ETL Experten in Frankfurt

• Branche: Versicherung, Handel, IT
• Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
• Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
• Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports

• Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.

• Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch

• Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA

• Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten

• Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)

• Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben

• Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts

• Vereinbarung von Sprintabschlussberichte

• Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan

• Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)

• Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes

• Vollständig On-Premises betriebene LLM-Plattform zur Dokumentenprüfung für einen Compliance-kritischen Bankbereich: agentenbasierte LangGraph-Pipeline mit deterministischer Verifizierung, jedes KI-Urteil strukturiert und an die Quelle gebunden; ~960 automatisierte Tests, kein Datenabfluss
• GPU-Durchsatzoptimierung (quantized serving, speculative decoding, prefix caching): 9.5-fache Beschleunigung der Extraktion, 500+ Fallakten mit mehreren Dokumenten pro Tag auf einer einzelnen A100
• KI-native EDI/EDIFACT-Integrationsplattform (~116k LOC Java 25 / Spring Boot 4, 1,900+ Tests): Von LLM erstellte Partnermappings werden vor dem Go-live maschinell verifiziert (DFDL-Konformität, Feldabdeckungsprüfungen, Testläufe), ~99.5% Byte-Übereinstimmung bei echten Kundendateien – ersetzt wochenlange manuelle Zuordnung pro Partner

• Entwicklung einer MCP-Schicht (Model Context Protocol) für den Agentur-Service von Mwanachama, die Methoden von Domain-Managern in aufrufbare Werkzeuge für AI-Agenten umwandelt. Dazu gehörte ein zusammengesetztes Werkzeug, das aus einer einzigen Spezifikation ein vollständiges Organisationsdesign erstellt (Organigramm, Ziele, Workflows, RACI-Matrix).
• Entwicklung des chatgesteuerten Agentur-Builders (Wakala Studio und API), in dem eine Organisation ihre Struktur in natürlicher Sprache beschreibt und ein AI-Agent diese Werkzeuge verwendet, um das laufende Design zu erstellen und zu ändern.
• Hinzufügen eines Insights-Services, mit dem eine Organisation AI-Agenten-Interaktionen und abgeschlossene Arbeiten überprüfen kann. Die Erkenntnisse aus dieser Überprüfung fließen in das Lösungsdesign zurück, freigegeben durch Architekt und Nutzer.
• Parallel dazu Entwicklung und Aufbau der Plattform selbst: etwa 20 Go-Microservices auf PostgreSQL, Flutter- und React-Clients, bereitgestellt auf Kubernetes.
• AI-Agenten durchsuchen die Plattform autonom nach Sicherheitslücken und führen skriptbasierte Tests durch, einschließlich API-Tests (im Stil von Postman) und UI-Tests. Die übrige Arbeit bleibt überwacht. Keine außer Kontrolle geratenen Agenten, versprochen.
• Entwicklung einer AI-nativen Unternehmensplattform, die Organisationsdaten, Workflows und Verantwortlichkeiten für Menschen und AI-Agenten strukturiert.
• Abbildung von Verantwortlichkeit durch RACI, sodass menschliche und AI-Teilnehmer unterschiedliche operative Rollen übernehmen können, darunter Responsible, Accountable, Consulted und Informed. AI-Agenten können außerdem kontrollierte Freigaberollen übernehmen, wenn die Organisation ihnen diese Verantwortung zuweist.
• Übertragung der Themen Organisations- und operationelles Risiko aus meiner Executive-MBA-Thesis in Software, sodass Rollen, Prozesse und Kontrollen explizit und maschinenlesbar werden.
• Strukturierung des Unternehmenskontexts, damit LLM-Interaktionen relevantere Informationen verwenden, anstatt wiederholt große Mengen unstrukturierter Inhalte zu verarbeiten.

Eigenverantwortlicher Aufbau einer Datenplattform mit systemübergreifendem Prozessmonitoring.

• Konzeption der Bronze/Silver/Gold-Architektur und Python-basierte Pipelines für heterogene operative Quellen.
• Bereinigung, Harmonisierung und Validierung der Daten; Verarbeitung und Ablage im Parquet-Format.
• Historisierung von Datenständen und Aufbau fachlicher Fakten- und Dimensionsmodelle für nachvollziehbare Auswertungen.
• Automatisierte Datenbereitstellung mit Python und Power Automate (Desktop und Cloud); SharePoint für Archivierung und Datenzugriff.
• Entwicklung der Power-BI-Lösung von der Datenaufbereitung bis zur Visualisierung von Prozesszuständen, Bearbeitungsständen und Abweichungen.

Technologien: Python, SQL, Parquet, Power BI, Power Query, Power Automate, SharePoint, Copilot

• Analyse der bestehenden Reporting-Plattform inklusive Prozesse und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.

• Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an bestehendes Reporting sowie neu aufzusetzende Dashboards.

• Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.

• Nutzung von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.

• Erarbeitung eines Vorschlags zur notwendigen Weiterentwicklung der Prozesse sowie der Power-BI-Plattform.

• Aufnahme der IST-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.

• Analyse und Bestandsaufnahme der Power-BI-Plattform des Kunden.

• Analyse von Prozessen und Data-Governance.

• Aufnahme und Dokumentation der IST-Geschäftsprozesse.

• Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und Reporting-Plattform.

• Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.

• Erarbeitung unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.

• Microsoft Power BI.

• Data-Analytics.

• KPI-Definition und Reporting.

• Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung.

• Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement.

Statistischer Prognosealgorithmus

• Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
• Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
• Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps

Monitoring-Dashboard

• Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
• Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake

ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI

• Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
• Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI

Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow

• Verantwortlich für die End-to-End-Anwendungs- und Integrationsarchitektur für das Programm zur Digitalisierung der Instandhaltung der S-Bahn Hamburg. Ein Highlight ist die Einführung von Robotern und fest installierten Kamerasystemen zur Automatisierung der Fahrzeuginspektionen, sodass KI-basierte Bildalgorithmen den Zustand der Züge während des Betriebs bewerten können.
• Die Deutsche Bahn verfügt über eine der weltweit größten SAP-PM-Implementierungen, die eine zentrale Komponente dieser Digitalisierung darstellt.

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.

• Analyse der Geschäftssituation: stagnierende Umsätze, geringer Anteil wiederkehrender Kunden, sehr hohe Besucherzahl bei geringer Konversionsrate, kein Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts, keine Kundensegmentierung oder Zielgruppenansprache, Performance-Marketing-Ansatz gewinnt nicht die richtigen Kunden
• Beratung zu Vertriebs- und Marketingstrategien sowie Verbesserung der Abläufe; Beratung als agiler Coach mit Einbindung wichtiger Geschäftsstrategien unter Verwendung von Scrum und Kanban
• Erfassung zentraler Anforderungen und Ableitung von User Stories für die Entwicklung durch den E-Shop-Product-Owner sowie für die Kundendatenanalyse
• Entwicklung eines umfassenden 360-Grad-Kundendatenmodells mit Shopify und Amazon; Implementierung von Datenfeeds aus mehr als 10 Systemen (Klaviyo, Typeform)
• Entwicklung aussagekräftiger Ad-hoc-Datenanalysen zu Aspekten des Kundenverhaltens von Triple Whale unter Verwendung gängiger E-Commerce-KPIs wie AOV, Google Analytics, Churn-, Konversions- und Abbruchraten beim Checkout, ROAS, CPA, CPC; Tools: SQL, Power Query
• Ableitung einer klaren und datengestützten Kundensegmentierung und Zielgruppenansprache; ETL-Prozesse und Power BI
• Einführung und Versorgung einer neuen Content-Agentur mit Kundenerkenntnissen über GraphQL und Postman; Verbesserung von Botschaften, Häufigkeit und Zielgruppe; Microsoft Planner
• Bereitstellung glasklarer Datenbelege zur Steuerung des neuen Performance-Marketing-Ansatzes
• Entwicklung eines Standardreportings für Geschäftsabläufe

