Amazon QuickSight Experten in Deutschland

PMO- & Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung

Erneuerbare Energien / Solar Equipment

Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence

• Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während ei...

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.

• Datenvisualisierung & Storytelling: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
• Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
• Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
• BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.

• Entwicklung und Pflege analytischer Kundenreporting-Lösungen zur Identifizierung von Umsatztrends, Leistungstreibern, Risiken und Optimierungsmöglichkeiten, um datengestützte Entscheidungen in den Bereichen Vertrieb, Finanzen, Produkt, Data Engineering und Controlling sicherzustellen.
• Definition und Analyse von Kundentrends und Leistungskennzahlen zur Identifizierung von Ursachen für Abweichungen, Anomalien und aufkommende Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen, um umsetzbare Empfehlungen zu liefern.
• Entwicklung und Verantwortung für analytische Datenmodelle und Reporting-Schichten, um Skalierbarkeit, Leistung und analytische Belastbarkeit sicherzustellen und Management- sowie operatives Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen zu unterstützen.
• Planung, Nachverfolgung und Durchführung von Projekten unter Sicherstellung der Einhaltung von Zeitplänen, Datengenauigkeit, Konsistenz, Liefergegenständen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards durch gründliche Validierungs- und Abstimmungsprozesse.
• Steigerung der analytischen Reife durch die Formalisierung analytischer Arbeitsabläufe, Dokumentation von Datenprozessen und Standardarbeitsanweisungen (SOPs) sowie Durchführung von Schulungen, um die Nutzung von Self-Service-Analytics zu fördern und eine datengestützte Kultur in operativen und geschäftlichen Teams zu verankern.
• Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung, Datensammlung und Transformation über die Entwicklung robuster Geschäftslogiken bis hin zu Data Storytelling und der Präsentation vor Stakeholdern.
• Komplexität in strukturierte Klarheit übersetzt, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nichttechnischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
• Durchführung fortgeschrittener SQL-basierter Analysen komplexer Geschäftsdaten zur Aufdeckung von Trends, Zusammenhängen und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung.
• Vorantreiben von Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von Python, SQL-Optimierung und KI-gestützten Tools, um die Verarbeitungszeit zu reduzieren und die Zuverlässigkeit in analytischen und operativen Arbeitsabläufen zu erhöhen.
• Standardisierung von KPI-Definitionen und Reporting-Logik, um Konsistenz und Vertrauen in allen Reporting-Lösungen sicherzustellen.
• Entwicklung von Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in ganzheitlichen Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.

Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.

Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions

• Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.

• Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.

• Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.

• Konzeption und Aufbau einer vollständig abgeschotteten AWS-Offline-Umgebung ohne ausgehenden Internetpfad für den Betrieb einer browserbasierten Fachanwendung
• Entwurf und Implementierung eines Proxy- und Antwortdienstes, der sämtliche externen Aufrufe der Anwendung innerhalb der VPC terminiert und aus lokal vorgehaltenen Inhalten bedient; Ermittlung des tatsächlichen Kommunikationsbedarfs messbasiert über DNS-Query-Logging
• Erstellung von Architekturdesigns und Entscheidungsvorlagen inklusive Variantenvergleich (Application Load Balancer mit Lambda und S3, Reverse Proxy auf EC2, privates API Gateway) mit Bewertung nach Betriebsaufwand, Kosten und Verfügbarkeit
• Übertragung der bislang ausschließlich für Azure vorliegenden Lösungs- und Betriebsdokumentation auf eine AWS-Zielarchitektur inklusive Neuzuordnung sämtlicher Dienste und Betriebsabläufe
• Automatisierter Rollout als Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) mit CI-Deployment über GitHub Actions sowie Aufbau privater DNS-Zonen und einer eigenen Zertifikatskette für den Betrieb ohne Internetanbindung
• Erstellung der Architektur-, Deployment- und Betriebsdokumentation und Übergabe an den Kunden
• Aufbau einer privaten Cloud-Plattform auf OpenStack beim Provider TelemaxX mit Terraform, inklusive FortiGate-HA-Clustern, FortiManager und Kubernetes
• Einführung von Policy as Code (Open Policy Agent, Conftest) sowie Entwicklung von MCP-Servern (Model Context Protocol) zur Anbindung von KI-Assistenten an Betriebs- und Projektwerkzeuge

Erfolge:

