Head of Product in Deutschland

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.

• 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)

• Projektleitung für die gesamten Transformationsprojekte seit 01/2018

• Beratende Funktion für das IT-Entwicklungsteam zur optimalen Implementierung von Kundenkommunikations-Workflows innerhalb der neuen IT-Struktur

• Überwachung der abteilungsübergreifenden Prozessharmonisierung zur Schaffung eines einheitlichen Ansatzes für die B2B-Kundenansprache

• Einführung einer neuen agilen Arbeitsmethodik einschließlich eines optimierten IT-Entwicklungsprozesses mit klar definierten Verantwortlichkeiten

• Reduzierung von Prozessredundanzen um 35 % durch effektive Systemintegration und Workflow-Optimierung

• Erfolgreiche Vereinheitlichung der Kundenkommunikation über drei zuvor separate Systeme

• Einführung von Customer Journeys und Customer Experience

• LLM-basierte Funktionen zur automatisierten CO₂e-Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten (70 % Reduktion)

• Agentic-AI-Pipeline für die automatisierte Berechnung von Scope-3-Emissionen mit 150.000+ validierten Datensätzen

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Berechnungen des CO₂-Fußabdrucks in ERP- und ESG-Systemen

• ML-Algorithmen zur Vorhersage von Emissionshotspots und zur Optimierung des Produktdesigns

• Automatisierte Datenvalidierungs-Pipelines mit NLP zur Qualitätssicherung von CO₂e-Datensätzen

• Leitung eines 15-köpfigen cross-funktionalen Teams zur Entwicklung von 10+ AI-Features

• Strategische Produktplanung und AI-Roadmap mit 35 % kürzerer Time-to-Market

• Stakeholder-Management mit DAX-Unternehmen (40 % höhere Zufriedenheit, 95 % Retention)

• Termingerechte Projektumsetzung mit 95 % Budgeteinhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

• Agile Methoden (Scrum, Kanban) mit kontinuierlicher AI/ML-Integration (25 % mehr Team-Velocity)

• Product-Market-Fit für AI-Features durch A/B-Testing und Analytics (60 % höhere Adoption-Rate)

SaaS für Workflow-Automatisierung für Operations-Teams (Berlin, 120 Mitarbeitende); Vollzeit-Freiberufler auf Vertrag mit Berichtslinie an den CEO: zunächst ein 12-monatiges Interimsmandat, zweimal verlängert während des KI-Aufbaus; verantwortlich für das Produkt eines Squads und Coaching der anderen Product Manager bei Prozessen.

• Leitete die Integration generativer KI (LLM) in das Kernprodukt: von LLM-gestützten Schritten über die Erstellung von Workflows in natürlicher Sprache und Automatisierungsvorschläge auf Schritt-Ebene bis hin zu KI-gesteuerten dynamischen Workflows, ausgeliefert mit Eval-Gates und Human-in-the-loop-Fallbacks: KI-entworfene Workflows stiegen auf 31% aller neuen Workflows, und die mediane Zeit bis zum ersten Workflow sank von 3 Tagen auf 4 Stunden.
• Bündelte die KI-Funktionen als nutzungsbasiertes Add-on, dessen Preis sich an ausgeführten Automatisierungsschritten orientiert, und arbeitete mit Vertrieb und Marketing an der Positionierung: ~€800K zusätzlicher ARR im ersten Jahr, außerdem churnten Kunden mit dem Add-on 1.8 pp weniger.
• Verantwortete die Roadmap von Anfang bis Ende: Ersetzte die von Feature-Anfragen getriebene Quartalsplanung durch eine ergebnisorientierte, rollierende Roadmap auf Basis von Quartalswetten und klaren Abbruchkriterien, die monatlich dem Führungsteam und quartalsweise dem Vorstand präsentiert wurde.
• Baute das Product-Management-Betriebsmodell neu auf: wöchentlicher Customer-Discovery-Rhythmus inklusive Workshop-Moderation, Reviews von RFCs und Entscheidungsdokumenten sowie eine einheitliche quartalsweise Metrik-Erzählung; coachte vier Product Manager, von denen einer während des Engagements zum Senior befördert wurde.
• Beendete das Engagement wie vereinbart: stellte den permanenten VP Product ein und arbeitete ihn ein, übergab das Prozess-Playbook und die Roadmap und schied im Juni 2026 planmäßig aus.

Public Sector, reguliertes Umfeld mit gesetzlichen Fristen und Schnittstellen zu Justiz, Kasse und Behörden. Übernommenes Softwareprodukt, Zustand unbekannt. Die Übergabe meldete 89 Prozent Fertigstellung.

