Google Cloud Platform Experten in Berlin

• 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.

SaaS für Workflow-Automatisierung für Operations-Teams (Berlin, 120 Mitarbeitende); Vollzeit-Freiberufler auf Vertrag mit Berichtslinie an den CEO: zunächst ein 12-monatiges Interimsmandat, zweimal verlängert während des KI-Aufbaus; verantwortlich für das Produkt eines Squads und Coaching der anderen Product Manager bei Prozessen.

• Leitete die Integration generativer KI (LLM) in das Kernprodukt: von LLM-gestützten Schritten über die Erstellung von Workflows in natürlicher Sprache und Automatisierungsvorschläge auf Schritt-Ebene bis hin zu KI-gesteuerten dynamischen Workflows, ausgeliefert mit Eval-Gates und Human-in-the-loop-Fallbacks: KI-entworfene Workflows stiegen auf 31% aller neuen Workflows, und die mediane Zeit bis zum ersten Workflow sank von 3 Tagen auf 4 Stunden.
• Bündelte die KI-Funktionen als nutzungsbasiertes Add-on, dessen Preis sich an ausgeführten Automatisierungsschritten orientiert, und arbeitete mit Vertrieb und Marketing an der Positionierung: ~€800K zusätzlicher ARR im ersten Jahr, außerdem churnten Kunden mit dem Add-on 1.8 pp weniger.
• Verantwortete die Roadmap von Anfang bis Ende: Ersetzte die von Feature-Anfragen getriebene Quartalsplanung durch eine ergebnisorientierte, rollierende Roadmap auf Basis von Quartalswetten und klaren Abbruchkriterien, die monatlich dem Führungsteam und quartalsweise dem Vorstand präsentiert wurde.
• Baute das Product-Management-Betriebsmodell neu auf: wöchentlicher Customer-Discovery-Rhythmus inklusive Workshop-Moderation, Reviews von RFCs und Entscheidungsdokumenten sowie eine einheitliche quartalsweise Metrik-Erzählung; coachte vier Product Manager, von denen einer während des Engagements zum Senior befördert wurde.
• Beendete das Engagement wie vereinbart: stellte den permanenten VP Product ein und arbeitete ihn ein, übergab das Prozess-Playbook und die Roadmap und schied im Juni 2026 planmäßig aus.

• Migration zu GCP mit Terraform, GKE und GitOps geleitet und damit die Konsistenz und Skalierbarkeit von Deployments verbessert
• Datadog-Observability-Stack über Terraform und datadog-operator implementiert
• Automatisierte End-to-End-Tests und On-Call-Prozesse eingeführt und dadurch die Reaktion auf Incidents sowie die Service-Zuverlässigkeit verbessert
• Migration vom NGINX Ingress Controller zur Kubernetes Gateway API (NGINX Gateway Fabric)
• Stateful Services (PostgreSQL und Redis) nach GCP migriert und dadurch Skalierbarkeit und operative Zuverlässigkeit verbessert

• Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.

• 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.

• Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
• Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
• Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
• Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
• Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
• Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
• Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.

• Konzipiert, entwickelt und eingeführt eine interne Webanwendung zur Veranstaltungsplanung, die von über 100 Abteilungsleitern für eine große Veranstaltung genutzt wurde, obwohl keine dedizierte Testphase stattfand.

• Einen reibungslosen und fehlerfreien Betrieb beim ersten Live-Einsatz sichergestellt, wodurch das Tool für zukünftige Veranstaltungen übernommen wurde.

• Catering-Berechnungen und zugehörige Workflows automatisiert, wodurch E-Mail-Kommunikation und manueller Aufwand für die Essensplanung deutlich reduziert wurden.

• Bereitstellung und Hosting auf einem Linux-Server mittels Coolify verwaltet, einschließlich Einrichtung der Anwendung und Laufzeitbetrieb.

