Identity and Access Management Experten in München

KI-gestützte Entwicklungs- und PM-Beschleunigung mit Agentic Workflows; Deep Reinforcement Learning; voll automatisiertes 24/7-Setup.

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von 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 für die Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

• Aufbau von Collective Minds als AI-first-Unternehmen, mit KI fest im Betriebsmodell, in der Delivery und in den Kundenlösungen verankert.
• Aufbau und Leitung einer internationalen Offshore-Delivery-Organisation mit 25 Professionals, ergänzt durch Senior-Spezialisten in Deutschland.
• Tätigkeit als Interim-CDO für ALWITRA und Unterstützung der unternehmensweiten Digitalisierungsagenda über ERP, CRM, Enterprise-Knowledge, KI, Daten und Betriebsmodell hinweg.
• Beratung von Geschäftsführern, CIOs und IT-Leitern zu Transformationsstrategie, Target Operating Models, Governance, Priorisierung und Umsetzung.
• Verantwortung für Programmstrukturen, Budgets, Staffing, Vendor-Koordination, Risiken und die Kommunikation mit Executive-Stakeholdern.
• Entwicklung skalierbarer Technologie- und Delivery-Modelle für KI-, CRM-, IAM-, Integrations- und fertigungsnahe Initiativen.

• Leitete die EU-Markteintrittsstrategie für L3/L4-autonome Logistikfahrzeuge und trieb die technologische Lokalisierung sowie den Einsatz des Smart-Robotics-Portfolios der Muttergesellschaft voran.
• Stimmte die Technik führender Anbieter autonomer Fahrtechnologien in China und Europa ab und übersetzte komplexe Kundenanforderungen in präzise Ingenieursvorgaben gemäß EU-Normen.
• Initiierte strategische gemeinsame F&E-Projekte mit führenden europäischen Universitäten, Forschungsinstituten und Unternehmen, um den Übergang neuester Robotikkonzepte in kommerzielle Produkte zu beschleunigen.
• Entwarf die End-to-End-Architektur intelligenter Lagerlösungen und führte funktionsübergreifende Teams bei der Optimierung der Hardwareintegration für autonome Fahrzeuge und Roboter sowie der Gesamtssystemleistung.
• Leitete die F&E für hochauflösende Simulationen und KI-Algorithmen mit NVIDIA Isaac Sim & Lab und etablierte robuste "Sim-to-Real"-Pipelines, um dynamische Pfadplanungsoptimierung, intelligente Hindernisvermeidung und komplexe Navigationssysteme vor der physischen Implementierung zu trainieren und zu validieren.
• Beibehielt praktische Kontrolle über die Kernsystemarchitektur mit Fokus auf Performance-Tuning auf niedrigster Ebene, Beschleunigung der KI-Modellinferenz mit TensorRT/ONNX Runtime und Sensorintegration.

• Unterstützung bei der Einführung des CMS Pimcore sowie Support-Unterstützung und Partner-Management für die bestehende Anwendungslandschaft.
• Know how-Transfer zur bestehenden Anwendungslandschaft.
• Beratung von Stakeholdern zur Neuimplementierung.
• Unterstützung bei der Datenmodellierung für Pimcore.
• Konzepte und Begleitung Datenmigrationen von Salesforce nach Pimcore mittels ESB.
• Erzeugen von User Storys.
• 3rd Level Support für geschäftskritische Prozesse.
• Technologien: Salesforce Marketing-, Sales- und Service Cloud, Talend ESB, Pimcore Shopware, ERP-System Move, DB2, MySQL, MS Office, MS Visio, Jira, Confluence.

