Data-Pipeline-Experten in Berlin

• Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
• Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
• Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
• Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.

• Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
• Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
• PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
• Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.

FP&A-Tech-Transformation für ein Unternehmen mit neunstelligen Umsätzen geleitet – von der Behebung alter technischer Schulden bis zur Einführung einer AI-native EPM-Lösung

• Steuerung der FP&A-Transformation von A bis Z, vom Architektur-Redesign über die Auswahl des EPM-Tools bis zum Rollout
• Bewertung von über 12 EPM-Plattformen durchgeführt, von Verhandlungen mit Anbietern bis zu einem Auswahlrahmen, der auf die langfristige Planung ausgerichtet war
• Einschränkungen in der Architektur der Finanzplanung analysiert, die Ergebnisse dem CFO vorgestellt und das Mandat der Führungsebene zur grundlegenden Neugestaltung der FP&A-Infrastruktur gesichert

• Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
• Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
• Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
• Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
• Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
• Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
• Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
• Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices

• Entwickelte KI-gestützte Dokumentenverarbeitungslösungen mit Python, OCR, NLP und Large Language Models (LLMs), um die Extraktion, Validierung und Klassifizierung von Finanzdokumenten zu automatisieren und die Verarbeitungszeit um 75 % zu senken.
• Baute intelligente mehrstufige Workflow-Automatisierungspipelines, die KI-Services, Machine-Learning-Modelle und Unternehmenssysteme integrieren, um Finanzprozesse zu verschlanken und die Datenqualität zu verbessern.
• Entwickelte wiederverwendbare KI-gestützte Transformationsframeworks, die strukturierte und unstrukturierte Dokumentformate (XML, CSV, JSON, TXT, DAT) verarbeiten und in einheitliche Business-Schemata normalisieren können.
• Konzipierte und entwickelte Python-basierte REST-APIs und Backend-Services zur Unterstützung von Finanzanwendungen im Unternehmen und von Data-Processing-Workloads mit hohem Volumen.
• Entwickelte skalierbare Daten-Synchronisationspipelines zwischen Oracle CFIN und SQL-Datenbanken und integrierte Machine-Learning-Modelle für Cashflow-Prognosen sowie die Erkennung von Anomalien in AP/AR.
• Architektierte und implementierte Apache-Airflow-Workflows zur Orchestrierung KI-gestützter Datenpipelines und automatisierte den kompletten Ablauf von der Dokumentenaufnahme bis zur Integration in Finanzsysteme.
• Leitete die Migration kritischer Unternehmensintegrationen von MuleSoft zu Python-basierten Services und verbesserte dadurch Wartbarkeit, Performance und betriebliche Flexibilität bei gleichzeitig vollständiger Datenintegrität.
• Verantwortete den gesamten API-Lebenszyklus, einschließlich Lösungsdesign, Implementierung, Dokumentation, Deployment, Monitoring und Produktionssupport für geschäftskritische Finanzsysteme.
• Arbeitete direkt mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, Lösungsanforderungen zu definieren und durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows messbare Verbesserungen zu erzielen.
• Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Engineering- und Business-Teams zusammen, um Features schnell weiterzuentwickeln, Prozesse zu verbessern und die erfolgreiche Einführung KI-gestützter Lösungen voranzutreiben.
• Übernahm technische Führung durch Architektur-Reviews, Technologieentscheidungen, Code-Reviews und Best Practices im Engineering für Integrations- und Automatisierungsinitiativen.
• Mentorierte Entwickler, definierte Coding-Standards und trug zur Verbesserung von Softwarequalität, Wartbarkeit und Lieferfähigkeit über mehrere Projekte hinweg bei.
• Leistete Produktionssupport während kritischer Monats- und Quartalsabschlüsse, führte Root-Cause-Analysen durch und setzte schnelle Fixes um, um Systemzuverlässigkeit und Datenkorrektheit sicherzustellen.

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.

• Datenvisualisierung & Storytelling: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
• Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
• Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
• BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.

• KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
• An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.

Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.

Tätigkeiten:

• Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
• Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
• Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
• Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
• Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
• Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket

Erfolge:

• 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
• 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
• Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
• 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
• 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
• Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert

• Biete freiberufliche Softwareentwicklungs- und AI-Orchestrierungsdienste für ein Startup in der Frühphase an.
• Entwickle und koordiniere autonome KI-Systeme, die komplexe, mehrstufige Workflows ausführen können.
• Entwickle Piloten und Proof-of-Concept-Lösungen mit Kundenkontakt.
• Nehme an Meetings mit Kunden und Investoren teil, um die Produktentwicklung und Geschäftsgespräche zu unterstützen.

In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.

• Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
• Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
• Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
• Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
• Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.

• Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
• Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung

• Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
• Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
• Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.

Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.

• Versicherungsdienstleister*

Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.

Umsetzung:

• Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
• Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
• ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten

Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.

Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL