Anomalieerkennungsexperten in Deutschland

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

• Beratung, Konzeption, Analyse, Softwarearchitektur und Entwicklung
• Konzeption, Entwicklung, Gestaltung sowie Implementierung einer Pimcore-Umgebung und Anbindung mehrerer externer API-Systeme in einer Kubernetes-Umgebung sowie diverser PIM- und ERP-Systeme
• Technologien: Unix-Umgebung, Konzeption, Entwicklung mit Symfony, Konzeption, PHP 8+, Softwarearchitektur, MySQL/SQL, Shell Script, Git Dev Ops Aufgaben, KI-Coding-Unterstützung, Pimcore 12, Shopware 6
• Teamgröße: >10 Personen

GTM-Services

Als Coach, Mentor, Verkäufer, Netzwerker und Projektmanager unterstütze ich Einzelpersonen und Organisationen dabei, ihre Ziele zu erreichen.

CRM- und Umsatzplattform zur Verwaltung von Abrechnungs- und Abonnement-Workflows.

• Skalierte die Zahlungsinfrastruktur über Datenprodukte, den Ausbau von Lastschriftzahlungen und die automatisierte Missbrauchsprävention. Dadurch wurden $416K jährliche operative Einsparungen ($8K/Woche) erzielt, indem redundante Gateway-Aufrufe eliminiert wurden.
• Verantwortete Backlog und Sprint-Umsetzung für autonome Pipelines zur Erkennung von Checkout-Missbrauch und entwickelte Echtzeit-Risikoleitplanken sowie Geschwindigkeitsheuristiken, die Card-Testing-Angriffe blockierten.
• Entwickelte User Stories und Datenabgleichsmechanismen für einen Enterprise-Abrechnungsmigrator. Dadurch wurden unterbrechungsfreie Übergänge von Abonnementstatus erreicht und $60K Infrastrukturkosten eingespart.
• Erweiterte die europäischen Lastschriftfunktionen (SEPA), steuerte squadübergreifende API-Abhängigkeiten und automatisierte die Fehlerbehandlung von Webhooks, um Reibungsverluste im Checkout zu vermeiden.

• Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
• Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
• Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.

Financial Data Integrity & ERP Governance

• GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
• Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
• SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
• Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt

Finance Reporting Transformation

• Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
• Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
• Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
• Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt

Power BI & Analytics Enablement

• Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
• Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
• Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen

Transformation Infrastructure & Collaboration

• Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
• Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
• Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert

Outcomes

• GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
• Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
• Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
• Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt

Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python

• SPA zur automatisierten Befundkommunikation mit rollenbasiertem Zugriff (Sanctum)
• Serverseitige LLM-Integration (OpenRouter) mit strukturierter Verarbeitung
• Automatisierter Versand per SMS/Sprachanruf (Twilio, ElevenLabs) mit Queue + Status-Retry
• vollständige Testabdeckung mit 80+ dokumentierten Testfällen

Technologien: PHP, Laravel, LLM-API (OpenRouter), Twilio, ElevenLabs, Laravel Sanctum, PHPUnit, Playwright, Docker, REST

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

Konversationeller KI-Assistent für Fragen zu Cloud-Infrastruktur und Sicherheit

• FastAPI-Backend mit Multi-Turn-Conversation-Handler, Token-Budgeting und Kontextfenster-Management entworfen.
• Amazon Bedrock (Claude 3 Sonnet/Haiku) integriert; RAG-Pipeline mit MongoDB-Chatverlauf und semantischer Suche aufgebaut.
• Factory Pattern für modulares Wechseln zwischen LLM-Anbietern implementiert; der Aufwand für das Onboarding neuer Modelle um 60% reduziert.
• Die LLM-Inferenzkosten um 35% gesenkt durch Modell-Tiering (Haiku vs. Sonnet) und Konsolidierung von Prompts/Entitäten.

Tech: Python, FastAPI, Amazon Bedrock, MongoDB, Streamlit, Pydantic.

• Verantworte die Software-Systemarchitektur für Laborautomationsprodukte; definiere Schnittstellen über Software, Middleware, Hardware und Motorsteuerung hinweg in einer regulierten IVD-Umgebung.
• Leitete Architektur-Reviews und Proof-of-Concepts für die Integration von KI-Funktionen (Anomalieerkennung, Predictive Maintenance) in die Laborautomation unter Qualitätsstandards für Medizinprodukte.
• Führte GenAI-gestützte Entwicklungstools im Team ein und verbesserte dadurch die Produktivität und die Qualität von Code-Reviews.
• Kommuniziere Architekturentscheidungen an Produkt- und Projektmanagement; koordiniere Forschungs- und Verbesserungsprojekte mit System-, Elektronik- und externen Partnern.

