Databricks Experten in Deutschland

• Branche: Maschinenbau, Fahrzeugbau
• Regulierungen: Data Act
• Projektschwerpunkt: Datengovernance, rechtskonforme Maschinendatennutzung, Datenplattformen
• Beauftragt durch: CFO, Plattform Product Owner

Erfolge/Ergebnisse (Frühphase):

• Compliance-Begleitung des Aufbaus einer int. vereinheitlichten Datennutzungsplattform auf Basis Databricks.
• Schaffung der Voraussetzung für die rechtskonforme und effektive Maschinendatennutzung, u.a.:
• Technisch: Gap-Analyse und Schließen von Lücken in der Segmentierung und Pflege der erhobenen Maschinendaten.
• Technisch: Berücksichtigung von Datenausleitungen aus der Plattform an Nutzer und Dritte.
• Organisatorisch: Entwurf und Abschluss der erforderlichen Datennutzungsverträge.

• 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.

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

• Entwickelte und implementierte Erweiterungen in SAP BW on HANA 7.5 im Rahmen von CRM-Migration sowie S/4HANA- und BW/4HANA-Transformationsprogrammen
• Migrierte SAPI-Datenquellen auf das ODP-Framework als Teil der S/4HANA-Migration
• Lieferte SAP-ECC-Daten über BW-Datenmodelle und Calculation Views für Power-BI-Analysen in Snowflake
• Integrierte SAP- und Non-SAP-Datenquellen (inklusive MS Dynamics)
• Verbesserte die Transparenz im Reporting durch konsolidierte Datenmodelle
• Optimierte Datenladeprozesse für FI-CO-Datenquellen und verbesserte dadurch Ladezeiten und Systemperformance deutlich

• Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
• Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
• Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.

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

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

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

Oracle-Projektmanagement und Automatisierung

Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.

Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.

• Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
• Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
• Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
• Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
• Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
• Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
• Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
• Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
• Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen

Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass

Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.

Hauptaufgaben:

• Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
• Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
• Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
• Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
• Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
• Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
• Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
• Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team

Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL

• Leitete die durchgängige Umsetzung komplexer internationaler kundenorientierter IT- und Systemtransformationsprojekte in den Bereichen Mobility, Retail, Life Sciences und Produktentwicklung.

• Verwaltete Projektchancen und Umsetzungsinitiativen von der Konzeptentwicklung über Planung, Ausführung, Migration, Validierung und Bereitstellung bis zur finalen Kundenabnahme.

• Agierte als zentraler Ansprechpartner für Projektstakeholder und stellte die Abstimmung zwischen Kunden, Geschäftsbereichen, Lieferanten und Umsetzungsteams sicher.

• Stellte durch proaktive Überwachung von Meilensteinen, Liefergegenständen, Abhängigkeiten, Risiken und Ressourcenanforderungen eine termingerechte Projektausführung sicher.

• Leitete und koordinierte globale funktionsübergreifende Teams mit mehr als 20 Mitgliedern über mehrere Zeitzonen hinweg. Diente als zentrale Koordinationsstelle für Projektaktivitäten und stellte Verantwortlichkeiten, Meilensteine, Fortschrittsverfolgung und die zeitnahe Lösung von Problemen über mehrere Stakeholder hinweg sicher. Verwaltete das Status-Reporting mit allen Stakeholdern und lieferte klare und zeitnahe Updates, um die Abstimmung zu den Projektzielen sicherzustellen.

• Übernahm die fachliche Führung, Betreuung, das Coaching und die Unterstützung bei der Problemlösung für Projektteammitglieder. Arbeitete eng mit der Geschäftsleitung und Führungskräften zusammen, um Projektauftrag und Projektumfang, Prioritäten, Meilensteine und Abhängigkeiten festzulegen, Erfolgskriterien zu definieren und Projektziele zu erreichen.

• Arbeitete eng mit der Geschäftsleitung, Business-Stakeholdern, Lieferanten, Betriebsteams und externen Partnern zusammen, um Projektziele zu definieren und eine erfolgreiche Umsetzung sicherzustellen.

• Steuerte die Stakeholder-Kommunikation über Management-Dashboards, KPIs, Governance-Reviews, Sitzungen des Lenkungsausschusses und Projektstatusberichte.

• Erkannte Geschäftsanforderungen frühzeitig und stellte zeitnah effektive technische Lösungen bereit, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

• Leitete und unterstützte Strukturen für das Management von Teilprojekten und stellte eine konsistente Umsetzung, Berichterstattung und Eskalation über komplexe Initiativen hinweg sicher.

• Verwaltete Lieferantenbeziehungen und Dienstleister, um die Einhaltung vertraglicher Verpflichtungen, Service Levels, Zeitpläne und Qualitätsanforderungen sicherzustellen.

• Unterstützte Lieferantenauswahlprozesse, RFP-Bewertungen, Delivery Governance, Kostenüberwachung und Leistungsbewertungen.

• Kontrollierte Projektbudgets, Prognosen, Ressourcenzuweisungen und Finanzverfolgung, um die Umsetzung innerhalb der genehmigten Rahmenbedingungen sicherzustellen.

• Organisierte Workshops zur Erläuterung der Geschäftsanforderungen, Priorisierung der Projektziele und Steuerung von Änderungen.

• Überwachte Cloud-Migrationen (Azure/ AWS), Datenbankmigrationen/-upgrades, Systemupgrades, die Modernisierung von Infrastruktur und Anwendungen, Datenmanagement, die Ablösung von Altsystemen, AI-Lösungen sowie den Übergangsplan für mehr als 2000 Anwendungen usw.

• Koordinierte Umsetzung, Bereitstellung, Integration, Inbetriebnahme, Datenmigration und Übergabe, um die Produktionsbereitschaft sicherzustellen.

• Leitete ein funktionsübergreifendes Team, verwaltete Abhängigkeiten proaktiv und löste Projektprobleme bis zum Abschluss, während die Liefertermine eingehalten wurden.

• Verwaltete Projektrisiken, Abhängigkeiten, Probleme, Änderungsanfragen und Eskalationen proaktiv, um planbare Projektergebnisse sicherzustellen.

• Stellte die Einhaltung von GxP, ITIL, unternehmensweiten Governance-Standards, Validierungsanforderungen und Audit-Kontrollen sicher.

• Leitete interne und externe Audit-Unterstützungsaktivitäten, Validierungsdokumentation, CAPA-Koordination und Initiativen zur Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

• Vorangetriebene Standardisierung von Prozessen, Automatisierung und Verbesserungen der Governance in den Projektabwicklungsfunktionen.

• Leitete Initiativen zur Rationalisierung von Anwendungen, die zur Stilllegung von mehr als 50 Legacy-Anwendungen führten, die operative Effizienz verbesserten und Wartungskosten senkten.

• Treibt derzeit Generative-AI-Initiativen voran, um Projektdokumentation, Reporting, Wissensmanagement und Umsetzungsprozesse zu automatisieren.

• Moderierte Lessons-Learned-Workshops und setzte Maßnahmen zur kontinuierlichen Verbesserung um, um die Effektivität der Projektdurchführung zu steigern.