• Leitete die Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharmaübernahme für Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Systeme für Transparenzberichte auf Azure,Databricks (Python and Shell Scripting)-Plattformen.
• Verantwortete die Konzeption und Entwicklung skalierbarer ELT-Pipelines zur Verarbeitung von Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell scripting und ermöglichte eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen einschließlich Orchestrierung von Jobs und Workflow-Automatisierung.
• Implementierte Techniken zur Performance-Optimierung (Abfrageoptimierung, Parallelisierung, Workload-Optimierung) und verbesserte dadurch die Systemeffizienz und Verarbeitungszeit.
• Setzte ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenzberichte zu unterstützen.
• Entwickelte skalierbare Datengrundlagen für nachgelagerte Analysen und KI-Workloads.
• Leitete Initiativen zur Datenqualität, indem Daten aus mehreren Quellen bewertet, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Überwachung und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.

• Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
• Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
• Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
• Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
• Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools

• Entwicklung und Implementierung von Backend-Komponenten mit PL/SQL und Oracle Forms 12c. Anpassung und Weiterentwicklung des Bestandsführungssystems. Technische Beratung im UI-Design mit Fokus auf die Integration bestehender Oracle Forms und die Anforderungen des BIPRO-Rahmens.
• Das Projekt findet im technischen Umfeld von BIPRO, SQL-Datenbanken und Oracle-Forms-Applikationen statt. Die beauftragte Leistung umfasst die Backendentwicklung und technische Weiterentwicklung im vorgenannten Projekt mit folgenden Teilleistungen:
• Entwicklung und Implementierung von Backend-Komponenten mit PL/SQL und Oracle Forms 12c zur technischen Abbildung der fachlichen Prozesse, um eine stabile und effiziente Systemarchitektur zu gewährleisten
• Anpassung und Weiterentwicklung des Bestandsführungssystems zur Sicherstellung der Systemfunktionalität entsprechend den Anforderungen des neuen Maklerkommunikationsprogramms
• Analyse des vorhandenen Systems zur Identifikation und Vermeidung von Fehlern und technischen Problemen während der Implementierung, um einen reibungslosen Übergang zum neuen System zu ermöglichen
• Durchführung von Patching und Weiterentwicklung bestehender Oracle- und Oracle-Forms-Applikationen zur Sicherstellung der Kompatibilität und Sicherheit der eingesetzten Systeme
• Technische Beratung im UI-Design mit Fokus auf die Integration bestehender Oracle Forms und die Anforderungen des BIPRO-Rahmens.

Label: PL/SQL, Java, Oracle RDBMS und Oracle Forms

• Entwicklung einer API zur Aufnahme, Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, die eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard ermöglicht
• Bereitstellung der API auf AWS Lightsail Container Services mit CI/CD-Automatisierung über GitHub Actions und Sicherstellung der Stabilität durch pytest-Unit- und Integrationstests
• Konzeption und Entwicklung eines umfassenden Online-Kurses zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachkräfte und Lernende, einschließlich Lehrvideos und interaktiver Jupyter-Notebooks
• Einsatz von OBS und professioneller Audioausrüstung zur Sicherstellung hochwertiger Video- und Audioinhalte
• Leitung eines Projekts zur Normalisierung und Bereinigung von CRM-Daten, visualisiert durch ein Sankey-Diagramm zur Unterstützung des Kundenverständnisses und der Pipeline-Entwicklung
• Umsetzung und Validierung einer von genAI unterstützten Web-Crawling-Strategie auf AWS zur Sicherstellung von Datenqualität und Skalierbarkeit sowie zur Anreicherung von CRM-Daten