Dashboarding-Experten in Deutschland

• 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 und evolutionäre Weiterentwicklung einer hochverfügbaren, cloud-nativen Microservice- und Integrationsarchitektur für Dealer- und Retail-Prozesse im Porsche Car Configurator.

Verantwortlichkeiten

• Entwicklung Java-/Kotlin-basierter Backend-, API- und Integrationskomponenten (Spring Boot)
• Integration interner und externer Systeme über REST/OpenAPI, GraphQL, Apache Kafka und AWS SQS (synchron und asynchron)
• Umsetzung stabiler, performanter Kommunikations- und Datenflüsse in einer cloud-nativen Plattformarchitektur
• Verarbeitung strukturierter Datenformate (JSON, Protobuf, GraphQL-Schemas) auf Basis bestehender API-Pattern
• Performanceoptimierung verteilter Microservices mit reduzierten Antwortzeiten und höherer Betriebsstabilität
• Technische Tests (Unit-, Integrations- & API-Tests) sowie Fehleranalyse in produktionsnahen Umgebungen
• AWS Infrastructure as Code mit Terraform und AWS CDK
• CI/CD-Automatisierung (Build-, Test- & Deployment-Pipelines) mit GitHub Actions
• KI-gestützte Feature-Implementierung (GitHub Copilot Agent)

Label: Kotlin, Java 25, Spring Boot 4, Protobuf, TypeScript, AWS, Terraform, CDK, Apache Kafka, AWS SQS, REST/OpenAPI, GraphQL, JSON, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Maven, Gradle, JUnit, Mockito, Testcontainers

• IT-Beratung
• Power Plattform & Databricks
• KI-Softwareentwicklung (Custom Software)
• Wirtschaftliche Verantwortung für das Unternehmen

• Verwaltete und pflegte tägliche Verkaufs- und Transaktionsdaten und stellte deren Genauigkeit und Integrität für operative Berichte und Analysen sicher.
• Analysierte Kaufmuster von Kunden, um die Bestandsplanung zu unterstützen und die Produktverfügbarkeit zu verbessern.

• Externer Berater für verschiedene Projekte in der Automobilindustrie.

• Datenbasierte Geschäfts- und Leistungsanalyse

• Analyse, Interpretation und Validierung komplexer Geschäftsdaten

• Identifizierung von Trends, Risiken und möglichen Verbesserungsbereichen

• Übersetzung analytischer Erkenntnisse in konkrete Geschäftsempfehlungen

• Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen für Geschäftspartner

• Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
• Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
• Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
• Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
• Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.

• Datenmanagement eines Oracle-basierten Data Warehouses
• Operatives Monitoring des DWH
• ETL-Prozesse in Oracle SQL
• Beratung bei Reporting und DWH-Entwicklung
• Entwicklung von Dynamic List-, Grid-, Jxls- und Pivot-Reports im Report Server
• Datenvisualisierung im Report Server

• Entwickelte und pflegte 5 Power-BI-Dashboards für die Analyse von Pipeline-Tracking, Prognosen, Umsatzlücken, Quotenerreichung und Geschäftsabschlussleistung.
• Erstellte wöchentliche, monatliche und vierteljährliche Berichte, die von etwa 100 Stakeholdern aus Vertrieb, Finanzen und Marketing genutzt wurden.
• Entwickelte semantische Datenmodelle und ETL-Workflows mit Power Query, DAX und SQL; integrierte Daten aus Salesforce, SharePoint, dem internen Data Warehouse und Excel.
• Automatisierte Datenimport, -bereinigung, -transformation, Formatstandardisierung, KPI-Berechnungen, Dashboard-Aktualisierung und Berichtsvorbereitung mit Power Query, DAX und Power BI. Dadurch entfielen mehrere Stunden regelmäßiger manueller Arbeit für Datenaufbereitung und Berichtserstellung.
• Standardisierte KPI-Berechnungen und erstellte interaktive Berichte mit Sicherheit auf Zeilenebene, Drill-through und Wasserfallanalyse für Geschäftsreviews und Prognosen.

• Entwicklung eines interaktiven Tableau-Dashboards zur Analyse historischer Flugunfälle anhand von Daten des Federal Bureau of Aircraft Accident Investigation
• Entwicklung von Visualisierungen zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse für die Verbesserung von Maßnahmen zur Flugsicherheit unter Einsatz von Datenmodellierungs- und Transformationstechniken
• Entwicklung eines Power-BI-Dashboards zur Überwachung von Vertriebs-KPIs und Produktleistung durch Integration von Daten aus mehreren Quellen
• Entwurf eines Datenmodells im Star-Schema und Implementierung fortgeschrittener DAX-Messwerte für leistungsstarke und dynamische Berichte
• Entwicklung einer umfassenden BI-Architekturlösung mit Fokus auf ETL-Pipelines, Datenintegration und Data Governance
• Empfehlung von Power BI als zentralem Tool und Erstellung einer Roadmap für eine sicherheitskonforme Implementierung

• Verantwortete den Analytics-Stack von A bis Z, einschließlich Datenmodellierung, Cloud-Setup, Zugriffssteuerung, Kostenmanagement und stakeholderorientierten Dashboards.
• Erstellte und pflegte großskalige Daten-Workflows über mehr als 20 APIs und über 100 Mio. Zeilen mit GCP, BigQuery, dbt und Spark.
• Unterstützte Produkt-, Marketing-, Finanz- und Vertriebsteams mit KPI-Frameworks, Reporting-Ebenen und Entscheidungsunterstützung.
• Führte Automatisierungs- und KI-gestützte Analytics-Anwendungsfälle ein, um die Erkenntnisgewinnung und interne Abläufe zu verbessern.

• Absolvierte ein intensives AI-Engineering-Programm mit Fokus auf LLM-Bewertung, Retrieval, Agenten-Orchestrierung und multimodalen Workflows.
• Entwarf Retrieval-Pipelines mit Dokumentenaufnahme, semantischer Suche und zitatbewussten Ausgaben unter Verwendung von LangChain und ChromaDB.
• Erstellte agentenbasierte Workflows auf Basis von LangGraph mit Statusverwaltung, Klärungsschleifen und Freigabeschritten mit Mensch-in-der-Schleife.
• Setzte Prompt-Engineering und Evaluationsmuster ein, einschließlich Scoring-Logik und Guardrails, um die Ausgabequalität und Zuverlässigkeit zu verbessern.
• Arbeitete intensiv mit Python, FastAPI, OpenAI-APIs, LangChain, LangGraph und ChromaDB in End-to-End-Implementierungen.

• Implementierung von Analytics- und Automatisierungslösungen für die Business Unit Anti Financial Crime
• Bereitstellung der Infrastruktur, inklusive wiederverwendbarer Datenmodelle und Feature-Ingestion für produktive ML- und regelbasierte Modelle in den Bereichen Account Take-Over und Kartenbetrugserkennung sowie Customer Risk Assessment
• Verwendete Tools: Snowflake, dbt, Looker, AWS, Python, Airflow, Metaflow

• Greenfield-Implementierung von S/4HANA Embedded Analytics sowie Reporting- und Planungsprozessen mit SAP Analytics Cloud (SAC).
• Integrierte Produktions-, Vertriebs- und Bestandsplanung sowie Finanzplanung und Management-Reporting.
• Bestandsprognosen über SAC Machine Learning realisiert.
• Integration von S4/HANA-Daten und HR-Daten (Factorial) in SAP Datasphere (verschiedene Tabellen mit Echtzeitreplikation, zugehörige Dataflows und analytische Modelle)

• Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL, REST APIs, AWS Lambda, S3, RDS PostgreSQL, EventBridge, CloudWatch, Docker, Apache Airflow und BigQuery – Integration von Daten aus GA4, Google Ads, Meta Ads, CMS, CRM, Newslettern, Events und B2C-Bestellsystemen in analyseoptimierte Datensätze.
• Aufbau einer markenübergreifenden Lakehouse-Architektur von AWS zu BigQuery – Umwandlung von Roh-JSON/CSV-Daten in strukturierte, partitionierte und wiederverwendbare Reporting-Schichten mit Staging-, Intermediate-, Canonical- und Mart-Modellen.
• Entwurf relationaler und dimensionaler Datenmodelle: 3NF-Staging-Modelle, Star-Schemas, Faktentabellen, Dimensionstabellen, tägliche KPI-Aggregate und Dashboard-optimierte Marts für Marketing-, Content-, Abonnement-, Event-, CRM- und Umsatzanalysen.
• Implementierung produktionstauglicher Datenqualitäts- und Pipeline-Zuverlässigkeitsfunktionen: inkrementelle Loads, idempotente Upserts, Deduplizierung, Schema-Validierung, Zeilenabgleich, Null-Checks, Anomalieerkennung, Frische-Monitoring, Logging, Wiederholungsversuche und Fehlerbenachrichtigungen.
• Automatisierung markenübergreifender Reporting-Prozesse und Datenprodukte – Pipelines für 73 Newsletter-Kampagnen, 31 Lead-Listen-Synchronisierungen, 52 Event-Partner-Berichte und eine 500K-Datensatz-Unternehmensabgleich-Pipeline; Reduzierung der manuellen Datenvorbereitung um ca. 70 % und Steigerung der Analyst-Produktivität um ca. 30 %.