Feature Engineering Experten in Deutschland

CRM- und Umsatzplattform zur Verwaltung von Abrechnungs- und Abonnement-Workflows.

• Skalierte die Zahlungsinfrastruktur über Datenprodukte, den Ausbau von Lastschriftzahlungen und die automatisierte Missbrauchsprävention. Dadurch wurden $416K jährliche operative Einsparungen ($8K/Woche) erzielt, indem redundante Gateway-Aufrufe eliminiert wurden.
• Verantwortete Backlog und Sprint-Umsetzung für autonome Pipelines zur Erkennung von Checkout-Missbrauch und entwickelte Echtzeit-Risikoleitplanken sowie Geschwindigkeitsheuristiken, die Card-Testing-Angriffe blockierten.
• Entwickelte User Stories und Datenabgleichsmechanismen für einen Enterprise-Abrechnungsmigrator. Dadurch wurden unterbrechungsfreie Übergänge von Abonnementstatus erreicht und $60K Infrastrukturkosten eingespart.
• Erweiterte die europäischen Lastschriftfunktionen (SEPA), steuerte squadübergreifende API-Abhängigkeiten und automatisierte die Fehlerbehandlung von Webhooks, um Reibungsverluste im Checkout zu vermeiden.

• Leitete die ganzheitliche Umsetzung von ML-/KI-Anwendungen für die QuantistryLab-Simulationsplattform – von der Anforderungsdefinition und Lösungsplanung über Entwicklung, Tests und Bereitstellung bis zur Unterstützung im Produktivbetrieb. Dabei koordinierte ich die Zusammenarbeit der Back-End-, DevOps- und ML-Teams.
• Entwarf und implementierte ein System zur Suche nach Verbindungen mit einem LLM mit offenen Gewichten, dem Agenten-Framework Pydantic AI und dem Model Context Protocol (MCP) und stellte es über FastAPI-Endpunkte bereit.
• Stellte den LLM-Service auf Basis von vLLM auf Kubernetes bereit und konfigurierte ihn.
• Entwickelte CI/CD-Pipelines und Helm-Charts, um Bereitstellungen in Staging- und Produktionsumgebungen zu automatisieren.
• Ergänzte das Suchsystem um OpenTelemetry-Spans und -Traces und integrierte es in die Observability-Plattform Honeycomb, um die Latenz einzelner Komponenten und Funktionsfehler zu überwachen.
• Entwickelte einen benutzerdefinierten Evaluierungsdatensatz und setzte Auswertungen für die Relevanz der Suchergebnisse, die Richtigkeit der Antworten, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und den Erfolg der Aufgaben von Anfang bis Ende um.
• Verkürzte die Vorhersagezeit für Infrarotspektren um 83 % (von 60 auf 10 Minuten), indem ich ein quantenmechanisches Modell durch ein vortrainiertes graph-neuronales Netzwerk ersetzte. Ich trainierte das Modell mit PyTorch weiter, entwickelte und containerisierte die Inferenzpipeline mit Docker und integrierte sie in die Plattform.
• Implementierte eine MLflow-Modellregistrierung mit MinIO-gestützter Artefaktspeicherung.
• Beriet Vertriebs- und Wissenschaftsteams zu ML-/KI-Anwendungen für potenzielle Kundenprojekte und brachte technisches Fachwissen in die Entwicklung vorgeschlagener Lösungen und Prototypen ein.

Technologien: AWS, Hetzner, Kubernetes, Helm, Docker, vLLM, Pydantic AI, MCP, Qwen, Llama 3, MLflow, MinIO, GitHub Actions, Python, FastAPI, OpenTelemetry, Honeycomb, PyTorch, Polars, pytest

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

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

• Feinabstimmung und Evaluierung alternativer Backbone-Architekturen für den AFFGAN-Handschriftsstil-Encoder, um schriftstellerspezifische Merkmale besser zu erfassen; Benchmarking gegenüber der ursprünglichen Baseline-Architektur und Ersetzung der veralteten VGG19-Architektur durch einen benutzerdefinierten Transformer-basierten Encoder.
• Erweiterung des Systems über die Synthese auf Wortebene hinaus zur zeilenweisen Handschriftgenerierung durch Integration und Anpassung einer bestehenden Zeilengenerierungsarchitektur zur Unterstützung vollständiger Sätze.
• Bereitstellung der Handschriftgenerierungspipeline als Webanwendung, mit der Nutzer einen Schreibstil auswählen, eigenen Text eingeben und sofort ein entsprechendes Handschriftbild erzeugen können.
• Integration von TrOCR in ein Teacher-Student-Destillierungsframework zur Bewertung und Verbesserung der Lesbarkeit generierter Handschrift; Verbesserung der OCR-Genauigkeit um 20% gegenüber der Baseline.
• Steigerung der Auswahlraten in Nutzerstudien um 40%, was eine deutliche Verbesserung der wahrgenommenen Qualität und des Realismus der generierten Handschrift gegenüber dem Baseline-Modell zeigt.

Technologien: PyTorch, Python, GANs, CNN, ViT, TrOCR, Streamlit, CUDA.

• 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

• TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
• Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
• Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
• Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
• BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
• Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
• Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
• Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
• KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
• Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.

Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.

Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions

• Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.

• Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.

• Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.

• CNN- und RNN-Architekturen mit Transfer Learning für reale Klassifikationsaufgaben entwickelt und feinabgestimmt — zentrale Deep-Learning-Fähigkeiten, die auf die multimodale LLM- und GenAI-Fahrzeugfunktionsentwicklung bei BMW übertragbar sind.
• Dropout, Batch Normalization und Early Stopping in verschiedenen Deep-Learning-Experimenten implementiert; streng mit Precision, Recall, F1-Score und Confusion Matrices bewertet für Zuverlässigkeit auf Produktionsniveau.
• Ein KI-gestütztes Anwesenheitsverwaltungssystem mit LBPH-Gesichtserkennung entwickelt, über eine Flask-Weboberfläche bereitgestellt und mit SMS-Benachrichtigungen in Echtzeit ergänzt — ein Beispiel für eine vollständige AI-Produktlieferung für echte Nutzer.
• In funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um skalierbare, dokumentierte ML-Pipelines für Reproduzierbarkeit zu liefern — passend zu BMWs interdisziplinärem Team- und Forschungsumfeld.
• AI-Tools direkt in den Entwicklungsworkflow integriert, vom Design bis zum Testen, und dabei eine hohe Geschwindigkeit ohne Abstriche bei der Korrektheit gehalten.

• Verantwortlich für Casual-Puzzle-Spiele und eine Gehirntrainings-App.
• Umsetzung von Monetarisierungsstrategien, darunter Abonnements und IAP.
• Nutzung von Tools wie Firebase, GA4, Amplitude und ByteBrew, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Produktleistung und die Spielerbindung verbessern.
• Kontinuierliche Weiterentwicklung von Produktfunktionen auf Grundlage von Nutzerfeedback und Marktanforderungen.

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines 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 zur Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
• Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
• Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
• Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
• Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
• Entwicklung von Copilot Agent Skills

• Erforschung multimodaler KI-Systeme, die Bild-, Text- und strukturierte Daten integrieren.
• Entwicklung durchgängiger KI-Pipelines für Datenverarbeitung, Modelltraining und Evaluierung.
• Entwicklung und Test von Computer-Vision- und Bilderkennungslösungen mit Deep Learning.