufe.
• Integration: Einbettung in die bestehende BI- und Datenlandschaft — BI bleibt System of Record, die KI-Schicht liefert interaktive Drill-down-Pfade als System of Engagement.
• Enablement: Befähigung der Anwender im Fachbereich — Prompting-Leitfäden, Schulungen und Betriebsmodell für den laufenden Einsatz.
• Steuerung: Koordination Fachbereich, Data Engineering, IT-Security & Datenschutz.
• Change Management: Kommunikation und Erwartungsmanagement gegenüber Fachbereich und Management entlang der Ausbaustufen.

Ergebnisse:

• Auf bestehendes tagesaktuelles Datenprodukt mit mehreren Millionen Verträgen aufgesetzt
• Mit Datenschutz und IT-Security abgestimmtes LLM-Setup in EU-Region mit Datentrennung und Freigaben etabliert
• Drei Ausbaustufen bis zur teilautonomen Steuerung definiert
• Rollenspezifische Sichten für Fachbereich, Management und C-Level konzipiert
• Business Case und Management-Pitch für die Ausbaustufen erarbeitet
• Iterativer Validierungsprozess für Antwortqualität mit dem Fachbereich etabliert
• Betriebsmodell für den Assistenzbetrieb konzipiert und in Validierung

Stack: Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Snowflake, dbt, React, TypeScript, Entra ID, RAG, Agentic AI, Analyse-Agenten, Human-in-the-Loop, Prompt Engineering, LLM Evaluation, LLMOps, DSGVO / EU-Region, Azure DevOps, Python, SQL, Change Management

• Verantwortete das Anforderungsmanagement für eine vernetzte mobile App, die Live-Fahrzeughardware und eingebettete Systeme integriert, von der Analyse bis zur Umsetzung (Anforderungsmanagement). Die App ist auf 500,000+ Google Play-Downloads und 5,800+ App Store-Bewertungen (4.4/5) gewachsen und belegt Platz #170 in der deutschen Kategorie Navigation.
• Steuerte Digitalisierungs- und Prozessoptimierungsprojekte und koordinierte dabei zwischen Fachabteilungen, Entwicklungsteams und externen Partnern.
• Formulierte Anforderungen als User Stories und Akzeptanzkriterien und begleitete die Umsetzung durch Tests und Release.
• Setzte echte, praxisnahe AI Fluency ein, um Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren und die Auslieferung zu beschleunigen. Setzte SAFe- und PRINCE2-Methoden ein und erwarb während dieser Tätigkeit die Zertifizierungen SAFe® 6 POPM und PRINCE2® Foundation. Zertifiziert im AI Fluency-Framework von Anthropic.

• Eigene Gesellschaft für Interim-Executive-Manager-Mandate; Alleingesellschafter-Geschäftsführer Denis Dlouhy.
• Positionierung: Transformation, Post-Merger-Integration, Portfoliosteuerung, HR für internationale Konzerne und Hidden Champions.

Verantwortlich für die IT-Operations eines mittelständischen Maschinenbau-Unternehmens (ca. 2 000 Mitarbeiter, Umsatz ca. 400 Mio Euro weltweit). Direkte Verantwortung für 13 Mitarbeiter. Gleichzeitig Projektleiter für einen internen Carve Out (kaufmännische und technische Trennung der beiden Business Units weltweit).

Branche: Maschinen- und Anlagenbau

Funktion: IT-Direktor

• Verantwortung für den outgesourceten IT-Betrieb; Providersteuerung und Service-Management.
• Verantwortung für die vollständige Trennung der beiden Business Units (applikativ, SAP R//3, Active Directory, IT-Infrastruktur, ...); Projektplanung und -steuerung; Auswahl und Steuerung von Dienstleistern.
• TiSAX-Zertifizierung für eine Business Unit; Budgetplanung 2025 ff.
• Aufbau und Strukturierung des Applikationsbetriebs inkl. Definition von Betriebsmodellen, SLAs/KPIs und Providersteuerung im SAP-Umfeld.
• Vorbereitung der Betriebsorganisation für den Applikationsbetrieb von S/4 Hana (private cloud).