Data Warehouse Experten in Deutschland

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.

• IT-Systeme: Azure DevOps, SharePoint, Opal/Repost, JustinMind, Monday, SAP

• Analyse der Anforderungen an die Filialsoftware

• Koordination interkultureller Teams

• Teilweise agile Projektorganisation

• Stammdatenverwaltung / DMS

• UI/UX-Design und Mockup-Erstellung

• Anforderungsdokumentation

• Digitalisierung von Unterschriften

• Stakeholder-Management und Workshop-Moderation

• Abrechnung / Banküberweisung

• Business Analyse / Requirements Engineering

Konzeption und Umsetzung einer „unified-commerce“-Plattform für KMUs zum Verkauf und zur Realisierung von Multi-Produkt-Bundles

Erfolge: Termingerechte Konzeption, Bereitstellung und Kundenabnahme eines 100% funktionsfähigen, CPQ-basierten „Buy Flow“-Prozesses zur Konfiguration und zum Vertrieb von Multi-Produkt-Bundles innerhalb des vorgegebenen Zeitfensters von 90 Tagen. Erfolgreich getestete Integration diverser Schnittstellenservices für die Bereiche: Kundensuche, Anreicherung von Kundendaten, Adressvalidierung, Servicequalifizierung, Rufnummernvalidierung, Bonitätsprüfung, Terminauswahl und Quote-to-Order Transition.

Verantwortlichkeiten:

• Strategische Zielumsetzung: Ableitung und Umsetzung strategischer Kundenziele (z. B. Release-Inhalte, Business Value).
• Backlog Management: Erstellung und Ausarbeitung von Backlog-Items (Initiatives, Epics, User Stories, Defects) in enger Abstimmung mit Projektteam und Kunde.
• Priorisierung & Releases: Verantwortung für die Priorisierung des Product Backlogs sowie die Umsetzung definierter Release-Ziele.
• Deliverable Tracking: Nachverfolgung von Arbeitsergebnissen auf Lieferanten- und Kundenseite.
• Roadmap & Releaseplanung: Entwicklung und Umsetzung von Roadmaps und Release-Plänen gemeinsam mit dem Kunden.
• Scope-Verantwortung: Verantwortung für den vertraglich vereinbarten Leistungsumfang.
• Claim Management: Aktives Claim- und Änderungsmanagement gegenüber dem Kunden.
• Teamkoordination: Steuerung und Koordinierung des Entwicklungsteams.
• Synergienutzung: Nutzung von Synergien zwischen Kundenprojekten und Produktentwicklung.
• Angebotserstellung: Erstellung von Angeboten (mit Supervision) sowie Präsentation vor Ort bei Kunden und Partnern.

Skills: Entwicklung, Kommunikation und Umsetzung von Produktvisionen; Product Backlog Management; Stakeholder Management; Regelmäßiges Reporting an Management und Steering Committees; Anforderungsanalyse & -Engineering; Durchführung und Dokumentation von Workshops; Fachliche Führung und Koordination von (verteilten) Projektteams und externen Dienstleistern; Epic Management; User Story Spezifikationen; Erstellung von Use Cases, Unterstützung bei Softwaretests und User Acceptance Testing (UAT); Release Management und Sprint Planung; Design von SOLL-Prozessen; Prozessoptimierung; Planung, Konzeption und Spezifikation von Schnittstellen zu Bestands- und Neusystemen; Identifikation, Bewertung und Steuerung von Projektrisiken; Aktives Claim- und Änderungsmanagement; Moderation von Sprint- Planungen und -Reviews; Datenmigration; Scrum; Kanban; REST API; JSON; XML; BPMN; UML; Jira; Confluence

• Neuanbindung der Produkt-Schnittstellen des Financial Dataware House (FDW) direkt an die Abacus 360 Native Schnittstellen
• IT-Umgebung: PC, Client-Server, Citrix Remote-Client, Oracle DB
• Mapping des FDW-Outbound auf Abacus 360 Native
• Analyse der Anforderungsdokumente, Fachkonzepte und bestehenden Schnittstellenregeln
• Definition neuer FDW-Regeln für den Outbound nach Abacus 360
• Anpassung von Testscripten für die neuen Schnittstellen
• Durchführung von Tests zur Sicherstellung der korrekten Datenlieferung und Verarbeitung

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

• Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
• Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

• Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
• DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
• Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
• MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
• Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.

• Definition und Aufbau der Themenbereiche
• Aufbau eines Governance-Modells für die Abteilung mit den Verantwortungsbereichen
• IT-Strategie, Projektmanagement, Prozessmanagement sowie Qualitäts- und Nachhaltigkeitsmanagement
• Ausarbeiten einer Kommunikationsstrategie in den Konzern
• Erstellen der IT-Strategie
• Design von Templates, Guidelines und Prozessen für einheitliches Arbeiten
• Aufnahme strategischer Leitplanken und Gruppierung laufender Projekte – Ableitung einer Roadmap für die strategische Planung
• Review laufender Projekte
• Erstellen der Kalkulation und des Staffing-Mengengerüsts
• Definition von Stellenprofilen

• Fachliche Leitung und Weiterentwicklung eines Teams von 28 IT-Mitarbeitenden (intern & extern) in den Fachbereichen HelpDesk / HelpLine, RHEL (Red Hat), MUREX (Handelssystem & Applikationen), SAP-Basisbetrieb
• Steuerung externer Dienstleister (u. a. FI-TS für SAP-Basisbetrieb)
• Personal-, Ressourcen- und Budgetplanung für IT-Abteilung und Projekte
• Einführung und Etablierung regelmäßiger Kommunikationsformate (Jour Fixe, Team- und abteilungsübergreifende Meetings)
• Sicherstellen des Applikationsbetriebs in einer hybriden Umgebung (Windows / Linux mit Datenbank- und Web-/Applikationsservern)
• Unterstützung von Transformationsprojekten zur Modernisierung der Anwendungslandschaft (z. B. DevOps-Ansätze)
• Aufbau und Einführung eines digitalen IT-Einkaufs für Hard- & Software (z. B. mit DELL)
• Entwicklung und Steuerung der Abteilung „IT-Betrieb DOS" basierend auf der Unternehmensstrategie
• Erstellung von Management-Berichten & Entscheidungsvorlagen zu IT-Projekten, Optimierungspotenzialen und Automatisierungsmöglichkeiten
• Vertretung der Abteilung in den Gremien der Rentenbank und Sicherstellung der regulatorischen Compliance (BaFin §44, DSGVO, BSI, MaRisk)

Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.

Financial Data Integrity & ERP Governance

• GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
• Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
• SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
• Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt

Finance Reporting Transformation

• Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
• Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
• Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
• Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt

Power BI & Analytics Enablement

• Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
• Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
• Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen

Transformation Infrastructure & Collaboration

• Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
• Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
• Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert

Outcomes

• GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
• Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
• Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
• Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt

Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python

• Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
• Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
• Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
• Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
• Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
• Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
• Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
• Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
• Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.

Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python

• Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
• Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
• Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform

• 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.

• 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

Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute

• Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
• Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.

Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025

• Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
• Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
• Analyse und Validierung von Datenmodellen
• Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
• Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
• Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads

Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute

• Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
• Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
• Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
• Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
• Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.

Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.

Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows