KI-Produktmanager in Deutschland

• Unterstützung einer Data-, Analytics- und KI-Initiative in einem regulierten Enterprise-Umfeld durch Strukturierung, Bewertung und Priorisierung mehrerer datengetriebener Use Cases nach Business Impact, Machbarkeit, Skalierbarkeit, Datenreife und Governance-Anforderungen.
• Übersetzung komplexer Business- und Analytics-Anforderungen in klare Produkt-, Daten- und Umsetzungslogiken sowie Aufbereitung entscheidungsfähiger Unterlagen, Zielbilder und Roadmap-Inputs für Stakeholder- und Management-Abstimmungen.

• Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
• Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
• Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
• Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
• Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.

• Entwicklung einer digitalen Audit-Anwendung für Begehungen in medizinischen Einrichtungen. Ziel ist es, Datenerfassung vor Ort, Sprachaufzeichnung, Dokumentation und nachgelagerte Prozesse in einem durchgängigen, KI-gestützten Workflow zu verbinden.

• Konzeption und Entwicklung einer Flutter Audit App mit Claude Code zur strukturierten Durchführung und Dokumentation von Begehungen.

• Verarbeitung der in der App erfassten Sprachaufzeichnungen durch automatische Transkription und KI-gestützte Erstellung strukturierter Begehungsprotokolle mit anschließendem Freigabeprozess

• Anbindung verschiedener Datenquellen wie E-Mail, Odoo 19, Anwesenheitszeiten und Google Drive über n8n zur Automatisierung von Abrechnung und Folgeprozessen

• Automatische Bereitstellung benötigter Dokumente und Versand per E-Mail über n8n gesteuerte Workflows sowie Einbindung von LLMs für die Texterstellung

• Skills: Flutter, Claude Code, LLM Integration, n8n, Odoo 19, Google Drive, Prozessautomatisierung

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

• Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
• Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
• Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
• Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
• Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
• Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

Digitalisierung realer Orte mit 3D-/LiDAR-Scans, um räumliche Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen und daraus konkrete Anwendungsfälle sowie Prototypen abzuleiten.

• Digitale Erfassung realer Orte als Grundlage für schnellere Planung und Analyse
• Browserbasierter Zugriff auf 3D-Daten für eine einfachere Nutzung und Abstimmung
• Überführung räumlicher Daten in konkrete Anwendungsfälle, Prototypen und KI-Trainingsszenarien
• Planungsgrundlage für Stadtentwicklung und weitere digitale Zukunftsanwendungen

Schlagworte: LiDAR, 3D-Scan, KI, Anwendungsfälle, KI-Training, Prototyping, Python, Webentwicklung, Datenmodelle, Architektur

• SupportPiloten, einen KI-gestützten Content-Operations-Service, aufgebaut und validiert; ersten zahlenden Pilotkunden gewonnen
• Agentische Workflows mit Claude Code und Codex für Analyse, Recherche, Dokumentation und Prototyping erprobt
• Eigenes KI-Produkt weiterentwickelt; Weiterbildung: KI-Governance, KI-Compliance und EU AI Act (laufend)

• Steuere die bereichsübergreifende Umsetzung über Organisationseinheiten hinweg im Bereich Connectivity und richte Teams auf integrierten, End-to-End erlebbaren und kundentestbaren Nutzen statt auf die isolierte Lieferung einzelner Komponenten aus.
• Treibe den Wandel von lokaler Komponentenoptimierung hin zu gemeinsamen Ergebnissen und einem einheitlichen Lieferziel voran, erhöhe den Fokus und ermögliche eine deutlich schnellere integrierte Umsetzung.
• Koordiniere 15 bereichsübergreifende Organisationen in einem hochkomplexen OEM-Umfeld; bringe Produkt, Engineering, Programmmanagement und Spezialfunktionen zusammen, um Abhängigkeiten zu lösen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
• Coache Product Manager, Product Owner und Stakeholder zu Produktverantwortung, Priorisierung, Ergebnisorientierung und abgestimmten Backlogs.
• Nutze Claude über eine AWS-Bedrock-Integration, um Inhalte aus Jira und Confluence zu analysieren, Muster, Abhängigkeiten und Qualitätslücken zu erkennen und strukturierte Produkt- und Umsetzungsentscheidungen zu unterstützen.
• Etabliere KI-native Anforderungsexzellenz mit LLM-gestützten Qualitätsprüfungen für Epics, Features, Stories, Akzeptanzkriterien, Roadmaps und Aufgabenaufteilungen; skaliere die Nutzung durch Vorlagen und Prompt-Playbooks.

Qualität von KI-Modellen im großen Maßstab vorantreiben – Bewertung der Prompt-Antwort-Genauigkeit, Erkennung von Randfällen und Einhaltung SLA-konformer Workflows über verteilte globale Teams hinweg.

• Analyse von KI-Prompts und nebeneinander gestellten Modellausgaben zur Bewertung der Antwortqualität, Sachgenauigkeit, Relevanz, Konsistenz und Einhaltung der Projektbewertungsrichtlinien.
• Durchführung von Faktenprüfungen, Datenvalidierung, Fehlerbehebung, Identifizierung von Problemen und Überprüfung von Randfällen zur Verbesserung der Qualitätsstandards in den KI-Trainingsunterstützungs-Workflows.
• Verwendung von Google Sheets, Google Docs und browserbasierten Tools zur Dokumentation von Ergebnissen, Führung von Bewertungsprotokollen, Verfolgung von Problemmustern und Unterstützung der Workflow-Optimierung in einer Remote-Umgebung.
• Erstellung klarer schriftlicher Begründungen, Review-Zusammenfassungen und KPI-orientierter Berichte mit Fokus auf Genauigkeit, Durchlaufzeit, Vollständigkeit der Dokumentation, Fehlererkennungsrate und SLA-Einhaltung.

• Entwicklung der Vision, Strategie und Roadmap KI-gestützter Analyseprodukte, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen von Vertrieb, Marketing, Finance und Führungsteams in ganz Europa entsprechen.
• Aufnahme von Geschäftsanforderungen, Priorisierung von Funktionen für AI-Produkte und Leitung der agilen Entwicklung von Prognose- und Analyselösungen. Definition von Produktspezifikationen, User Stories und Akzeptanzkriterien zur Sicherstellung einer erfolgreichen Umsetzung.
• Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Product Ownern, Data Scientists, ML Engineers und Software Engineers, um AI-Modelle in skalierbare Geschäftsprodukte zu überführen und AI-Erkenntnisse in operative Abläufe zu integrieren.
• Entwicklung und Umsetzung von Generative-AI-Lösungen unter Nutzung von Large Language Models (LLMs), um Berichte zu automatisieren und Abfragen von Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu ermöglichen; dadurch Reduzierung des manuellen Aufwands um etwa 30%.
• Definition von Produktzielen und Erfolgskennzahlen, Überwachung der Produktleistung und Nutzerakzeptanz sowie kontinuierliche Verbesserung des Produkts auf Basis von Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen.
• Aufbau von Data Governance, Standards für Stammdatenqualität und Berichtswesen in SQL-, BigQuery- und Power-BI-Umgebungen, um zuverlässige, sichere und skalierbare Analysen sicherzustellen.

• Eigenverantwortliche Begleitung der POS-Ausschreibung in der Warenhausgastronomie.

• Strukturierte Anforderungserhebung (fachlich und technisch).

• Erstellung einer managementtauglichen Leistungsbeschreibung als Entscheidungsgrundlage für Geschäftsführung und IT.

• Marktübersicht relevanter POS-Anbieter.

• Enge Abstimmung mit Galeria IT- und Fachabteilung.

• Dozent für angewandte KI in den Kursen „AI Implementation Architect“ und „AI Business Innovator“
• Durchführung von Remote-Schulungen zur Ausbildung der Teilnehmenden als "AI Implementation Architect" und "AI Business Innovator"
• Aufbau von n8n-basierten Automatisierungen für das Digital Institut des Mittelstands

• Verantwortung für die Konzeption, Planung und Umsetzung der Produktentwicklung von GetMyInvoices 2.0 und der Unterkomponente InvoiceRails
• Eigenständige Arbeit an allen Aspekten des Projekts, einschließlich Konzeption, Spezifikation in Tickets und Koordination der Entwickler
• Erstellung, Verwaltung und Priorisierung von Tickets, um sicherzustellen, dass alle Aufgaben zeitgerecht und in hoher Qualität abgeschlossen werden
• Durchführung und/oder Koordination von Tests und Sicherstellung der ordnungsgemäßen Implementierung der entwickelten Features und Funktionen
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, um technische Anforderungen zu klären und sicherzustellen, dass die Umsetzungen den Spezifikationen entsprechen
• Regelmäßige Berichterstattung über den Projektfortschritt und Dokumentation der wichtigsten Entscheidungen, Änderungen und Risiken
• Übernahme der fachlichen Führungsrolle für alle Themen rund um E-Rechnungen und Peppol, insbesondere in Bezug auf die InvoiceRails-Komponente
• Interne Beratung und Wissensweitergabe zu E-Rechnungen und Peppol für andere Teams und Abteilungen
• Verfolgen von Markttrends und neuen Entwicklungen im Bereich E-Rechnungen und Peppol, um die Produktstrategie kontinuierlich anzupassen
• Sicherstellung der langfristigen Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Produkte an zukünftige technologische und gesetzliche Änderungen im Bereich E-Rechnungen

Beratung von Tech-Unternehmen und Gründern zu Produktstrategie, Customer Discovery, KI-gestützter Produktentwicklung und Product Operating Models.

Als freier Mitarbeiter / freiberuflicher Berater habe ich unterschiedlichste Entwicklungsprojekte betreut und Kunden bei digitalen Innovationsvorhaben beraten. Ein häufiger Einsatz war als Projektmanager / Product Owner an der Schnittstelle zwischen dem Kunden und dem Entwicklungsteam.

• Product Consulting — (Fractional) Product Owner, Freelance Product Management
• AI Services — KI-Beratung, Training, Vibe Coding / Agentic Engineering, KI-Agenten
• Tech Services — Full-Stack-Webentwicklung, Design/UX, MVP-Umsetzung.