Cloudera-Experten in Deutschland

• Einarbeitung sowie umfassende Dokumentation und Systemanalyse durchgeführt, um die bestehende Dateninfrastruktur zu bewerten und eine schnelle Integration sowie Zusammenarbeit zwischen den fachlichen Datenteams (Modellierung, Verarbeitung, Reporting) zu ermöglichen.
• Gemeinsam die Architektur und die Projektstruktur für ein zentrales Data-Pipeline-Repository definiert, inklusive hierarchischer Standards, Wissensmanagement-Strategien und rollenbezogener Verantwortlichkeiten, um die Wartbarkeit und die Einarbeitung zu verbessern.
• Open-Source-Tools für Data Routing (Airbyte, Apache NiFi, Dragster) für Ingest- und Sync-Anforderungen in der Retail-Analyse bewertet und validiert, inklusive lokalem Benchmarking und Tests von Fehlersituationen.
• Die Konzeption und Bereitstellung von Airbyte in Kubernetes geleitet, eigene Helm-Charts erstellt, den Umgang mit Secrets abgesichert und Ingress mit TLS sowie internem DNS-Routing konfiguriert, sodass API und UI vollständig erreichbar waren.
• Probleme mit dem Ingress-Controller analysiert und behoben, dabei mehrere Debugging- und Testphasen durchlaufen und die Setup- sowie Replikationsschritte für eine skalierbare Wiederverwendung dokumentiert.
• Datenmodelle an den ARTS-Standard angepasst, die Schema-Ausrichtung für ERP- und Reporting-Use-Cases unterstützt und Review-Schleifen koordiniert, um die zukünftige Datenverarbeitungslogik abzustimmen.
• Strategische One-Pager zu MinIO, Pub/Sub und Routing-Architekturen erstellt und technische Orientierung für Architekturentscheidungen sowie Investitionsplanung gegeben.
• Sicheren Zugriff und Authentifizierungsmechanismen ermöglicht, darunter die erste Bewertung einer SAML-Integration, Reviews der Cluster-Konfiguration und Verbesserungen bei Service-Annotations.

• Verwaltung mehrerer Kubernetes-Cluster in der Produktion mit Ceph als Speicherschicht.
• Implementierung von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Deployments mit Gitlab CI
• Terraform für die Bereitstellung von Infrastruktur.
• Claude Code
• Helm-Charts für Deployments über ArgoCD
• Implementierung automatisierter Pipelines für die Benachrichtigung bei Vorfällen in Kubernetes, um die verpflichtenden 24-Stunden-Frühwarn- und Offenlegungsregeln von NIS2 einzuhalten
• Konfiguration von Azure Policy und Logging-Leitplanken gemäß BSI IT-Grundschutz (SYS.1.3 / OPS.1.1), um die kontinuierliche Einhaltung der Basisanforderungen für mehr als 50 Cloud-Workloads sicherzustellen

Umgebung: Gitlab CI, IONOS Cloud, Ceph, ArgoCD, terraform, Elastic cluster, Grafana, Alert Manager & Prometheus

• Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT zur Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
• Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
• Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
• Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
• Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
• Entwicklung von Copilot Agent Skills

Migration von Datenmodellen auf SAP BW/4HANA und Entwicklung

• Koordination der Migration von BW 7.5 auf BW/4HANA
• Koordination von Optimierungsmaßnahmen
• Umsetzungskoordination von Arbeitspaketen
• Anforderungsanalyse mit den Stakeholdern

Eingesetzte Technologien: SAP BW/4HANA, ABAP ADT, BW-Modelling Tools, ABAP, SAP FI/CO, SAP SD

Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:

• Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
• Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
• Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
• Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
• Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern

Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:

• Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
• Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
• Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
• Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
• Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
• Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
• Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
• Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
• Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
• Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX

Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:

• Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
• Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
• Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
• Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement

Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:

• Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
• Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
• Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
• MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)

Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:

• Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
• Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
• Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene

Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:

• Analyse der aktuellen Herausforderungen
• Definition übergeordneter Ziele
• Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
• Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
• Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie

• Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
• Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
• Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
• Erstellung und Pflege von APIs
• Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
• Modellierung von Daten
• Modellentwicklung und Modelloptimierung
• Anomalieerkennung mit KI
• Predictive Analytics

Verwendete Technologien:

• Snowflake
• Fabric
• Azure Synapse Analytics
• Azure DataFactory
• Azure Data Lake
• Azure DevOps
• Databricks
• Spark
• CI/CD
• SQL Database
• Python
• Power Platform

• Leitung der End-to-End-Einführung eines SAP Supply Chain Management (SCM / TD / SD) ERP-Programms, einschließlich Projektinitiierung, detaillierter Anforderungsanalyse, Definition des Operating Model, Systemdesign, Implementierung, Tests, Cutover und globalem Go-Live in Europa, Asien und Nordamerika. Sicherstellung, dass die ERP-Lösung zentrale Supply-Chain-, Produktions- und Planungsprozesse unterstützt, um künftiges Unternehmenswachstum zu ermöglichen.
• Durchführung funktionsübergreifender Workshops mit den Teams für Supply Chain, Beschaffung, Planung, Produktion und Logistik, um Anforderungen zu erfassen, das zukünftige Operating Model zu definieren und das End-to-End-Systemdesign abzubilden. Konsolidierung von über 150 Anforderungen in strukturierte Dokumente gemäß SAP-Standards.
• Gestaltung des Lösungsdesigns und der Einbindung von Anbietern in der frühen Discovery-Phase, Unterstützung bei der Auswahl der besten Technologiepartner und Sicherstellung, dass das Systemdesign Produktionsplanung, Bestandsverwaltung, Lagerhaltung, Logistik und Supply-Chain-Prognosen abdeckt.
• Verwaltung der D365-Konfiguration und Fehlerbehebung, Gewährleistung der Übereinstimmung mit Geschäftsprozessen und Lösung von Integrationsproblemen zwischen D365, SAP-SCM-Modulen und umgebenden Systemen.
• Unterstützung bei Anpassungen des Grain-Datenmodells zur Aufnahme von Planungsdaten in Snowflake und Footprint, um Enterprise-Reporting und Analytics-Entwicklung zu ermöglichen.
• Steuerung von Umfang, Zeitplänen, Risiken und Abhängigkeiten über internationale Teams in Europa, Asien und den USA, Pflege integrierter Projektpläne, Issue-Logs und Executive Reports, um Stakeholder-Abstimmung und Projektfortschritt voranzutreiben.
• Ermöglichung der Integration KI-gestützter Bedarfsprognosetools in Supply-Chain-Planungsprozesse, Verbesserung der Prognosegenauigkeit, Lagerumschlagshäufigkeit und operativen Entscheidungsfindung in mehreren Regionen.
• Leitung der SIT-, UAT- und Datenmigrationsphasen, einschließlich Entwurf von Testszenarien, Fehler-Triage-Management und Koordination der Testdurchführung zur Validierung von Supply-Chain- und Produktions-Workflows vor dem Rollout.
• Ausarbeitung detaillierter Cutover-Pläne, Durchführung von Business-Readiness-Aktivitäten und Hypercare-Support zur Gewährleistung eines reibungslosen und koordinierten Go-Live sowie einer vollständigen Übergabe an die Fachbereiche.

• Entwickelte eine Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendung mit LangChain und LangGraph zur Analyse von Unternehmensdokumenten, bereitgestellt als installierbare Electron-Desktop-App mit lokalen KI-Modellen über Ollama.
• Bietet aktuell fortlaufenden KI-Feature-Support für das Loan Pricing Tool der Hamburg Commercial Bank mit einem Einsatz von drei Tagen pro Monat.
• Konzipierte Kubernetes-native Lösungen, einschließlich Helm-Chart-Konfiguration und Azure DevOps-Pipeline-Integration.

• Technische Beratung bei der Greenfield-Entwicklung von AVIATAR 2.0
• Konzeption von Datenpipelines und Datenarchitektur im DataVerse Data Lake
• Planung und Umsetzung von Data-Lake-Zonen, Data Governance, Datenaufbewahrung und Wiederherstellungsstrategien
• Zusammenarbeit mit dem Data-Architecture- und Platform-Team bei der Skalierung und dem Design der Infrastruktur
• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern im gesamten Bereich von Lufthansa Technik, einschließlich Anforderungsmanagement
• Praktische Entwicklung von Datenpipelines mit Spark Structured Streaming und Databricks
• Proofs of Concept (PoCs) für Graph-Links und Echtzeitanalysen
• Bereitstellung von Daten für KI- und ML-Projekte (z. B. Predictive Analytics)
• Technisches Design und Umsetzung von nahezu echtzeitfähigen Pipelines auf Basis von Geschäftsanforderungen

• Handfeste Produkt und Portfolio Analysen mit Handlungsempfehlungen
• Versiert in Beratung, Konzeptentwicklung und agilem Projektmanagement
• Technische Führung & Teamförderung – für reibungslose agile Umsetzung mit Weitsicht und Guardrails

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
• Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
• Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
• Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
• Datenmodellierung in AWS Redshift

MLOps

• Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
• Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
• Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
• Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
• Feature Importance mit mlflow

Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy

• Entwicklung der KI-Strategie für einen großen österreichischen Einzelhändler mit über 10 Mrd. € Jahresumsatz.
• Entwicklung einer Go-to-Market-Strategie für KI-Services eines norwegischen Beratungsunternehmens, spezialisiert auf SAP-Technologien.
• Durchführung von KI-für-Business-Schulungsprogrammen für eine führende deutsche Supermarktkette.
• Definition der Projektstruktur und Roadmap für AI-Governance bei einem großen deutschen Hersteller.
• Zertifizierte:r Facilitator für den AI Design Sprint™, Leitung von Use-Case-Discovery-Workshops für Großunternehmen.
• IEEE Certified AI Ethics Assessor mit Expertise im Aufbau von AI-Governance-Frameworks gemäß der EU AI-Verordnung.
• Gründer von aiethicsassessor.com als Wissensbasis für AI-Governance und AI-Gesetzgebung.
• Autor eines Bestsellers auf Udemy zum Thema Datenarchitektur.
• Entwicklung intelligenter Agenten mit Low-Code/No-Code-Plattformen zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse.

• Entwickelte und implementierte einen skalierbaren Data Lake auf der Google Cloud Platform (GCP) für die Abteilung Anti-Financial Crime (AFC), um Initiativen zur Geldwäschebekämpfung und Terrorismusfinanzierung zu unterstützen

• Erstellte robuste Datenpipelines, um täglich über 30 Millionen Transaktionen aus Privat- und Firmenbanken zu erfassen und zu verarbeiten, und wandte dimensionales Modellieren an, um erweiterte Analysen und regulatorische Berichte zu ermöglichen

• Sorgte für Ausfallsicherheit durch die Implementierung von Change Data Capture, Late-Data-Handling und Schema-Evolution in sich entwickelnden Quellsystemen

• Führte ein kleines Engineering-Team und arbeitete mit internationalen Stakeholdern in Deutschland, Singapur, Sri Lanka, Hongkong, Taiwan und Thailand zusammen, um Compliance, Datenqualität und Performance sicherzustellen

• Google Cloud Platform (GCP)

• Apache Spark (Dataproc & Cloudera Data Platform - Python PySpark)

• Apache Airflow (Cloud Composer - Python API)

• Google Cloud Storage

• BigQuery

• GitHub Actions

• Terraform

• Google Kubernetes Engine (GKE)