Informatica Experten in Germany

• Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
• Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
• Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
• Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
• Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
• Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
• Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
• Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
• Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.

• 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.

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.

• Entwickelte und implementierte skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flat Files in Snowflake zu laden, und verringerte die Pipeline-Laufzeit um ca. 30 %.
• Migrierte umfangreiche Datensätze von On-Premises Teradata zu Snowflake unter Nutzung von AWS-Diensten (S3, Glue, Step Functions, IAM) und stellte so Datenkonsistenz und Integrität sicher.
• Setzte die Kimball-Methodik zur Gestaltung von Stern- und Schneeflockenschemas ein, verbesserte die Abfrageleistung und senkte die Snowflake-Kosten.
• Implementierte automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations-Framework, um Anomalien zu erkennen und die Datenkorrektheit vor Produktionsläufen sicherzustellen.
• Orchestrierte ETL-Workflows in Airflow mit Python und verwaltete Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices, um die Zuverlässigkeit zu steigern und die Pipeline-Verfügbarkeit zu gewährleisten.
• Erstellte interaktive Power-BI-Dashboards und kuratierte Datensätze, um datenbasierte Entscheidungen für Stakeholder zu ermöglichen.
• Pflegte technische Dokumentation in Confluence für ETL-Workflows und leitete Wissensaustauschsitzungen für neue Teammitglieder.

• Management und Optimierung eines Portfolios von ca. 100 Projekten (Launches, Infield Solutions, Data & Analytics, Digitale Lösungen, Digitale Produkte)
• Optimierung des bestehenden Projektstandards (Playbook) und Abgleich mit europäischer und globaler Organisation (USA)
• Coaching der Projektleiter zu Set-up, Planung, Kooperation mit Business, GDPR, GxP, Data-Security und Launches
• Vorbereitung von Projekten zur Betriebsratsinformation und Projektabschlusskommunikation
• Optimierung des Ressourcenmanagements (Erfassung, Einsatz, Priorisierung)
• Übernahme einzelner Projektleitungen (Off-/Transboarding, Eventmanagement, Prüfung der Zulässigkeit von WhatsApp auf dem Geschäftssmartphone)
• Betreuung des Hirrings externer Projektleiter
• Optimierung der Meetingstruktur, des Projekt-Controllings (KPIs), Change- und Demand-Managements
• Optimierung von Risiko-, Issue-, Dependency- und Qualitätsmanagement und Unterstützung bei internen Audits (GxP)
• Optimierung des Portfoliosteuerungs-Tools (Smartsheet) auf nationaler, europäischer und globaler Ebene
• Konzeption und Implementierung eines Business-Value-Complexity-Scorings
• Aufbau eines strategischen PMO mit Schwesterabteilung und Optimierung cross-funktionaler Teams
• Reporting, Kommunikation und Eskalation auf Managementebene
• Leadership Coaching mehrerer angehender Führungskräfte (Kurzzeiteinsatz)
• Entwicklung der Konzepte "PPM as a Service" und "Internal Customer Approach"
• Entwicklung und Überprüfung eines Konzepts "AI Data Governance" inkl. Rollen und Prozesse
• Auswahl und Einarbeitung des Nachfolgers

• DWH-Modernisierung
• Migration von Informatica PowerCenter auf IDMC/CDI
• Migration von IBM DB2 auf Databricks

Technologien: Informatica IDMC, Databricks

• Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
• Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
• Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
• Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
• Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
• Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Power-BI-Lösungen für Cat4-Reporting bewertet, entworfen und umgesetzt und so die Reporting-Effizienz, Genauigkeit und Sichtbarkeit für Stakeholder deutlich verbessert.
• Robuste Datenintegrationsschnittstellen zwischen Cat4 und Power BI entwickelt und gepflegt und dadurch manuelle Verarbeitungsschritte und Engpässe beseitigt.
• Power-BI-Berichte eingerichtet und laufend optimiert, um schärfere Management-Einblicke zu liefern und datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
• Die vollständige Einhaltung der DSGVO im gesamten Power-BI-Reporting sichergestellt und Risiken proaktiv erkannt und reduziert.
• Fundierte Produktkenntnisse der global eingesetzten Enterprise-Plattform CAT4 aufgebaut und dadurch eine effektive Anforderungsanalyse, Lösungsentwicklung und eine nahtlose Power-BI-Integration in Kundenumgebungen ermöglicht.
• Skalierbare Reporting-Templates innerhalb der CAT4-Produktoberfläche entwickelt und integriert und damit neue Produktfunktionen, bessere Datenvisualisierung, höhere Reporting-Effizienz und mehr Sichtbarkeit für globale Nutzer geschaffen.
• Mitarbeitende in der Power-BI-Konfiguration und in Best Practices geschult und begleitet, wodurch die Einführung beschleunigt und eine datengetriebene Kultur gestärkt wurde.
• Klare technische Dokumentationen erstellt und praktische Demos für Endnutzer und Kunden durchgeführt, um eine reibungslose Einführung und einen sicheren Umgang mit in CAT4 integrierten Power-BI-Lösungen zu gewährleisten.
• Lizenzstrategien für eine kosteneffiziente und skalierbare Power-BI-Einführung recherchiert und empfohlen.