Beschreibung / Ergebnisse:

Die Prüfung des Bestands ergab statt zwei Monaten Restlaufzeit bis Jahresende. Sanierung der Produktbasis in vier Wochen inklusive Setup. Verfahrenslogik belegt statt geschätzt: 181 Abläufe mit je 28 Schritten gegen das Altsystem nachgewiesen.

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

• Ein neues Unternehmen mit Fokus auf KI-gestützte UX und Rapid Prototyping aufgebaut

• Die Entwicklung eines KI-basierten Prototyping-Frameworks und die Optimierung von Prompts für Produktdesign geleitet

• Stakeholder-Beziehungen gesteuert und Go-to-Market-Strategien entwickelt

• Coaching-Programme zur KI-gestützten Produktentdeckung geplant und erstellt (Start 2025)

• Interne Prozesse entwickelt, die das Erstellen von Prototypen in Minuten ermöglichen

• Best Practices und Insights auf LinkedIn veröffentlicht und damit Brancheninteresse sowie Aufmerksamkeit gesteigert

• Aufbau einer Produktvision und -strategie

• Erarbeitung einer Roadmap

• Verbesserung der Stakeholder-Kommunikation

• Einführung einer Outcome-orientierten Roadmap

• Alignment mit Stakeholdern und Schaffung von Transparenz

• Erarbeitung relevanter Produkt-Kennzahlen als KPI-Tree

• Initiierung von Maßnahmen zur Verbesserung der Produktqualität und Messbarkeit

• Begleitung der Einführung und Migration des neuen Identity Providers (IDP)

• Verantwortlich für die Steuerung der digitalen Transformation und die Ausrichtung der Landesorganisationen am Rhenus-Plattformmodell

• Die Roadmap für die digitale Transformation in fünf Ländern initiiert und dabei die Abstimmung mit der globalen Gruppenstrategie sichergestellt

• Ein leistungsstarkes Team für digitale Transformationsberatung aufgebaut und geführt, die Delivery-Kapazität von einem auf drei Value Streams erweitert und damit die Roadmap von 3 auf 2 Jahre beschleunigt

• Als strategischer Ansprechpartner für 5 Landesorganisationen agiert und eine gruppenweite, funktionsübergreifende Abstimmung sichergestellt

• Business Analysis in einen agilen Ansatz neu definiert und die Time-to-Value für die Plattformharmonisierung um 50 % reduziert

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.

Verantwortete Produktstrategie, bereichsübergreifende Umsetzung und die Weiterentwicklung der Plattform und des Betriebsmodells bei einem VC-finanzierten B2B-SaaS-Unternehmen (~60 FTE auf dem Peak), das eine mehrseitige Enforcement-Plattform betrieb — mit Verbindung von Markeninhabern, Marktplatzbetreibern und Enforcement-Workflows — und das von der Gründungsphase bis zum kommerziell validierten Produkt skaliert wurde.

PRODUKTSTRATEGIE & BUSINESS IMPACT

• Definierte und iterierte die Produktstrategie im Einklang mit der Schärfung des ICP, der Positionierung im Wettbewerb und dem langfristigen Umsatzwachstum
• Schärfte den Segmentfokus, um Kapazitäten auf die wertvollsten Enforcement-Use-Cases zu konzentrieren, was die Kundenbindung und den durchschnittlichen Vertragswert verbesserte
• Überarbeitete Pricing und Packaging, nachdem erkannt wurde, dass ein modulares, funktionsbasiertes Modell zu Cherry-Picking durch Kunden führte und am Point of Sale für Verwirrung sorgte. Verdichtete eine mehrseitige Preisstruktur zu einem einseitigen, ergebnisorientierten Modell — ausgerichtet darauf, was der Kunde tatsächlich schützen wollte, nicht darauf, welche Module er auswählte. Trug direkt zu einer 10×-Steigerung des ACV bei einem Schlüsselkunden bei (€500 → €5.000/Monat)
• Ersetzte ad hoc von Stakeholdern getriebene Priorisierung durch ein strukturiertes Entscheidungsmodell — mit OKR-Alignment, ICE-Scoring und einer festen Roadmap-Aufteilung (50% strategische Initiativen / 30% Kundenfeedback / 20% Tech Debt) — und beendete damit ein Muster, bei dem Sales-Anfragen und Eingriffe der Führung regelmäßig geplante Arbeit mitten im Quartal verdrängten
• Überarbeitete den Onboarding-Prozess nach der Identifikation eines wiederkehrenden Fehlerbilds: nicht abgestimmte Vertriebszusagen, fehlende Kundenseite-Inputs und siloartige Übergaben zwischen Sales, CS und Product verzögerten regelmäßig den Time-to-Value. Führte strukturierte Pre-Onboarding-Anforderungen und Cross-functional Handover-Protokolle ein — damit Kunden mit den für den Go-live nötigen Daten ankommen und interne Teams auf einer gemeinsamen Basis arbeiten