• Integration der LangChain-Middleware zwischen AEM und SAP-PIM-System
• Entwicklung einer FastAPI-Schnittstelle für die Systemkommunikation
• Implementierung von Vektor-Embeddings für die semantische Produktsuche
• Evaluation von LLM-Modellen (Vertex AI/Gemini, LM Studio, Hugging Face, OpenAI) für Produktanalysen
• Entwicklung einer AEM-Komponente zur Anzeige von Produktempfehlungen und Integration der Empfehlungs-API in den AEM-Authoring-Prozess
• Konzeption und Implementierung einer Pinecone-Vektordatenbank für Produkt-Embeddings
• Optimierung von Antwortzeiten und Caching-Strategien
• Evaluation von Vertex AI Studio für LLM-Tests und Prompt-Workflows
• Umsetzung sicherer API-Routing- und Zugriffskontrollen für KI-Komponenten per FastAPI und Gateway-Validierung

Verenburg Consulting GmbH ist ein spezialisiertes IT-Beratungsunternehmen, das Unternehmen bei der Planung, Steuerung und Umsetzung komplexer IT-Projekte unterstützt. Als Gründer und Managing Partner liegt die Verantwortung in der fachlichen und strategischen Führung des Unternehmens sowie in der operativen Durchführung von Kundenprojekten.

Die Rolle umfasst die Leitung von Transformations- und Digitalisierungsinitiativen sowie die Einführung nachhaltiger, effizienter und anwenderorientierter IT-Lösungen. Dabei erfolgt eine enge Zusammenarbeit mit Management, Fachbereichen und IT-Organisationen, um klare Entscheidungsstrukturen, transparente Kommunikation und messbaren Mehrwert sicherzustellen.

Verantwortlichkeiten:

• Strategische Beratung zur Digitalisierung und Modernisierung von IT- und Organisationsstrukturen
• Übernahme der fachlichen und strategischen Führung von Rollout- und Transition-Projekten
• Planung, Steuerung und Controlling von IT-Projekten nach klassischen und agilen Methoden
• Aufbau, Weiterentwicklung und Implementierung von IT-Service-Management-Prozessen (z. B. nach ITIL)
• Gestaltung und Begleitung von organisatorischen Veränderungsprozessen sowie Einführung neuer Rollen- und Prozessmodelle
• Entwicklung und Umsetzung von Change-Management-Maßnahmen zur nachhaltigen Verankerung neuer Arbeitsweisen
• Führung, Coaching und Weiterentwicklung von Projektteams, inkl. Moderation von Workshops und Management-Formaten

Schwerpunkte & Fachkompetenzen:

• Rollout- und Transition Management für internationale und nationale IT-Einführungen
• IT-Service-Management (Service Transition / Service Operation / Prozessdesign)
• Projektmanagement (klassisch und agil, z. B. Scrum, SAFe, Prince2)
• Organisationsentwicklung und Transformation von Betriebs- und Service-Modellen
• Change Management nach anerkannten Modellen (z. B. ADKAR)
• Strategische Digitalisierungsberatung, inklusive Anforderungsanalyse und Prozess- bzw. Systembewertung

Arbeitsweise: Die Tätigkeit zeichnet sich durch eine stark wertorientierte, strukturierte und lösungsfokussierte Arbeitsweise aus. Technisches Verständnis wird mit betriebswirtschaftlicher Perspektive verbunden, um tragfähige Entscheidungen, effiziente Prozesse und nachhaltige Ergebnisse sicherzustellen. Klare Kommunikation, Transparenz und enge Abstimmung mit allen Stakeholdern stehen dabei im Mittelpunkt.

• Führende internationale Steuerberatung mit 14 Standorten in Deutschland
• Projekt Grundsteuerreform mit achtfacher Projektleitung
• Selbstständige Projektleitung und Steuerung der Mandantenprojekte
• Eigenverantwortliche Sicherstellung des Projekterfolgs und Treffen von Entscheidungen
• Verfolgung offener To-dos
• Risikomanagement gemäß MaRisk
• Reporting, Erstellung von Statusfolien und Projektdokumentation
• Konzeption einer Excel-Matrix als Konsolidierungsabgleich (fortgeschritten) für Kundendaten
• Moderation von Videokonferenzen
• Projektcontrolling
• Nutzung von MS Teams, MS Office 365 und Excel
• Arbeiten nach ITILv3 und agilen Methoden

