Data Quality Experten in München

• 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.

• 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

• Entwickelte und pflegte analytische Reporting-Lösungen für Kunden, um Umsatztrends, Leistungsfaktoren, Risiken und Optimierungspotenziale zu identifizieren und datengetriebene Entscheidungen in Sales, Finance, Product, Data Engineering und Controlling zu unterstützen.
• Definierte und analysierte Kundentrends und Leistungskennzahlen, um Ursachen für Abweichungen, Anomalien und neue Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen abzuleiten.
• Entwickelte und verantwortete analytische Datenmodelle und Reporting-Layer, um Skalierbarkeit, Performance und analytische Robustheit für Executive- und Operational-Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen sicherzustellen.
• Plante, verfolgte und setzte Projekte um und stellte dabei durch strenge Validierungs- und Abgleichsprozesse die Einhaltung von Zeitplänen, Datenqualität, Konsistenz, Lieferergebnissen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards sicher.
• Erhöhte die analytische Reife durch die Formalisierung analytischer Workflows, die Dokumentation von Datenprozessen und Standard Operating Procedures (SOPs) sowie durch Schulungen zur Förderung von Self-Service-Analytics und zur Verankerung einer datengetriebenen Kultur in operativen und fachlichen Teams.
• Übernahm die Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung und Datensammlung über Transformation und die Entwicklung robuster Business-Logiken bis hin zum Data Storytelling und zur Übergabe an Stakeholder.
• Übersetzte Komplexität in strukturierte Klarheit, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nicht-technischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
• Führte fortgeschrittene SQL-basierte Analysen komplexer Geschäftsdaten durch, um Trends, Zusammenhänge und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung aufzudecken.
• Trieb Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen voran, indem Python, SQL-Optimierung und KI-gestützte Tools genutzt wurden, um Verarbeitungszeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit analytischer und operativer Workflows zu erhöhen.
• Standardisierte KPI-Definitionen und Reporting-Logiken, um Konsistenz und Vertrauen in Reporting-Lösungen sicherzustellen.
• Entwickelte Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in End-to-End-Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.

Verfeinerung von Epics und User Stories, um eine stärkere Automatisierung der CRM-Nutzung zu erreichen. Testen eines neuen Rabattsystems.

• Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von 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 für die Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

DWH für Kunden- und Finanzdaten

• Erweiterung des 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

• 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.

• Skalierbare Datenanwendungen entworfen, entwickelt und konfiguriert, passend zu Geschäftsprozessen und technischen Anforderungen.
• Skalierbare, kosteneffiziente Datenarchitekturen mit Snowflake über AWS, Azure und GCP entwickelt und dabei dbt für Datentransformation und Modellierung eingebunden.
• Robuste ETL-Datenpipelines aufgebaut und gepflegt, um hohe Datenqualität für eine reibungslose Migration und systemübergreifende Integration sicherzustellen.
• Starke Expertise in SQL und Python mit umfassender Erfahrung in Datenmodellierung, ETL/ELT-Pipeline-Entwicklung und Streaming-Datenverarbeitung gezeigt; sicher im Umgang mit Git-basiertem Versionsmanagement, CI/CD-Prozessen und Test-Frameworks, mit solidem Wissen in den Bereichen Datenqualität, Observability, Kostenoptimierung, Sicherheit und Data-Governance.
• Mehrere Datenmigrationsinitiativen von SAP HANA nach Snowflake mit einem modularen dbt-Framework geleitet.
• End-to-End-Daten-Transformations-Workflows mit dbt auf Snowflake entworfen und gepflegt, geschichtete Datenmodelle implementiert, die Performance optimiert und eine hochwertige Datenbereitstellung für Business Intelligence und Reporting sichergestellt.
• Entwicklungs-, QA- und Produktions-Deployments über strukturierte Versionskontrolle und Release-Management mit GitLab gesteuert.
• Daten aus mehreren Quellen, darunter relationale Datenbanken, Flat Files, Excel und große Systeme, in Snowflake integriert und zentralisiert.
• Umfassende Expertise in den Datenbereichen Sales, Marketing, HR und ERP angewendet und relevante KPIs sowie Reporting-Lösungen entwickelt und gepflegt.
• Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um End-to-End-Datenlösungen termingerecht durch proaktives Lösen von Problemen und gute Abstimmung umzusetzen.
• Die Snowflake-Sandbox-Umgebung für die Data-Engineering-Abteilung administriert.
• Kolleginnen und Kollegen, die in Datenrollen gewechselt sind, in Snowflake geschult und technische Beratung sowie Mentoring für Junior-Teammitglieder übernommen.

