IT-Berater in München

Konzeption einer weltweiten SD-WAN- / SASE-Lösung (Paloalto Prisma Access bzw. Cisco Secure Connect) und Integration in die Rechenzentrumsinfrastruktur (Cisco ACI, Cisco Catalyst/Nexus Switches, Cisco WLAN Controller, Cisco ISE)

• IT-Beschaffung & Carve-out: RFP-Management für IT-Client-Hardware und Services im Zuge des Rheinmetall-Carve-outs.
• Vertragsmanagement: Gestaltung von MSA und SOW unter Berücksichtigung von AVB, BVB und LSA sowie Service Delivery Contracts.
• Lieferantenübergang: Strategisches Transition Management zur Ablösung von Altverträgen und zum Aufbau neuer Lieferantenbeziehungen.
• SaaS-Beschaffung: Verhandlung von SaaS-Lizenzverträgen auf Basis von TCO- und Wirtschaftlichkeitsanalysen.
• KPI: Termingerechte Transition aller 12 globalen Konzernverträge, Erzielung von 18 % Kosteneinsparungen beim IT-Hardware-Warenkorb sowie Realisierung von 20 % Kostenvermeidung bei SaaS-Lizenzen – gemessen am kritischen Carve-out-Projektplan, erreicht durch strukturiertes Transition Management.

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.

GenAI – Chat- & Voicebot

Einrichtung einer GenAI-Lösung mit Wissensdatenbank sowie Chat- und Voicebots.

• Definition von Anwendungsfällen und Chat-/Voicebot-Funktionalitäten
• Projekt-Setup für Cloud, Wissensdatenbank, LLMs und RAG
• AI-Schutzmechanismen, IAM-Konzept
• Governance, Risiko & Compliance (GRC)

Ergebnis:

Einrichtung einer Enterprise-GenAI-Lösung mit Wissensdatenbank, Chat-/Voicebots, IAM und Governance.

• Ein privates Second Brain entwickelt: Ein lokaler KI-Agent (Ollama) durchsucht meine Dokumente mit Volltext- und Vektorsuche (RAG).
• Über MCP und einen eigenen OAuth-Server mit der Claude-App verbunden.
• Private Inhalte werden im Code herausgefiltert, bevor eine Anfrage Claude erreicht (Datenschutz von Anfang an mitgedacht).
• Die Entwicklung erfolgt agentisch: KI-Agenten setzen User Stories um, Prüf-Agenten kontrollieren sie, ich nehme sie ab und merge sie.
• Veröffentlichung als Open Source geplant.

Technologien: Ollama, RAG, Vektorsuche, MCP, OAuth, Claude, KI-Agenten

• Aufbau von Azure-Kubernetes-Clustern (AKS) mit Network Policies, Security Groups und RBAC
• Terraform-basierte Infrastructure-as-Code für sichere, reproduzierbare Bereitstellungen in der BMW-Azure-Cloud
• Härtung der CI/CD-Pipelines mit Jenkins, SonarQube, Fortify SSC und Contrast AST
• Integration von SAP BTP/Kyma und ServiceNow GRC

• Projektmanagement und Beratungsdienstleistung mit dem Schwerpunkt IT-Interim-Management: Digitalisierung der Unternehmenssteuerung einschließlich Prozessen und Anwendungen
• Bewertung der gesamten IT-Infrastruktur einschließlich Anwendungen, Hauptprozessen und Verträgen einschließlich Kostenoptimierung
• Evaluierung und Einführung von Lösungen zur Förderung der Digitalisierung im Unternehmen in den Bereichen: Immobilienverwaltung, CRM, Rechnungsprüfungs- und Freigabeprozesse, Smart Metering, DMS, Zeiterfassung
• Digitalisierung von Aktenordnern und Einführung von SharePoint und Microsoft Teams als zentrale Dokumenten- und Kommunikationsplattform
• Konzeption und Durchführung von KI-Workshops einschließlich Einführung von KI-Tools zur Steigerung von Effizienz und Transparenz in den wichtigsten Unternehmensprozessen
• Erstellung von Schulungsunterlagen und Durchführung von Anwenderschulungen zu neu eingeführten digitalen Prozessen und Lösungen

• Analyse und Optimierung der VMware Landschaft bzgl. des Betriebs in einer KRITIS-Umgebung
• Planung und Durchführung von Updates der VMware und Hardware Landschaft in einer KRITIS-Umgebung
• Aufbau Skyline Health Diagnostics
• Review der vorhandenen Dokumentation
• Schulung und Einarbeitung von neuen internen Mitarbeitern
• Unterstützung bei Migrations- und Upgrade-Projekten
• Vorbereitungen für den Umzug der Skripte im Virtualisierungsumfeld auf GitLab
• Ticketbearbeitung mit Service.Now

• Release Management
• Projektleitung
• Business Analyse
• Scrum
• SAFe

Konzeption und Design verschiedener Datenschnittstellen für die Verarbeitung von „Big Data“ aus Volleyball-Leistungsdaten als Phase 1 des Großprojekts „Data Driven Content“ der Volleyball Bundesliga in Berlin. UML-Modellierung, Schnittstellendesign, Überwachung der Umsetzung, Inbetriebnahme und Schulung der Anwender. Vorab-Beauftragung für Phase 2 im Sommer 2026 ausgehandelt.

Teilprojektleitung – Nearshoring-Transformation

Projektkontext: Unterstützung eines Transformationsprogramms zur Verlagerung operativer Leistungen in ein internationales Nearshore-Modell

• Teilprojektleitung
• Bewertung bestehender Organisations- und Betriebsmodelle
• Durchführung von GAP-Analysen
• Entwicklung eines Sourcing-Readiness-Modells
• Koordination verschiedener Fachbereiche
• Steuerung externer Partner
• Dokumentation organisatorischer Veränderungen
• Monitoring des Dienstleistungserbringers / Nearshoring-Partners

• Fachliche und technische Beratung für Stammdatenversorgung und Prozessmanagement
• Unterstützung bei Transitionsmanagement
• Prozessoptimierung
• Schnittstellendefinition

• Prüfung und Fortschrittskontrolle von Realisierungsanforderungen
• Ticketbearbeitung für Groß-Accounts
• Entwicklung von Templates für Produktablaufbeschreibungen