Data Quality Experten in München

• Entwicklung von Controlling-Systemen:
• Validierung verschiedener Business Cases
• Entwicklung von Organisation, Aufgabenbeschreibungen, Prozessen und Systemen des Controlling-Systems zur Verbesserung der Aktivitäten
• Harmonisierung der ERP-Software innerhalb des Konzerns (IT-Beschaffung – Plandaten – Controlling – Berichte)
• Budget-Stammdaten und Planung:
• Aufbau einer phasenorientierten Projektplanung
• Überwachung und Validierung von Projekten: OPEX und CAPEX aufgrund gesetzlicher Vorgaben und konzerninterner Abhängigkeitsregeln
• Validierung regulatorischer Berechnungen
• Unterstützung des PMO
• Präsentationen und Berichte Tools: SAP 4/HANA; SAP ERP Central Component (SAP ECC): SAP FI/CO; SAP MM; SAP PPM; BOARD; TABLEAU; MS Office 365;

Das Programm dient der umfassenden Neuausrichtung der deutschen Consumer Panel Services. Es verbindet einen erheblichen Panelboost mit der Neuverarbeitung historischer Datenbestände und der Integration neuer Receipt-Daten. Durch die deutliche Vergrößerung und Stabilisierung des Panels unter Einbindung externer Partner soll die Aussagekraft der Datenbasis verbessert und eine belastbare Grundlage für Methodologie, Gewichtung und Kundenreporting geschaffen werden. Parallel werden historisch gewachsene Prozesse für Datenlieferung, OCR, Matching, Item QC, Methodologie und Reporting harmonisiert, technologisch weiterentwickelt und organisatorisch neu ausgerichtet. Ziel ist eine skalierbare End-to-End-Landschaft mit höherer Datenqualität, klaren Verantwortlichkeiten, belastbarer Governance und nachhaltig steuerbaren Betriebsprozessen.

• Gesamtsteuerung des Restatement-Programms einschließlich der integrierten Roadmap sowie der Meilensteine, Abhängigkeiten, Risiken und Managemententscheidungen.
• Koordination des Panelboosts sowie Abstimmung der erforderlichen Datenlieferungen, Qualitätsanforderungen und Voraussetzungen für Methodologie, Gewichtung und Reporting.
• Ausrichtung von Business, Product, Data Science, Technology, Operations und externen Partnern auf ein gemeinsames Zielbild, abgestimmte Prioritäten und ein integriertes Vorgehen.
• Gestaltung des Organizational Change, der durch die grundlegende Neuausrichtung von Datenbasis, Methodologie und Steuerungslogik ausgelöst wird und etablierte Entscheidungs- und Zusammenarbeitsmuster nachhaltig beeinflusst.
• Aufbau und Weiterentwicklung von Governance-, Reporting- und Eskalationsstrukturen sowie von programmweiten Monitoring- und Betriebsprozessen für eine belastbare Steuerung und nachhaltige Übergabe.
• Steuerung kritischer Daten-, Technologie- und Providerabhängigkeiten einschließlich Reprocessing, OCR-Transition und der zeitlichen Synchronisation von Delivery, Testing, Methodologie und Reporting.
• Orchestrierung der internationalen Zusammenarbeit mit Teams und Stakeholdern in Deutschland, dem Vereinigten Königreich, Portugal und Rumänien sowie mit externen Lieferanten in Deutschland und Österreich.

Impact Areas und Expertise: Program & Delivery Leadership, Business & Technology Alignment, Organization & Transformation, Governance & Sustainable Operations, Strategy & Target, Methodic Leadership, Transformation & Change Leadership, Executive Advisory

• Nach mehreren S/4-Go-Lives fehlten Struktur, Rollen- und Entscheidungsklarheit in Finance und IT; Governance-Mechanismen, Prioritätslogiken und Verantwortlichkeiten waren nicht ausreichend definiert.

• Unklare Schnittstellen, hohe Abstimmungsaufwände und inkonsistente Arbeitsweisen führten zu organisatorischer Instabilität und eingeschränkter Führungs- und Steuerungsfähigkeit.

• Das bestehende Operating Model zwischen Finance, Controlling und IT war nicht funktionsfähig, wodurch Transparenz, Zusammenarbeit und Entscheidungswege beeinträchtigt waren.

• Design der Transformations- und Organisationsarchitektur für Finance sowie Klärung von Rollen, Entscheidungswegen und Prioritäten.

• Diagnose und Strukturierung der Finance- und IT-Organisationen (DE/UK/PL) inkl. Zusammenarbeit, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen.

• Neugestaltung des Finance–IT Operating Models mit Fokus auf Governance, Steuerungsroutinen und funktionsübergreifende Zusammenarbeit.

