Google BigQuery Experten in Deutschland

• Kunde — Podimo ApS (Podcast- & Hörbuch-Streaming): Aufbau der Finance-Reporting-Schicht auf BigQuery + dbt + Airflow, inklusive der zentralen Revenue-Transaction-Fact-Tabellen, die im gesamten Finance-Reporting genutzt werden.
• API-Automatisierung: Entwurf und Aufbau einer BigQuery → Airflow → Microsoft Dynamics 365 Business Central REST-API-Pipeline zur Automatisierung der Verbuchung von Ausgangsrechnungen, mit Idempotenz und Stammdaten-Synchronisierung zwischen den Systemen.
• Delivery: alleiniger Engineer im Projekt — Anforderungen, Modellierung, Orchestrierung und Stakeholder-Kommunikation mit dem Finance-Team des Kunden, end to end.

• 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

• Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
• Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
• Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
• Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
• Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
• Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
• Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
• Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices

• Freiberuflicher Product Owner, Scrum Master und Agile Coach in verschiedenen Projekten von lokalen Agenturen bis hin zu multinationalen Konzernen in diversen Branchen.

• Letzte Projekte:

• Adevinta: Technischer Projektmanager, verantwortlich für die Koordination mehrerer Teilprojekte zur Erstellung der weltweit größten Multi-Tenant-Plattform für Kleinanzeigen.

• Aroundhome (ein Unternehmen der ProSiebenSat.1): Product Manager, der auf Unternehmensseite ein Konzept zur digitalen Qualifizierung von Nutzeranfragen für passende Dienstleister umsetzt und überprüft.

• Peek & Cloppenburg Düsseldorf: Product Manager Mobile, Beratung und Begleitung beim Neuaufbau der Android- und iOS-Apps.

• Visual Meta GmbH (ein Unternehmen der Axel Springer SE), Berlin: Director Product, gemeinsame Leitung der Abteilung Produkt & Engineering zusammen mit dem Director Engineering.

• Verantwortlichkeiten bei Visual Meta GmbH:

• Definition und Umsetzung einer Produktstrategie mit 3–5-Jahres-Horizont inklusive Produktvision und Mission im Einklang mit der Unternehmensstrategie und Strategien angrenzender Abteilungen.

• Weiterentwicklung eines bestehenden OKR-Prozesses zusammen mit dem OKR-Master und Abteilungsleitern, um Fokus und Ergebnisse zu steigern.

• Unterstützung des Director Engineering bei der Erstellung einer Plattform-Transformationsstrategie, um einen monolithischen On-Premise-Tech-Stack in eine serviceorientierte, cloudbasierte Architektur zu überführen und eine domainbasierte Organisationsstruktur aufzubauen.

• Verantwortung für ein motiviertes und talentiertes Team von 5 Führungskräften auf Head-Level und 17 operativen Teammitgliedern aus Produktmanagement, Daten und UX/UI-Design.

• Wichtige Erfolge bei Visual Meta GmbH:

• Definition und Umsetzung einer Produktstrategie mit 3–5-Jahres-Horizont inklusive Produktvision und Mission.

• Erhöhter Fokus im OKR-Prozess durch Reduzierung von 10 unternehmensweiten Zielen auf 2 und von mehreren hundert teambezogenen Key Results auf einige Dutzend.

• Erstellung eines Karrierepfad-Frameworks für das Produktteam mit Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten von Junior- bis Head-Level.

• Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
• Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
• Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
• Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
• Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
• Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit

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

• Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an das bestehende Reporting sowie an neu zu erstellende Dashboards.

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

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

• Erarbeitung eines Vorschlags für die notwendige Weiterentwicklung der Prozesse und der Power BI-Plattform.

• Erfassung der Ist-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.

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

• Untersuchung von Prozessen und Data Governance.

• Erfassung und Dokumentation der Ist-Geschäftsprozesse.

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

• Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.

• Definition unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.

• Microsoft Power BI

• Datenanalyse

• KPI-Definition und Reporting

• Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung

• Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. 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: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
• Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
• Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
• BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.

• Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
• Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
• LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
• Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
• Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
• Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
• Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.

• Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
• Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
• Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster

• Senkte die Abwanderungsrate in den ersten 30 Tagen nach der Anmeldung von 45% auf 20%, indem ich das Onboarding überarbeitete und die Zeit bis zum ersten Mehrwert verkürzte.
• Steigerte den Lebenszeitwert (LTV) innerhalb von 6 Monaten um das Dreifache durch Maßnahmen zur Nutzerbindung und Monetarisierung im gesamten Kundenlebenszyklus.
• Verantwortete das Redesign der App und die Feature-Umsetzung, was den Net Promoter Score (NPS) aktiver Nutzer von 6,3 auf 8,5 ansteigen ließ.

• Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
• Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
• Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
• Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.

• KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
• An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.

Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.

Tätigkeiten:

• Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
• Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
• Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
• Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
• Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
• Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket

Erfolge:

• 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
• 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
• Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
• 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
• 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
• Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert

• Leitung von Abstimmungen zwischen Fachbereich und IT
• Koordination von Entwicklung und Test
• Business Analyse und strukturierte Anforderungsaufnahme
• Spezifikation fachlicher und technischer Anforderungen
• Integration von Schnittstellen zu internen Systemen
• Entwicklung von SQL-Abfragen und Reporting
• Dokumentation in Confluence Ergebnis: Termingerechte Inbetriebnahme, strukturierte und abgestimmte Projektbasis, Sicherstellung eines koordinierten Projektablaufs.