• Verantwortung für toolgestützte Projekt- und Portfoliosteuerung im Konzern
• Konzeption, Weiterentwicklung und Betrieb von Jira- und Confluence-basierten Arbeitsweisen
• Übersetzung von Steuerungs- und Fachbereichsanforderungen in belastbare Tool-Konzepte
• Integration von Jira in bestehende Toollandschaften (u. a. Planview, ServiceNow, SAP BW)
• Aufbau von Governance-, Reporting- und KPI-Strukturen
• Rollout neuer Arbeitsweisen inkl. Schulungen & Key-User-Modellen
• Nutzung von KI-Funktionalitäten zur Unterstützung von Planung & Analyse

• Themen: Business Analyse, Datenschutz, Datenmanagement, Stakeholder Management, Konzeption
• Das vorliegende Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung eines strategischen Ansatzes für das Datenlöschen in SAP-Systemen. Ziel ist es, die relevanten Daten und Strukturen bei der Systemübernahme zu identifizieren, um sowohl den Datenschutz als auch die IT-Systemeffizienz zu gewährleisten. Gleichzeitig sollen Downtimedauern minimiert und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
• Entwicklung eines umfassenden Ansatzes zur Datenlöschung in SAP-Systemen unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher und geschäftlicher Anforderungen.
• Sicherstellung einer effizienten und strukturierten Datenüberführung in das neue System.
• Optimierung der Systemeffizienz und Reduktion von Downtimes während der Migration.
• Erstellung fachlicher und technischer Konzepte, um eine rechtskonforme und nachhaltige Datenverwaltung sicherzustellen.
• Themenvorbereitung: Detaillierte Untersuchung des Themenfelds „Datenlöschen", um die Grundlage für eine strukturierte Datenmigration zu schaffen.
• Definition der Projektstruktur: Festlegung von Rollen, Schnittstellen und der organisatorischen Projektstruktur.
• Regulatorische Anforderungen: Analyse von datenschutzrechtlichen Vorgaben und geschäftlichen Anforderungen, um die Löschkriterien zu definieren.
• Vorgehensweise: Entwicklung möglicher Szenarien und Vorgehensweisen für die Datenbereinigung und -löschung.
• Löschkonzepte: Erstellung von fachlichen und technischen Löschkonzepten, die die Implementierung strukturieren und klare Vorgaben liefern.
• Festlegung der Löschkriterien: Definition, welche Daten und Strukturen gelöscht oder übertragen werden.
• Verantwortlichkeiten: Klärung der Verantwortlichkeiten innerhalb des Projektteams sowie bei beteiligten Stakeholdern.
• Analyse laufender Aktivitäten: Identifikation und Erhebung bereits laufender Aktivitäten im Themenfeld „Datenlöschen".
• Aufwands-, Kosten- und Zeitplanung: Erstellung von Schätzungen für Ressourcen, Zeitaufwand und Budget.
• Umsetzungsinitiativen: Entwicklung und Umsetzung konkreter Maßnahmen, um die definierten Löschstrategien umzusetzen.
• IT-Systemeffizienz: Analyse der vorhandenen IT-Infrastruktur, um Optimierungspotenziale für die Löschung und Überführung von Daten zu identifizieren.
• Technologietrends: Bewertung neuer Technologien und Tools, die den Prozess der Datenbereinigung unterstützen können.
• Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der finanziellen Auswirkungen der Datenbereinigung und der Einführung neuer Lösungsansätze.
• Risikomanagement: Identifikation potenzieller Risiken während der Umsetzung und Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Minimierung.
• Dieses Projekt legt die Grundlage für eine nachhaltige und rechtskonforme Datenüberführung in ein neues SAP-System. Mit einem klar definierten Ansatz zur Datenlöschung werden Datenschutzanforderungen erfüllt, Downtimes reduziert und die Effizienz des neuen Systems gesteigert. Die Ergebnisse und Handlungsempfehlungen werden Unternehmen dabei unterstützen, eine zukunftssichere Datenstrategie zu entwickeln, die gleichzeitig den gesetzlichen und geschäftlichen Anforderungen entspricht.

• Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

• Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

• Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

• Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

• Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)

• Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
• Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
• Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
• Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
• Datenmodellierung in AWS Redshift

MLOps

• Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
• Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
• Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
• Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
• Feature Importance mit mlflow

Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy

• Risikomanagement
• Incident Management
• Sicherheitsanalyse
• Secure Coding
• Informationssicherheitsmanagementsystem (ISMS)