Customer Relationship Management Experten in München

• Analyse der Riester-Zulagen-GeVos zu Anbieterwechsel2.0 in der Zulagenverwaltung AZUR
• Darstellung der GeVos in BPMN2.0 mit Draw.io und Adonis
• Analyse der, mit der LV-Bestandsführung ausgetauschten, Datensätze und Migration zu den msg-Datensätzen
• Design und Mapping der Schnittstellen zur neuen msg.ZulagenVerwaltung für verschiedene Riester-Zulagen GeVos auf Datenfeldebene

AI-Telefonassistent-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

• Konzeption und Hands-on-Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
• Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
• Darüber hinaus KI-gestützte Delivery in Kundenmandaten: Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automationen.

• Demand, Entwicklungs- und operative Organisationsstruktur für den Solution Train überarbeiten
• Prozess für die Verfeinerung von Anforderungen vom strategischen Thema bis zur User Story überarbeiten
• Einführung von Visualisierungstools (Canvas) für Arbeitsabhängigkeiten über verschiedene Anforderungsebenen hinweg sowie Coaching der Solution-Train-Leitung

• Projektmanagement eines Simplifizierungsprojekts zur Aufwandsreduktion für ein IT-Transformationsprojekt
• Stakeholder-Management und Erstellung von Entscheidungsvorlagen für das Top-Management
• Scoping und PI-Planning über mehrere Lieferstrecken
• Planung von Requirements für das Transformationsprojekt
• Erstellung von Partner- und Customer-Journeys zur strukturierten End-to-end-Erfassung von Requirements
• Konzeption geeigneter Tracking-Methoden für den Projektfortschritt
• Abstimmung mit IT-Dienstleistern und Transformationsprojektgremien

• Beratung entlang zweier integrierter Felder: Commercial Strategy (Pricing, Vertriebssteuerung, Marketing-Strategie, Markterschließung, Margensteuerung) und Operational Efficiency (Prozessautomatisierung, KI-Integration, Workflow-Design, Last-Mile-Automation).
• Entwicklung kundenindividueller SaaS-Lösungen, explizit abgestimmt auf die konkreten Anforderungen und Prozesse des jeweiligen Unternehmens.
• Durchführung von KI-Schulungen und Change-Management-Workshops für Geschäftsführer und Fachbereiche, einschließlich KI-Kompetenzschulungen mit Teilnahmebescheinigung nach Art. 4 EU AI Act.

• Planung und Steuerung der Strategie sowie des Tagesgeschäfts eines funktionsübergreifenden Teams mit End-to-End-Verantwortung für Tests und Launch Readiness, wodurch frühe Produkteinführungen ermöglicht wurden.
• Steuerung eines komplexen Stakeholder-Umfelds einschließlich wöchentlicher Abstimmungen (60+ regelmäßige Teilnehmende), Kommunikation, Risikomanagement und Budget.
• Implementierung einer KI-Lösung, die den Zeitaufwand für Dokumentation und Testautomatisierung um 60 % reduzierte.
• Umstrukturierung des Teams hin zu agilen Prozessen und quartalsweisen Iterationen; Lieferung von mehr als 400 hochwertigen Features in 15 Epics gemäß Zeit- und Qualitätsvorgaben.

Ergebnis: Implementierung einer APS-Lösung (Eyelit) an mehreren internationalen Produktionsstandorten, einschließlich der Definition von Zielplanungsprozessen, der Integrationsarchitektur (SAP – APS über Middleware) und der Abstimmung komplexer Fertigungsanforderungen (z. B. Autoklavenplanung, alternative Arbeitspläne). Aufbau von Governance-Strukturen, Steuerungsformaten und Entscheidungsrahmen zur Steuerung von Umfang, Kosten und Zeitplan über mehrere Stakeholder hinweg. Erfolgreiche Übergabe der Projektleitung an den internen Nachfolger, um Kontinuität und eine nachhaltige Projektumsetzung sicherzustellen.

Rolle im Projekt: Projektleiter / Programmmanager

Hauptaufgaben im Projekt:

• Leitung der APS-Implementierung an mehreren Standorten (Deutschland, Kanada, Frankreich, USA) mit Fokus auf durchgängige Planungs- und Steuerungsprozesse sowie Systemintegration
• Zentrale Schnittstelle zwischen Business-Stakeholdern (Standorte, Operations), IT (SAP/Middleware) und Lieferant (Eyelit)
• Steuerung des Requirements Engineering, einschließlich der Konsolidierung standortspezifischer Anforderungen und der Steuerung des Freigabeprozesses
• Steuerung der Lieferantenleistung von Eyelit, einschließlich Klärung des Leistungsumfangs, Aufwandsdiskussionen und kommerzieller Abstimmung
• Identifizierung und Hinterfragung von Lücken zwischen der APS-Standardfunktionalität und komplexen Fertigungsanforderungen (z. B. Autoklavenplanung, Batch-Optimierung, alternative Arbeitspläne)
• Definition und Implementierung von Projekt-Governance-Strukturen, einschließlich Steering Committees, Risikoreporting und Entscheidungsrahmen
• Steuerung des Eskalationsmanagements bei Kostenüberschreitungen, Abweichungen vom Leistungsumfang und mangelnder Liefertransparenz
• Koordination der Integrationsstrategie (Entscheidung für individuelle Middleware gegenüber Standard-Connector) und Abstimmung mit der SAP-Landschaft
• Verbesserung der Projekttransparenz und Arbeitsweise, einschließlich der Definition von Reporting-Strukturen, Tracking-Logik und Kommunikationsrhythmus
• Abstimmung zwischen globalen und lokalen Stakeholdern, um realistische Zeitpläne, Ressourcenplanung und Standortbereitschaft sicherzustellen
• Vorbereitung und Durchführung von SteerCo-Updates und Entscheidungsunterlagen für das Management
• Strukturierte Übergabe des Projekts an den internen Projektleiter, einschließlich Wissenstransfer, Abgleich der Dokumentation und Übergang der Stakeholder-Verantwortlichkeiten.