• Fachanwendung erstmals vollständig ohne Internetanbindung betriebsfähig gemacht; die Ursache des Ladefehlers wurde durch systematische Eingrenzung auf fehlende CORS-Header zurückgeführt, nachdem die naheliegende Zertifikatsspur widerlegt war
• Bestehendes Azure-Konzept vollständig auf AWS übertragen und die zuvor manuell erstellte Umgebung durch einen reproduzierbaren, CI-gestützten Rollout abgelöst

Technologie Stack: AWS (VPC, Application Load Balancer, Lambda, S3, Route 53 Private Hosted Zones und Resolver Query Logging, IAM, CloudWatch, EC2, CloudFormation), Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, Remote State), CI/CD (GitHub Actions mit OIDC, Azure DevOps Pipelines), OpenStack, FortiGate, FortiManager, Kubernetes, Policy as Code (Open Policy Agent, Conftest), Offline- und Air-Gap-Architekturen, PKI & Zertifikate (interne CA, TLS, CRL/OCSP), DNS, Netzwerksegmentierung, Linux, Windows Server, Python, Bash, PowerShell, YAML, JSON, Architekturdesign & Entscheidungsvorlagen, Dokumentation (Confluence, Markdown), Generative & Agentic AI (Model Context Protocol, Agentic AI Coding Tools)

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

• HR-Daten aus mehreren Systemen gesammelt, analysiert und interpretiert
• Ad-hoc-Analysen von Personaldaten für Stakeholder durchgeführt
• Employee Listening unterstützt und umsetzbare Erkenntnisse aus Umfragen sichergestellt
• Intuitive Dashboards und Visualisierungen in SuccessFactors, PowerBI und Qualtrics erstellt
• Regelmäßige Berichte und Dashboards zu wichtigen HR-Kennzahlen erstellt
• Als Junior-Teammitglied an People-Analytics-Projekten mitgewirkt
• Mit den HR-Tech- und Data-Teams zusammengearbeitet, um die Datenqualität zu verbessern
• Ethische und regelkonforme Datennutzung gemeinsam mit Legal, Data Privacy, Labour Relations und Works Council sichergestellt

• Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
• Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
• Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
• Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
• Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
• Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
• Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
• Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
• Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
• Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
• Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
• Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.

• Führte End-to-End-Produktentdeckungs- und Strategieprojekte für Gründer in der Frühphase (Pre-Seed) durch und definierte Produktvision, OKRs sowie Go-to-Market-Strategien und Roadmaps für ihre Cloud-basierten und KI-gestützten Lösungen.
• Entwickelte skalierbare Produkt-Betriebsmodelle (Agile/Scrum, Backlog-Governance, KPI-Frameworks) im Rahmen der Partnerschaft, um die Vorhersagbarkeit der Lieferung zu verbessern und die Entwicklungszyklen für Features um bis zu 30 % zu verkürzen.
• Erstellte skalierbare Produkt-Roadmaps, die an Finanzierungsmeilensteine angepasst waren, und half Gründern, Produktvision, Produkt<>Markt-Fit und Traktion gegenüber Investoren klar zu kommunizieren.

• Aufbau und Skalierung einer Data-Science-Preis-Engine in 8 EU-Märkten, Steigerung der Flottenmarge um ca. 2 % auf einer Basis von über 1,5 Mrd. €
• Einführung einer generativen KI-Insights-Plattform in 29 Ländern, Reduzierung manueller Analysen um ca. 40 % und Auslösung wöchentlicher Maßnahmen
• Führung eines hybriden Teams und Abstimmung von über 100 Stakeholdern zur Verfeinerung der Preislogik und Beschleunigung der Rollout-Prozesse in den Regionen
• Einrichtung einer KPI-Governance mit WBR/MBR-Rhythmen, wodurch die Entscheidungslatenz bei europäischen Pricing-Teams um rund 30 % verringert wurde

• Dezentrale App mit Next.js und Convex DB entwickelt für sichere Offline-Signierung von Solana-Transaktionen.

• Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
• AWS
• Python
• AWS CDK
• RDS
• Spark (PySpark)
• Glue
• Lambda
• CI/CD (GitLab)
• React/Typescript
• Datenoptimierung
• Scrum

• Migration von 3 DE/AT Zahlungs-iOS/Android-Apps und Webportal auf eine globale Lösung
• Durchführung einer Fit-Gap-Analyse für 6 Consumer-Apps im Vergleich zur globalen Lösung
• Leitung des Migrationsprojekts zur globalen CWC-Lösung, Entwicklung von End-to-End-Tests für Backend-Systeme, PI Planning, Release-Planung