• Entwicklung und Bereitstellung von Microservices in Kotlin und Spring Boot, Integration von AWS Secrets Manager zur Absicherung von Zugangsdaten und Reduzierung von Netzwerkaufrufen durch den Spring-Cache.
• Überarbeitung eines Kafka-Consumers mit Spring Kafka und semaphorbasiertem Backpressure, um die Anzahl der Datensätze zu begrenzen und den Heap-Speicher bei Lastspitzen stabil zu halten; Umstellung auf Batch-Upserts zur Reduzierung von Datenbankaufrufen; Ergänzung von Testcontainers-Integrationstests für Kafka und die Datenbank als Grundlage für künftige Änderungen.
• Automatisierung des Finanzabstimmungsprozesses in Spring Boot (Kotlin) mit Spring Scheduler, Transaktionsgrenzen, JPA/Hibernate auf MySQL und Flyway-Migrationen, wodurch das Buchhaltungsteam 16+ Stunden pro Woche einspart.
• Entwicklung und Dockerisierung eines End-to-End-Test-Frameworks für Zahlungen in Robot (Python) mit wiederverwendbaren Keyword-Bibliotheken und Profilen; Integration in GitLab CI (JaCoCo XML- und HTML-Berichte), um Releases zu beschleunigen und die Codeabdeckung auf 80% zu erhöhen.
• Umsetzung durchgängiger Observability mit Datadog durch Instrumentierung der Services mit Datadog APM, Verknüpfung von Metriken und Logs, Bereitstellung von Dashboards sowie Erstellung von Monitoren mit Burn-Rate-Warnungen und Anomalieerkennung, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Stakeholdern klare Einblicke zu geben.

• Entwickelte KI-gestützte Dokumentenverarbeitungslösungen mit Python, OCR, NLP und Large Language Models (LLMs), um die Extraktion, Validierung und Klassifizierung von Finanzdokumenten zu automatisieren und die Verarbeitungszeit um 75 % zu senken.
• Baute intelligente mehrstufige Workflow-Automatisierungspipelines, die KI-Services, Machine-Learning-Modelle und Unternehmenssysteme integrieren, um Finanzprozesse zu verschlanken und die Datenqualität zu verbessern.
• Entwickelte wiederverwendbare KI-gestützte Transformationsframeworks, die strukturierte und unstrukturierte Dokumentformate (XML, CSV, JSON, TXT, DAT) verarbeiten und in einheitliche Business-Schemata normalisieren können.
• Konzipierte und entwickelte Python-basierte REST-APIs und Backend-Services zur Unterstützung von Finanzanwendungen im Unternehmen und von Data-Processing-Workloads mit hohem Volumen.
• Entwickelte skalierbare Daten-Synchronisationspipelines zwischen Oracle CFIN und SQL-Datenbanken und integrierte Machine-Learning-Modelle für Cashflow-Prognosen sowie die Erkennung von Anomalien in AP/AR.
• Architektierte und implementierte Apache-Airflow-Workflows zur Orchestrierung KI-gestützter Datenpipelines und automatisierte den kompletten Ablauf von der Dokumentenaufnahme bis zur Integration in Finanzsysteme.
• Leitete die Migration kritischer Unternehmensintegrationen von MuleSoft zu Python-basierten Services und verbesserte dadurch Wartbarkeit, Performance und betriebliche Flexibilität bei gleichzeitig vollständiger Datenintegrität.
• Verantwortete den gesamten API-Lebenszyklus, einschließlich Lösungsdesign, Implementierung, Dokumentation, Deployment, Monitoring und Produktionssupport für geschäftskritische Finanzsysteme.
• Arbeitete direkt mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, Lösungsanforderungen zu definieren und durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows messbare Verbesserungen zu erzielen.
• Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Engineering- und Business-Teams zusammen, um Features schnell weiterzuentwickeln, Prozesse zu verbessern und die erfolgreiche Einführung KI-gestützter Lösungen voranzutreiben.
• Übernahm technische Führung durch Architektur-Reviews, Technologieentscheidungen, Code-Reviews und Best Practices im Engineering für Integrations- und Automatisierungsinitiativen.
• Mentorierte Entwickler, definierte Coding-Standards und trug zur Verbesserung von Softwarequalität, Wartbarkeit und Lieferfähigkeit über mehrere Projekte hinweg bei.
• Leistete Produktionssupport während kritischer Monats- und Quartalsabschlüsse, führte Root-Cause-Analysen durch und setzte schnelle Fixes um, um Systemzuverlässigkeit und Datenkorrektheit sicherzustellen.

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).