Experten für dimensionales Modellieren

Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa

Schieneninfrastruktur

• Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
• Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
• Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)

Ausgangslage:

Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.

Maßnahmen:

• Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
• Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
• Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
• Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
• Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
• Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
• Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
• Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
• Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.

Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe

Ergebnisse:

• Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
• Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
• Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
• Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
• Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.

Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.

• Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
• Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software

Ich suche freiberufliche Aufgaben 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-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
• DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
• Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
• MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
• Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.

• Kunde — Podimo ApS (Podcast- und Hörbuch-Streaming): Aufbau der Finanz-Reporting-Ebene auf BigQuery + dbt + Airflow, einschließlich der zentralen Umsatztransaktions-Faktentabellen für das Finanzreporting.
• API-Automatisierung: Konzeption und Aufbau einer BigQuery → Airflow → Microsoft Dynamics 365 Business Central REST-API-Pipeline zur Automatisierung der Buchung von Verkaufsrechnungen, mit Idempotenz und Synchronisierung von Stammdaten zwischen den Systemen.
• Umsetzung: Alleiniger Engineer im Projekt — von den Anforderungen über Modellierung und Orchestrierung bis zur Kommunikation mit dem Finanzteam des Kunden.

• Beratung von Unternehmen beim Aufbau, bei der Migration und Optimierung von BI- und Reporting-Landschaften (Power BI, SQL, Python, ETL)

• 5 Kundenprojekte in Immobilien und Finanzen seit 05/2025: Übernahme und Stabilisierung bestehender Berichte, Automatisierung wiederkehrender Standard- und Managementberichte, Aufbau von Cashflow-Modellen

• Erstellung von Angeboten und Durchführbarkeitsbewertungen für BI- und Reporting-Projekte

• Einsatz KI-gestützter Entwicklung (Claude Code) zur Beschleunigung von Automatisierung, Tooling sowie Web- und App-Entwicklung

• Individuelles ERP-System

• Problem: Die Kernprozesse eines Kunden liefen über verstreute, voneinander getrennte Excel-Dateien ohne zentrale Datenspeicherung – fehleranfällig, schwer skalierbar und nicht durchgängig analysierbar.

• Vorgehen: Erfassung der Geschäftsprozesse und Anforderungen, Modellierung der Daten und iterative Entwicklung gemeinsam mit dem Fachte‍am.

• Umsetzung: Entwicklung eines maßgeschneiderten, webbasierten ERP-Systems mit zentraler Datenbank, rollenbasierten Modulen und automatisiertem Reporting – umgesetzt mit KI-gestützter Entwicklung in Claude Code.

• Zeiterfassungs-App

• Ausgangspunkt: Die Zeiterfassung basierte auf einer übergroßen, makrolastigen Excel-Vorlage – wartungsintensiv, nur für einen Benutzer geeignet und fehleranfällig.

• Umsetzung: Migration sämtlicher Funktionen und VBA-Makros in eine eigenständige Web-App mit zentraler Datenspeicherung, Unterstützung mehrerer Benutzer und automatisiertem Reporting.

• Cashflow-Modellierung

• Ausgangspunkt: Das bestehende Cashflow-Modell umfasste nur Bestandsinvestitionen; Projektentwicklungen wurden bei der Steuerung nicht berücksichtigt.

• Umsetzung: Aufbau und Erweiterung des CF-Modells um Cashflows aus Projektentwicklungen.

• Optimierung: Prüfung und Optimierung bestehender CF-Modelle sowie Erweiterung der KPI-Ausgaben für Reporting und Steuerung.

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. 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: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
• Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
• Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
• BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.

Modernisierung der Enterprise-Analytics – In Deutschland ansässige Enterprise-Reporting-Plattform für Betriebs- und Managementanalysen, die von 1,000+ internen Nutzern aus mehreren Abteilungen genutzt wird.

• Leitung von Power-BI- und Microsoft-Fabric-Reporting-Initiativen von Anfang bis Ende; Bereitstellung skalierbarer Dashboards und semantischer Modelle zur Unterstützung täglicher operativer und strategischer Entscheidungen, wodurch die Geschwindigkeit von Entscheidungen um 30% und die Effizienz der Berichterstattung um 25% verbessert wurden.
• Entwicklung einheitlicher Unternehmensdatensätze mit Microsoft Fabric Lakehouse und OneLake, Automatisierung der Verarbeitung historischer Daten und Reduzierung des manuellen Reporting-Aufwands um 40%.
• Aufbau und Pflege automatisierter Datenaufnahmepipelines mit Fabric Dataflows Gen2 und Data Pipelines, Verbesserung der Zuverlässigkeit der Datenaktualisierung auf 99.8% Verfügbarkeit und Sicherstellung einer gleichbleibenden Datenqualität.
• Umsetzung einer unternehmensweiten Reporting-Governance einschließlich Row-Level Security (RLS), Workspace-Strategie, Deployment-Pipelines und Dokumentation; dadurch Steigerung der Dashboard-Nutzung um 35%.