FÜHRUNG, DELIVERY & BETRIEBSMODELL

• Baute und führte eine 20-köpfige bereichsübergreifende Organisation über Product Management, Engineering, Design und Operations hinweg
• Führte OKR-getriebene Planung und quartalsweise Review-Routinen ein und schuf so eine konsistente strategische Ausrichtung über Funktionen und Senioritätsstufen hinweg
• Entwickelte Entscheidungsroutings, die operative und Produktentscheidungen auf Teamebene verlagerten — und damit ein Muster ersetzten, bei dem Analysten und PMs Routineentscheidungen (z. B. Enforcement-Maßnahmen, Behandlung von Sonderfällen) standardmäßig an die Führung eskalierten. Definierte klare Verantwortungsgrenzen und Entscheidungskriterien, damit das Team die große Mehrheit der Fälle eigenständig bearbeiten konnte und die Führungskapazität für wirklich nicht standardisierte Situationen frei wurde

KI-GESTÜTZTE PRODUKT- & WORKFLOW-TRANSFORMATION

• Leitete die Entwicklung eines KI-gestützten Website-Detection-Systems, das einen Großteil eines zuvor manuellen Prüfprozesses ersetzte und die Arbeitslast der Analysten um 70–90% senkte
• Gestaltete zentrale operative Workflows neu, um KI-gestützte Klassifizierung und Entscheidungsroutings zu integrieren, wodurch der Detection-Output um das 20-Fache stieg, ohne dass die Kosten linear mitwuchsen
• Definierte KI-Produkt-KPIs für Coverage, Accuracy und False-Positive-Rate — und verankerte so messbare Qualitätsstandards im Entwicklungszyklus
• Definierte, wo Automatisierung menschliche Entscheidungen ersetzen, unterstützen oder eskalieren sollte, und balancierte dabei Skalierung, Qualität und Kundenrisiko

Freelance-Arbeit für ein großes deutsches Family Office

Aufbau und Weiterentwicklung einer modularen B2B-SaaS-Plattform für professionelles Wealth Management und Family Offices sowie freiberufliche Umsetzung produktionsreifer KI-, Datenmanagement- und Automatisierungslösungen für die Wealth-Management-Branche.

• Entwicklung eines KI-Governance-Frameworks für regulierte Finanz- und Asset-Management-Workflows, abgestimmt auf DORA, BaFin-nahe Governance-Anforderungen und Datenschutzvorgaben, inklusive Rollen, Zugriffsrechten und Entscheidungsregeln.
• Konzeption eines agentischen Systems mit lokal betriebenem Open-Source-Sprachmodell, inklusive Qwen2.5 über Ollama, für sichere Abfragen einer Asset-Datenbank mittels Text-to-SQL-to-Text-Workflows.
• Aufbau KI-gestützter Analyse- und Reporting-Funktionen, die strukturierte Antworten, Tabellen und Charts aus Asset-Daten erzeugen, mit fachlicher Validierung über Resolver-Logik und RAG-Elemente.
• Entwicklung produktionsreifer Datenimport-Workflows für Daten von Finanzdienstleistern aus CSV-, PDF- und API-Quellen, inklusive Validierung, Plausibilitätsprüfungen und Abgleich mit bestehenden Asset-Daten.
• Lösung des Asset-Matching-Problems ohne systemübergreifenden Primary Key durch mehrstufige Validierungsregeln und Freigaben im Human-in-the-Loop.

Ergebnisse:

• 250.000 EUR SaaS-Umsatz im Jahr 2024 gesichert und den Forecast um 20 % übertroffen.
• Family-Office-Kunden mit 1,6 Mrd. EUR Assets under Management gewonnen.
• Manuellen Aufwand für den größten Kunden um ca. 3 Tage pro Monat durch automatisierte Datenimport- und Abgleichsprozesse reduziert.
• Operatives Fehlerrisiko durch strukturierte Datenvalidierung, mehrstufiges Asset-Matching und Human-in-the-Loop-Freigaben reduziert.

• Entwicklung eines skalierbaren Operating-Model- und Commercial-Konzepts
• Analyse von Markt, Positionierung, Ertrag, Governance und Umsetzung
• Entwicklung von Zielbild, Leistungsmodell und Markteinführungsstrategie