Data Lake Experten in München

• 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

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

• 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).

• End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
• Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
• Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
• Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
• Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
• Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
• Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
• Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.

• Durchführung einer umfassenden Due Diligence-Prüfung für eine potenzielle Akquisition einer Schweizer Produktionsfirma im Rahmen einer Pre-Merger-Analyse
• Bewertung der Produktionskapazitäten und technischen Infrastruktur
• Bewertung der Integrationsmöglichkeiten in bestehende Geschäftsprozesse
• Risikobewertung und Erstellung von Handlungsempfehlungen
• Dokumentation der Prüfungsergebnisse und Präsentation vor der Geschäftsleitung

• Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.

• Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

• Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

• Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

• Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

• Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

• Zusammenarbeit mit Stakeholdern in verschiedenen Abteilungen, um Geschäftsanforderungen, Ziele und Vorgaben zu identifizieren und zu dokumentieren.
• Durchführung von Interviews, Workshops und Umfragen zur Sammlung umfassender Anforderungen für Salesforce-Lösungen.
• Konfiguration von Salesforce-Produkten wie Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Health Cloud und Data Cloud gemäß den Unternehmensanforderungen.
• Analyse bestehender Geschäftsprozesse und Identifizierung von Verbesserungs- und Automatisierungspotenzialen innerhalb der Salesforce-Plattform.
• Aufbau von Kampagnen, Automatisierungen und Journeys, Datenmanagement, API-Integrationen, Scripting und Anpassungen, Analysen und Berichterstattung sowie Einführung generativer KI-Funktionen.
• Entwicklung kundenspezifischer Anwendungen mit Apex, Visualforce und Lightning-Komponenten; Erstellung und Anpassung von Salesforce-Objekten, Workflows, Validierungsregeln und Triggern; Implementierung benutzerdefinierter Oberflächen mit Lightning Web Components (LWC).
• Erstellung von Schulungsmaterialien und Durchführung von Schulungen zur effektiven Einführung von Salesforce-Lösungen.
• Laufender Support für Endbenutzer, Fehlerbehebung und Sicherstellung der Nutzerkompetenz in Salesforce.
• Erstellung und Durchführung von Testplänen, einschließlich Unit-Tests, Integrationstests und User Acceptance Testing (UAT).
• Identifikation und Lösung von Problemen, um sicherzustellen, dass Salesforce-Lösungen den Geschäftsanforderungen und Qualitätsstandards entsprechen.
• Design und Implementierung benutzerdefinierter Berichte und Dashboards zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse und Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.

• Konzipierte eine Self-Service-Plattform mit Google Kubernetes Engine (GKE) für eine große Finanzinstitution (Commerzbank), die über 1000 Nutzer in Hunderten von Produktteams befähigte, Ressourcen eigenständig bereitzustellen und Entwicklungszyklen deutlich zu beschleunigen.
• Entwarf eine datenproduktorientierte Plattformarchitektur für das britische Verkehrsministerium (Department for Transport, DfT), um mehr als 1500 direkte Endanwender und zahlreiche angebundene Drittsysteme zu bedienen, wodurch Datenzugänglichkeit und Governance verbessert wurden.
• Trieb das Geschäftswachstum voran, indem ich die strategische Roadmap für die Geschäftslinie 'One Cloud' entwickelte, mit dem Ziel einer Umsatzsteigerung von 10 %.
• Diente als Kernmitglied der CTO-Authority und gab strategische Empfehlungen zu internen Cloud-Initiativen und Best Practices.

• 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

• Verwaltung eines digitalen Portfolios im Wert von 30 Mio. $, bei dem strategische Ziele mit technologischen Lösungen verknüpft wurden, um die Kundenerfahrung über Geschäftsbereiche hinweg zu personalisieren und zu verbessern, wodurch Engagement und Zufriedenheit stiegen.
• Zusammenarbeit mit der Leitung des Client Experience Office und funktionsübergreifenden Teams zur Definition des Geschäftswerts und zur Initiierung digitaler Transformationsinitiativen sowie digitaler Praktiken im gesamten Unternehmen.
• Leitung der Initiative „Unified View of the Client (UC360)“ durch vier agile Squads zur Integration unterschiedlicher Kundendaten aus verschiedenen Geschäftsbereichen in eine einheitliche Analytikplattform, wodurch Kundeneinblicke, Marketingengagement und Journey-Analysen erweitert wurden.
• Verwaltung eines Jahresbudgets von 8 Mio. $, Sicherstellung einer Budgetabweichung von +/- 5 % sowie Durchführung vierteljährlicher Inkrementalplanungen zur Synchronisierung funktionsübergreifender Abhängigkeiten.
• Steigerung der Verkäufe und des verwalteten Vermögens um 26 Mio. $, indem die UC360-Plattform zur Umsetzung gezielter Marketingstrategien und Kundenansprache genutzt wurde, unterstützt durch prädiktive Modelle und tiefgehende Einblicke, wodurch die Produktivität des Analytikteams gesteigert und die Markteinführung beschleunigt wurde.
• Behebung von Fehlanpassungen und Dateninkonsistenzen durch Koordination einer Drittanbieterbewertung zur Definition eines neuen Zielbilds für Daten und Analytik sowie eines Betriebsmodells mitsamt Governance-Rahmen, wodurch termingerechte Projektdurchführungen und funktionsübergreifende Zusammenarbeit ermöglicht wurden.
• Erstellung detaillierter Berichte zu KPIs, Finanzprognosen und Ressourcenplanung für fünf agile Teams, um sicherzustellen, dass Projekte ihre Ziele erreichten und messbare Renditen lieferten, wodurch Effizienz und Wirkung in wichtigen Geschäftsbereichen maximiert wurden.

• Organisationsdesign & HR-Transformationsprojekt.
• Entwicklung von OKRs.

• Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
• Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
• Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
• Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
• Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)

• Beratung in IT-Beschaffung, Vergabeverfahren und Prozessmanagement
• Erstellen von Verfahrens- und Vertragsunterlagen
• Projekt- und Dokumentenmanagement sowie Qualitätssicherung
• Analyse und Optimierung von Unternehmensprozessen
• Konfliktanalyse, Vertragsprüfung und Lösungsentwicklung