• Einen Kommunikationsdesigner im Bereich UX eingestellt und angeleitet und dabei alle technischen Entscheidungen und die Implementierung eigenständig verantwortet.

FP&A-Tech-Transformation für ein Unternehmen mit neunstelligen Umsätzen geleitet – von der Behebung alter technischer Schulden bis zur Einführung einer AI-native EPM-Lösung

• Steuerung der FP&A-Transformation von A bis Z, vom Architektur-Redesign über die Auswahl des EPM-Tools bis zum Rollout
• Bewertung von über 12 EPM-Plattformen durchgeführt, von Verhandlungen mit Anbietern bis zu einem Auswahlrahmen, der auf die langfristige Planung ausgerichtet war
• Einschränkungen in der Architektur der Finanzplanung analysiert, die Ergebnisse dem CFO vorgestellt und das Mandat der Führungsebene zur grundlegenden Neugestaltung der FP&A-Infrastruktur gesichert

• 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

KI-Plattform Backend – Senior Developer

Engagiert, um ein Backend für eine KI-Plattform von Grund auf zu konzipieren und aufzubauen, inklusive Multi-Provider-LLM-Orchestrierung und Echtzeitinfrastruktur für KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Architektur und Implementierung einer Multi-LLM-Orchestrierungsschicht mit Semantic Kernel zur Integration von GPT-4 und weiteren Anbietern für die Kernplattformlogik und KI-Influencer-Personas, Reduzierung des Modellwechsel-Overheads durch Abstraktion der Anbieter-APIs hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
• Entwurf und Entwicklung eines Backends von Grund auf in C# / .NET 10, einschließlich Domain-Modellierung mit DDD, versionierter RESTful-API-Schicht und Cloud-Infrastrukturaufbau auf Azure.
• Aufbau einer Echtzeit-Chat-Infrastruktur mit Server-Sent Events (SSE), Nachrichtenpersistenz und Zustellungsgarantien für den Live-Betrieb von KI-Influencer-Personas im großen Maßstab.
• Entwicklung eines Medienverwaltungsdienstes mit Integration von Cloud-Objektspeicher für Upload und Abruf influencer-generierter Inhalte.
• Erstellung einer Integrations- und Unit-Test-Suite mit Daten-Seeding für zuverlässige Regressionstests über alle Kernplattform-Flows, deutliche Reduzierung der Produktionsfehlerrate.

Werkzeuge und Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Python, TypeScript, MySQL, Semantic Kernel, EF Core, Minimal APIs, LLM Orchestration, Prompt Engineering, Agentic AI, Generative AI, AI-Assisted Engineering, Claude Code, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenAI API, Ollama, Redis, Azure, Azure Container Apps, Azure Database for MySQL, Docker, GitHub Actions, Clean Architecture, Vertical Slice Architecture, CQRS, Domain-Driven Design, REST API, xUnit, Integration Testing, Unit Testing, Jira, Confluence, Scrum

• 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.

• 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.

• Migration der unternehmensweiten Autorisierungsplattform von Styra DAS zu Open-Source OPA über die Integration mit Skipper (Zalandos Golang-basiertem Ingress-Proxy)
• k8s-Ressourcen optimieren und native Prometheus-Metriken mit OPA integrieren
• Migration von einer internen Monitoring-Lösung zu Prometheus CRs + Dash0

Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Docker, OpenTofu, Prometheus, Grafana

• Entwicklung des RunBot-KI-Assistenten geleitet und dabei LLM-basierte Workflow-Automatisierung eingesetzt (React, TypeScript, Java, MongoDB, NATS)
• Architektur der TMS-Plattform entworfen, die ein einheitliches Transportmanagement und Echtzeit-Logistikübersicht mit KI-gestützten Verarbeitungspipelines bietet
• Ereignisgesteuerte Microservices-Architektur für den Marktplatz entwickelt
• Technische Entscheidungen getroffen und technische Führung bei der Full-Stack-Plattformentwicklung übernommen