Artificial Intelligence Experten in Essen

• Einführung eines neuen digitalen Produkts auf dem chinesischen Markt im Rahmen einer globalen Wachstumsstrategie.

• Verbindungspunkt und koordinierende Schnittstelle zwischen zentralem Produktmanagement, lokalen chinesischen Teams und internationalen Stakeholdern.

• Steuerung des gesamten Programmmanagements zur Koordination komplexer Digitalprojekte.

• Erfolgreiche Markteinführung eines digitalen Produkts in China (inkl. erfolgreicher Zertifizierung für den chinesischen Markt).

• Ausbalancierung lokaler Anforderungen mit den globalen Prioritäten unter Berücksichtigung steuerlicher und regulatorischer Rahmenbedingungen.

• Einführung eines neuen Way of Working zur Verbesserung der standortübergreifenden Zusammenarbeit und Steuerung.

• Entwicklung und Umsetzung einer Skalierungsstrategie für das digitale Geschäftsmodell in China.

• Einsatz von Jira, Confluence, Miro, Scrum, Agile Arbeit, SAFe.

• Projektsprache: Englisch.

• Branche: Maschinenbau, Fahrzeugbau
• Regulierungen: Data Act
• Projektschwerpunkt: Datengovernance, rechtskonforme Maschinendatennutzung, Datenplattformen
• Beauftragt durch: CFO, Plattform Product Owner

Erfolge/Ergebnisse (Frühphase):

• Compliance-Begleitung des Aufbaus einer int. vereinheitlichten Datennutzungsplattform auf Basis Databricks.
• Schaffung der Voraussetzung für die rechtskonforme und effektive Maschinendatennutzung, u.a.:
• Technisch: Gap-Analyse und Schließen von Lücken in der Segmentierung und Pflege der erhobenen Maschinendaten.
• Technisch: Berücksichtigung von Datenausleitungen aus der Plattform an Nutzer und Dritte.
• Organisatorisch: Entwurf und Abschluss der erforderlichen Datennutzungsverträge.

• Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
• Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
• Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
• Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
• Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
• Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse

Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung

• QA-Leitung für die durchgängige Qualitätssicherung der Banking-Apps Sparkasse & Sparkasse Business (iOS/Android); Konzeption und Umsetzung der Teststrategie einschließlich funktionaler Tests, Regressionstests und UAT für eID, Push-Benachrichtigungen und White-Label-Komponenten
• Erstellung und Pflege von Testkonzepten und Testplänen in TestRail; strukturiertes Fehlermanagement und Fehleranalyse; Stakeholder-Management sowie Risikomanagement zur frühzeitigen Identifikation kritischer Qualitätsrisiken
• Barrierefreiheitstests gemäß WCAG 2.1 (iOS/Android); Koordination KI-gestützter Testautomatisierung und Optimierung der Testprozesse zur Verkürzung der Release-Zyklen
• Release-Management: Planung, Steuerung und Koordination aller Testaktivitäten; Statusberichte für Management und Stakeholder; Qualitätsbewertung von Releases und Freigabeempfehlungen im agilen Scrum-Umfeld
• Herausforderung: Hochkomplexer Build- und Release-Prozess über mehrere Sparkassen-Institute hinweg; enge Abstimmung mit dem DevOps-Team zur Stabilisierung der CI/CD-Pipeline und Sicherstellung reproduzierbarer Test-Builds vor jedem Release.

Tools: Jira, Confluence, TestRail, Android Studio, Xcode, Firebase, Jenkins, GA4

• Erfolg: Erfolgreicher Livegang des eID-Authentifizierungsverfahrens - Qualitätssicherung für 50+ Sparkassen-Institute gewährleistet

• Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings

Technologien: OpenAI Feather

Unabhängiger Berater

• Beratungsschwerpunkte: E-Commerce, Digitalisierung, Automatisierung, Preisgestaltung, Sortiment & Merchandising, Plattformstrategie
• Branchen: Handel & Konsumgüter
• Fachexperte für führende Managementberatungen
• Laufende Weite...

Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python

• Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
• Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
• Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform

• Akquiriert Neukunden im B2B-Outbound für ein KI-SaaS-Startup im Bereich öffentliche Ausschreibungen und terminiert Produktdemos mit IT-Entscheidern.
• Qualifiziert Zielkunden entlang eines definierten Ideal-Customer-Profils inklusive Discovery, Bedarfsanalyse und Einwandbehandlung.
• Eignet sich Domänenwissen im öffentlichen Vergabewesen an (EVB-IT, deutsche und EU-Vergabeportale) für Fachgespräche auf Augenhöhe.

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

• Transition des Microsoft-Azure-Betriebs an die BTC AG
• Verantwortung: Budget von 60k €
• Personal: Führung von 5 Personen
• Tools: Office 365, JIRA, Confluence

• Interim · Transformations- & Projektleitung*

• Gesamtprojektleitung für Transformations- und KI-Vorhaben: Projekt-Setup, Steuerung interner Teilprojekte und externer Leistungspakete, Governance und Überführung in den Regelbetrieb.

• Hands-on mit Microsoft 365, Copilot und agentischer KI; produktive Nutzung von M365 für KI, Automatisierung und digitale Prozesse.

• Strukturierte Support-Workflows und Bewertungsverfahren entwickelt und optimiert und dabei konsequent Qualitätsstandards über hochvolumige operative Aufgaben hinweg angewendet.
• Leistungskennzahlen überwacht, um systemische Probleme zu erkennen und gezielte Verbesserungen voranzutreiben — eine Fähigkeit, die direkt auf die Analyse von LLM-Leistungskennzahlen übertragbar ist.
• Eskalationen betreut und hohe Genauigkeits- und Zufriedenheitsstandards in einer vollständig asynchronen, Remote-First-Umgebung aufrechterhalten.

Conventional Paradigm Test (CPT) – KI-Evaluation & LLM-Forschung

Entwicklung eines experimentellen Evaluationsansatzes zur Untersuchung von „paradigmatic closure“ in Large Language Models – also der Frage, inwieweit LLMs die grundlegenden Annahmen, Wertungen und Grenzen der Paradigmen erkennen können, innerhalb derer sie Antworten generieren.

Konzeption und Erprobung eines ergänzenden Ansatzes zu klassischen AI-Benchmarks, der nicht primär faktische Richtigkeit oder Task Performance misst, sondern die Fähigkeit von Modellen untersucht, alternative Perspektiven zu erkennen, implizite Annahmen offenzulegen und die Grenzen des eigenen Antwort- bzw. Deutungsrahmens zu reflektieren.

Schwerpunkte: Entwicklung von Evaluationskriterien und Testfragen · LLM Evaluation und Comparative Model Analysis · Prompt- und Response-Analyse · qualitative Klassifikation von Modellantworten · Untersuchung von epistemic compression und value leakage · Benchmark- und Literaturrecherche · Entwicklung strukturierter Bewertungs- und Analyseverfahren

Im Rahmen von CPT wurden u. a. bestehende AI-Evaluationsansätze und Benchmarks analysiert sowie ein minimalistisches Testprotokoll entwickelt, das Modellantworten nach Reaktionsmustern wie DIRECT, CLARIFY, PLURALIST, REFUSE und META-AWARE klassifiziert. TruthfulQA wurde dabei als Testgrundlage für die experimentelle Anwendung und den Vergleich mit bestehenden Referenzantworten eingesetzt.

Technologien & Methoden: Large Language Models (LLMs) · Generative AI · Prompt Engineering · AI Evaluation · TruthfulQA · Benchmark Analysis · Human-in-the-Loop Evaluation · Qualitative Content Analysis · Research & Literature Review

• Realisiert seit 2025 eigenständig Social-, Musikvideo-, Podcast- und Filmprojekte von Konzept und Dreh bis Postproduktion und Ausspielung.
• Entwickelt KI-gestützt Ideen, Hooks und visuelle Varianten und übersetzt Material in kurze, plattformgerechte Formate.