Verwendete Technologien: Power BI, Microsoft Fabric, DAX, Power Query, SQL, Azure Data Fundamentals, Semantic Modeling, RLS, Agile

• Aufbau des Lakehouse: Entwurf und Aufbau der Mitglieder- und Anspruchsberechtigungsdomäne eines Azure-Databricks-Healthcare-Lakehouses. Erfassung von Daten aus SQL Server sowie Datei- und REST/SFTP-Quellen (JSON, CSV, XML, Parquet) über Azure Data Factory in ADLS Gen2.
• Medallion-Pipelines: Transformation von Daten durch die Bronze-, Silber- und Gold-Schichten von Delta Lake mit PySpark und Spark SQL; Einsatz von Delta Live Tables / Lakeflow mit integrierten Erwartungen für deklarative Pipelines mit Qualitätsprüfungen.
• Modernisierung der Plattform: Bereitstellung einer Plattform für den Wechsel von SQL Server in die Cloud: ADF → ADLS Gen2 → Databricks → dbt Core-Modelle → Snowflake → Power BI. Ablösung älterer Berichte durch kontrollierte Analysen.
• Robustes ETL: Aufbau metadatengesteuerter, idempotenter vollständiger und inkrementeller Ladevorgänge sowie Watermark-gesteuerter Ladevorgänge mit Schema-Evolution und Fehlerstatusbehandlung. Verbesserung der Zuverlässigkeit und erneuten Ausführbarkeit.
• Datenmodellierung: Entwurf von Kimball-Sternschemata mit SCD Type 1 & 2-Dimensionen; Optimierung langsamer Abfragen und Pipelines mithilfe von Ausführungsplänen.
• Governance & Sicherheit: Einsatz von Unity Catalog RBAC, Lineage und Audit-Logging sowie Azure Key Vault-Secrets und verwalteten Identitäten zur Erfüllung der HIPAA- und GDPR-Anforderungen.
• Führung & Mentoring: Leitung eines 6-köpfigen Teams (2 Data Engineers, 2 Analysts, BI-Entwickler, QA); Mentoring von Engineers, Festlegung von Lieferstandards und Abstimmung mit internationalen Stakeholdern.
• Bereitstellung & KI-gestützte Arbeit: Durchführung von CI/CD und Aufgabenverfolgung in Azure DevOps; Aufbau von Power-BI-Semantikmodellen mit DAX und RLS; Einsatz von Genie Code, Claude und Copilot zur schnelleren Entwicklung von PySpark/SQL, DAX und Dokumentation.

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.

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

• Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica entworfen und implementiert, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flatfiles in Snowflake zu laden und die Laufzeit der Pipelines um ~30% zu reduzieren.
• Daten mit hohem Volumen mithilfe von AWS-Services (S3, Glue, Step Functions, IAM) von lokal betriebenem Teradata nach Snowflake migriert und dabei Datenkonsistenz und -integrität sichergestellt.
• Die Kimball-Methode zur Entwicklung von Star- und Snowflake-Schemas angewendet, wodurch die Abfrageleistung verbessert und die Snowflake-Computekosten gesenkt wurden.
• Automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations Framework implementiert, um Anomalien zu erkennen und die Datenqualität vor Produktionsläufen sicherzustellen.
• ETL-Workflows in Airflow mit Python orchestriert und Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices verwaltet, um die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen zu erhöhen und die Verfügbarkeit der Pipelines sicherzustellen.
• Interaktive Power BI-Dashboards und aufbereitete Datensätze erstellt, um Stakeholder bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
• Technische Dokumentation für ETL-Workflows in Confluence gepflegt und Wissensaustausch-Sessions für neue Mitarbeitende geleitet.

• Titel der Masterarbeit: Entwicklung einer semantischen Ebene für Enterprise Analytics und KI-Integration.
• Entwicklung einer Architektur für eine semantische Ebene für Enterprise Analytics, die die Auffindbarkeit von Datensätzen, die Zuordnung von Beziehungen und den kontrollierten Zugriff auf Berichtsdaten verbessert.
• Aufbau von Workflows zur Schema-Erkennung und SQL-Generierung für mehr als 400 Datenprodukte, wobei komplexe Datenstrukturen in nutzbare Analyseobjekte übersetzt wurden.
• Implementierung einer rollenbasierten Zugriffskontrolle, von Row-Level Security und Abfragevalidierung zur Sicherstellung der Datenqualität, des kontrollierten Zugriffs und der zuverlässigen Nutzung von Enterprise-Reporting-Datensätzen.