• Projektmanagement im Bereich „Campaign-, Offer- und Performance-Management Classic“ für PAYBACK-Partner aus den Branchen Retail, FMCG und Financial Services
• Kampagnenplanung, Entwicklung und Umsetzung von angebotsspezifischen Konzepten und Maßnahmen für die Kanäle Newsletter, Digital Advertising (Web und App), Stand-Alone-Mailings und das Printmailing „PAYBACK Punkteübersicht“
• Fachliche Abstimmungen mit den PAYBACK-Programmpartnern (u.a. American Express, Netto, EDEKA, Marktkauf & Trinkgut), PAYBACK-Fachabteilungen und Agenturen
• Dokumentation von Aufgaben und Prozessen sowie Einarbeitung der zukünftigen Stelleninhaber

• Konzept & IT-Implementierung von Inbound-B2C-Kampagnen, BPM-Prozessdokumentation
• Fachbereichsübergreifende Umsetzung mehrerer Whitepaper / Ratgeber
• Aufsetzen der Customer Journey mit MS Dyn365 / CRM: Forms, Landingpages, Kampagnen
• Projektcontrolling, Prozessdokumentation, Testing und Schulung / Coaching, Analytics-Reports
• Hands-on-Umsetzung & fristgerechter Launch aller Kampagnen zur digitalen Neukundengewinnung

• Vakanzüberbrückung bei umfangreichen personellen Änderungen und laufenden Professionalisierungs- und Digitalisierungsinitiativen
• Führung und Stabilisierung des Marketingteams sowie Optimierung der Marketingorganisation, -prozesse und -infrastruktur
• Entwicklung von Teamrollen, Arbeitsweisen und interner Zusammenarbeit
• Aufbau digitaler Marketingstrukturen, CRM- und Marketing-Operations-Initiativen
• Einführung KI-gesteuerter Workflows für Content- und Wissensmanagement
• Schärfung der Positionierung in den Geschäftsbereichen OEM und Ästhetik
• Leitung strategischer Projekte wie Implementierung von Microsoft Dynamics Customer Insights und internationale Markenschutzprojekte
• Teambestandsicherung trotz umfangreicher personeller Veränderungen
• Effizientere Marketingprozesse und reduzierte operative Komplexität
• Grundstein gelegt für weitere Digitalisierungs- und Wachstumsinitiativen

• 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

• Entwicklung der Vision, Strategie und Roadmap KI-gestützter Analyseprodukte, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen von Vertrieb, Marketing, Finance und Führungsteams in ganz Europa entsprechen.
• Aufnahme von Geschäftsanforderungen, Priorisierung von Funktionen für AI-Produkte und Leitung der agilen Entwicklung von Prognose- und Analyselösungen. Definition von Produktspezifikationen, User Stories und Akzeptanzkriterien zur Sicherstellung einer erfolgreichen Umsetzung.
• Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Product Ownern, Data Scientists, ML Engineers und Software Engineers, um AI-Modelle in skalierbare Geschäftsprodukte zu überführen und AI-Erkenntnisse in operative Abläufe zu integrieren.
• Entwicklung und Umsetzung von Generative-AI-Lösungen unter Nutzung von Large Language Models (LLMs), um Berichte zu automatisieren und Abfragen von Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu ermöglichen; dadurch Reduzierung des manuellen Aufwands um etwa 30%.
• Definition von Produktzielen und Erfolgskennzahlen, Überwachung der Produktleistung und Nutzerakzeptanz sowie kontinuierliche Verbesserung des Produkts auf Basis von Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen.
• Aufbau von Data Governance, Standards für Stammdatenqualität und Berichtswesen in SQL-, BigQuery- und Power-BI-Umgebungen, um zuverlässige, sichere und skalierbare Analysen sicherzustellen.

Dienstleister: technische Dokumentation, Übersetzungen, Schulungen, Beratungstätigkeiten D-A-CH Fokus auf Automotive, Maschinenbau, medizinische Geräte (Life Sciences) KMU, Großkunden (alle Automotive-OEMs) Vertriebsstrategie, Marketing-, Preis- Operative Vertriebstätigkeit

• 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