• Verantwortung für das operative HR-Tagesgeschäft von 4 deutschlandweiten Studios mit Fokus auf Personaladministration und Mitarbeiterlebenszyklus
• 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 Erinnerungspunkt für Führungskräfte bei allen HR-relevanten Themen und Prozessen
• Strukturierung und Nachverfolgung von HR-Vorgängen sowie Sicherstellung der Vollständigkeit und Einhaltung aller Vorschriften
• Erstellung und Pflege von HR-Dokumenten, Auswertungen und Übersichten in Word und Excel

• Entwurf, Entwicklung und Pflege vollständiger ETL-Pipelines für eine skalierbare und zuverlässige Datenintegration
• Unterstützung bei Datenqualitätsprüfungen, Tests und Migrationen
• Entwicklung und Pflege von dbt-Modellen für strukturierte, modulare und wiederverwendbare Datentransformationen
• Einsatz von KI-gestützter Entwicklung, um ETL-Jobs und die Codequalität zu verbessern
• Entwicklung von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung

• 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.

• Leiten und Entwickeln eines Teams von 3 Mitarbeitenden in Talentgewinnung, Employer Branding und HR-Operations
• Verwalten eines Jahresbudgets von ca. 95.000 € und Beratung des Logistikdirektors bei der Gehaltsbudgetverteilung für 400 Mitarbeitende (20 % Teamwachstum innerhalb eines Jahres)
• Agieren als strategischer Sparringspartner für Management- und Führungsteams zu Themen wie Talententwicklung, Organisationswandel, Vergütung & Benefits und Personalrichtlinien
• Etablieren aller Personalprozesse für Talentmanagement, Employer Branding und Operations
• Unterstützung der Führung bei Personalentwicklung und Talentmanagement
• Implementieren und Durchführen von Schulungsprogrammen (Positive Führung, Change Management, interkulturelle Kommunikation)
• Vorantreiben kultureller Transformationsinitiativen in Übereinstimmung mit den JYSK-Werten und den Unternehmenszielen
• Führen des jährlichen HR-Strategieprozesses, Festlegen lokaler Prioritäten und Setzen messbarer Ziele
• Leitung des Event-Teams für die Organisation von Mitarbeiterevents
• Steuern der Change-Kommunikation

• Konzernweite Verantwortung für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, strategische Begleitung von Corporate Start-Ups und Beteiligungsmanagement an Start-Ups
• Direkte Führung von 3 Mitarbeitern
• Direkte Berichtslinie zur Geschäftsleitung
• Business Development: Konzeption und Aufbau einer Informationsplattform über die weltweite Maschinenbasis und Kundenumsätze/-margen im Bereich Aftersales auf Basis SAP-Daten, Unterstützung bei der Vertriebsplanung im Rahmen der Budgetplanung, Begleitung von Projektteams in Wirtschaftlichkeitsberechnungen
• Digital Ventures: Begriffsdefinitionen, Prozessentwicklung zur Generierung und Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen, operative Validierung von neuen Geschäftsmodellen zur Erweiterung der Geschäftsbereiche des Konzerns, strategische Begleitung von Projektteams in der Implementierung neuer Geschäftsmodelle, Kooperationsprojekt mit der Hochschule München, Steuerung und Begleitung von Beteiligungen an Start-Ups

• Unterstützung bei der Einführung des CMS Pimcore sowie Support-Unterstützung und Partner-Management für die bestehende Anwendungslandschaft.
• Know how-Transfer zur bestehenden Anwendungslandschaft.
• Beratung von Stakeholdern zur Neuimplementierung.
• Unterstützung bei der Datenmodellierung für Pimcore.
• Konzepte und Begleitung Datenmigrationen von Salesforce nach Pimcore mittels ESB.
• Erzeugen von User Storys.
• 3rd Level Support für geschäftskritische Prozesse.
• Technologien: Salesforce Marketing-, Sales- und Service Cloud, Talend ESB, Pimcore Shopware, ERP-System Move, DB2, MySQL, MS Office, MS Visio, Jira, Confluence.