• Führungskräfte- und Team-Enablement, insbesondere Global Process Owner, Key User und Finance Leads (systemische OE / Leadership).

• Steuerung des Transformationsportfolios inkl. Klarheit über Risiken, Abhängigkeiten und bereichsübergreifende Entscheidungsprozesse.

• Strukturelle Steuerungsfähigkeit wiederhergestellt, indem Rollen, Entscheidungswege und Prioritäten klar definiert und organisationweit verankert wurden.

• Governance & funktionsübergreifende Zusammenarbeit systemisch gestärkt – Finance, Controlling und IT arbeiteten wieder in konsistenten, abgestimmten Strukturen; Reibungsverluste gingen messbar zurück.

• Arbeits- und Kommunikationslogiken harmonisiert, wodurch Abstimmungen schneller, transparenter und weniger konfliktbehaftet wurden.

• Organisation nachhaltig befähigt, u. a. durch den Aufbau einer tragfähigen Key-User-/Process-Owner-Community und klar definierte Steuerungsroutinen.

• Transformation strukturiert steuerbar gemacht – priorisierte Vorhaben, klare Risiko- und Fortschrittslogiken sowie konsistente Entscheidungsformate erhöhten die Umsetzungsgeschwindigkeit.

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.

• Führung einer 16-köpfigen Finance- und Accounting-Organisation während einer Restrukturierungsphase; Stärkung von Closing-Disziplin, Financial Control, Cash-Transparenz und Verantwortlichkeit.
• Unterstützung von Kostenprogrammen mit ca. €2 Mio. jährlicher Einsparung; Aufbau regelmäßiger KPI-Reviews für P&L, Working Capital, POC und Cash-Themen.
• Verantwortung für Monats-, Quartals- und Jahresabschlüsse nach HGB/IFRS, Management-/Group Reporting, Audit, Tax und GoBD-Compliance.
• Finance-Automatisierung mit klarem Business-Nutzen: 13-Wochen-Liquiditätsplanung, Cashflow-Reporting, P&L gegen Plan, Abweichungsanalysen und Bankabgleich; manueller Aufwand um 40–60 % reduziert.
• Weiterentwicklung der Kreditorenprozesse durch OCR-gestützte Rechnungsverarbeitung und Drei-Wege-Abgleich mit Ausnahmebehandlung.
• Sparringspartnerin der Geschäftsleitung bei Restrukturierung, Liquidität, Working Capital, Risiken und Prozessvereinfachung.

Themen:

• Weiterentwicklung des CRM-Systems NKAM und systemtechnische Trennung von „direct“ und „indirect“sales
• Neumodellierung des Bereichs Discountverwaltung und Auslagerung in ein anderes System.
• Konzeption zahlreicher Verbesserungen auf der Wholsale-Seite zur Reduktion des manuellen Aufwands bis zur Ebene von User Stories.

• 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.

• Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
• Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
• BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
• Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL

Englischunterricht an der Munich Volkshochschule, Entwicklung von Schulungsmaterialien und Durchführung von Kursen für erwachsene Lernende

• 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

DWH für Kunden- und Finanzdaten

• Erweiterung DWH um neue Datenquellen
• Berichtsentwicklung
• Datenqualitätsmanagement

Vorgehensmodell: Scrum

Werkzeuge: Atlassian Confluence & Jira

Datenbanken: Microsoft SQL Server

Programmiersprachen: SQL, T-SQL

ETL: Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

Frontend-Plattform: PowerBI, Microsoft Reporting Services

• Verantwortung für das operative HR-Tagesgeschäft von 4 deutschlandweiten Studios mit Fokus auf Personaladministration und Employee Lifecycle
• Erstellung, Prüfung und Verwaltung sämtlicher arbeitsrechtlicher Dokumente (Arbeitsverträge, Vertragsänderungen, Bescheinigungen, Zeugnisse)
• Vorbereitung der Entgeltabrechnung, insbesondere für Stundenlohnmodelle, inkl. Datenaufbereitung und Abstimmung
• Pflege und Verwaltung von Zeitwirtschaftsdaten im System (Gfos) sowie Sicherstellung der Datenqualität
• Proaktive Steuerung und Nachverfolgung personalrelevanter Fristen (z. B. Probezeiten, Befristungen, Beurteilungen) in enger Abstimmung mit den Studioleitungen
• Funktion als zentrale Schnittstelle und Reminder für Führungskräfte bei allen HR-relevanten Themen und Prozessen
• Strukturierung und Nachverfolgung von HR-Vorgängen sowie Sicherstellung der Vollständigkeit und Compliance aller Unterlagen
• Erstellung und Pflege von HR-Dokumenten, Auswertungen und Übersichten in Word und Excel

• Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
• API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
• Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
• Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
• Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
• Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
• Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.