• Architektur der Azure Landing Zone: Entwurf und Implementierung einer Azure Landing Zone mit Hub-and-Spoke-Architektur und Unterstützung mehrerer Regionen. Sie bildet die sichere, skalierbare und hochverfügbare Grundlage für Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parken.
• Compliance mit Azure Policy: Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards über Azure-Abonnements hinweg mit Azure Policy (Guardrails, deny/audit/deploy-if-not-exists), wobei konstant sehr hohe Sicherheitsbewertungen der Infrastruktur erreicht wurden.
• Infrastructure-as-Code: Automatisierung der Bereitstellung und Konfiguration von Azure-Ressourcen mit Terraform und Bicep; Änderungen werden über geprüfte CI/CD-Pipelines ausgerollt.
• Azure Databricks und Unity Catalog: Umfassende Erfahrung im Betrieb von Azure Databricks mit Unity Catalog für zentrale Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Auditing über mehrere Workspaces hinweg.
• Monitoring und Observability: Aufbau und Betrieb von Infrastruktur-Monitoring und Logging mit Azure Monitor, Prometheus, Grafana und Loki, einschließlich Plattformzustand, Alarmierung, Fehleranalyse und Kapazitätsentwicklung.
• Plattform im großen Maßstab: Architektur und Betrieb von Cloud-Daten- und ML-Plattformen zur Verarbeitung und Simulation von Fahrzeugdaten im PB-Bereich; Orchestrierung von auf Argo Workflows basierenden Recompute- und Autolabeling-Services mit einer Skalierung auf mehr als 100k+ gleichzeitig laufende Pods auf AKS.
• Reproduzierbares ML: Aufbau reproduzierbarer Trainingsumgebungen mit Versionierung von Datensätzen und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Audits und zuverlässige Experimente ermöglicht werden.
• Operative Exzellenz: Automatisierung der Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Zuverlässigkeit von Deployments; Automatisierung wiederkehrender Betriebsprozesse.
• FinOps: Entwicklung einer transparenten Ressourcen- und Kostenverfolgung für Azure-Umgebungen mit mehreren Projekten.
• Führung: Technische Leitung für Infrastrukturthemen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, DevOps- und Sicherheitsteams; technischer Interviewer und Mitglied des Recruiting-Gremiums zum Ausbau des Engineering-Teams.

Als unabhängiger BI-Berater für eine FinTech-SaaS-Plattform tätig, Aufbau und Wartung des gesamten Microsoft-Azure- und Fabric-Analytics-Stacks hinter einem mandantenfähigen Buchhaltungsprodukt, mit dem Geschäftsinhaber ihre eigene finanzielle Entwicklung verfolgen.

• Zusammenarbeit mit Finanz-Stakeholdern, um komplexe Buchhaltungsabläufe in Echtzeit-BI-Dashboards (P&L, Cash Flow, Balance Sheet) zu übersetzen und 2000+ Geschäftsinhabern zu ermöglichen, Cashflow und finanzielle Gesamtsituation einfach zu verfolgen.
• Entwicklung von 10+ interaktiven Dashboards, die jedem Geschäftsinhaber eine personalisierte Echtzeitübersicht über die eigene Vertriebsleistung, die Überfälligkeit von Forderungen und die Betriebskosten bieten.
• Sicherstellung einer strengen Data Governance durch die Implementierung dynamischer Row-Level Security (RLS) mit DAX, um die Daten jedes Geschäftsinhabers innerhalb des gemeinsamen mandantenfähigen Modells zu isolieren.
• Wartung und Erweiterung einer Azure-ELT-Pipeline (Azure Data Factory, Azure SQL Database, Azure Synapse) zur automatisierten Datenaufnahme und -transformation.
• Mitwirkung an der teamweiten Plattformmigration von Azure zu Microsoft Fabric zur Optimierung der Lizenzkosten für die Kapazität.
• Konzeption und Implementierung einer Microsoft-Fabric-ELT-Pipeline (Lakehouse, Pipelines, PySpark) zur automatisierten Datenaufnahme und -transformation als Ersatz für die vorherige Azure-Pipeline.
• Modellierung der bereinigten Daten in einem Star Schema innerhalb des Data Warehouse mit T-SQL als Grundlage für das Power BI Semantic Model.
• Einsatz von KI-Tools, einschließlich Copilot und Claude, als Entwicklungspartner entlang der gesamten ELT-Pipeline, von der Datenaufnahme bis zu KPI-Reporting und Visualisierung.
• Unterstützung agiler Bereitstellungsprozesse mit Jira zur Nachverfolgung von Entwicklungsaufgaben und Confluence zur Pflege technischer und projektbezogener Dokumentation.