SKILLS - BI & Visualisierung: Power BI (Desktop, Service, Report Builder), DAX, Power Query

Projekt- und Produktmanagement-Tool: CAT4

• Entwurf, Entwicklung und Pflege vollständiger ETL-Pipelines für eine skalierbare und zuverlässige Datenintegration
• Unterstützung bei Datenqualitätsprüfungen, Tests und Migrationen
• Entwicklung und Pflege von dbt-Modellen für strukturierte, modulare und wiederverwendbare Datentransformationen
• Einsatz von KI-gestützter Entwicklung, um ETL-Jobs und die Codequalität zu verbessern
• Entwicklung von CI/CD-Pipelines für die automatisierte Bereitstellung

Umsetzung der Geldwäsche-Anforderungen gem. AMLA/KYC für eine internationale Großbank in München

Erbrachte Leistungen:

• Auftragsklärung, Definition der Arbeitspaket-Struktur für das AMLA/KYC-Umsetzungsprojekt
• KI-gestützte Projektplanung mittels eigenem KI-Workflow für das Projektmanagement
• Erstellung des Projektmanagementplans
• Ressourcen- und Kapazitätsplanung
• Entwicklung von Zusammenarbeitsstrukturen zwischen IT-Dienstleister und Bankkunde
• Abstimmung der Verantwortlichkeiten (RACI-Matrix)
• Führung von 5 Projektmitgliedern (Kernteam)
• Projektsteuerung, Projektmonitoring, Projekt-Reporting
• Kommunikationsmanagement
• Eskalationsmanagement
• Stakeholdermanagement (11 Stakeholder)
• Ständiges Mitglied im Steering Committee (Lenkungsausschuss)
• Projektvertretung im Innen- und Außenverhältnis
• Projektberichtswesen, Steuerung von Entscheidungsgremien
• Projektvolumen: 506 Personentage (Entwicklungsaufwand)
• Risikomanagement
• Qualitätsmanagement
• Organisation und Durchführung von Workshops

Methoden: PMI PMBOK, EVM, GWG, DORA, BAIT, KANBAN, AML, AMLR, AMLA, GWG, KYC

IT-Umfeld: JIRA, Confluence, SharePoint, Kantata Kimble, KI-LLM Copilot, ChatGPT, Geldwäschesysteme (Eigenentwicklungen und SMARAGD)

(Technologie)

• Design und Umsetzung eines SAP BTP CAP Microservices zur Konsolidierung von transaktionsbezogenen Prüfungen über Systeme hinweg zwischen SAP Sales Cloud (C4C) und On-Premise SAP CRM (05/2024– 06/2025)
• Bidirektionale Cloud-to-On-Premise-Integration zur Echtzeitprüfung des Kontakt-Lebenszyklus und offener Dokumentenabhängigkeiten vor Aktualisierungen von Datensätzen (05/2024– 06/2025)

Verantwortlichkeiten / Ergebnisse

• Entwicklung von kundenspezifischen CAP (Cloud Application Programming)-Services auf SAP BTP
• API-Design, Datenmapping und End-to-End-Integration über C4C (Cloud Runway) und Legacy-CRM (Traditional Runway)

• Analyse, Abstimmung und Modellierung von Business-Prozessen (BPMN 2.0) für das Programm 'The New Retail' für die Bereiche 'Invoicing', 'Tax', 'Customs' und 'Accounting'
• Nachverfolgung von User Stories und deren Auswirkung auf Prozesse
• Ansprechpartner für die Vorbereitung der Toolmigration von Symbio nach Signavio für die genannten Bereiche
• PowerUser nach Einführung von Signavio, Ansprechpartner und Coach für die weiteren Prozessmodellierer*innen

• Ziel der Afworki GmbH IT-Consulting ist es, kleine und mittlere Unternehmen bei der Bewältigung der Herausforderungen im Bereich Digitalisierung, Automatisierung und Datenmanagement wettbewerbsfähiger zu machen.

• Maßgeschneiderte Technologie-, Strategie- und Fachberatung, zugeschnitten auf die individuellen Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens.

• Analyse der Ist-Situation des Unternehmens und Entwicklung der bestmöglichen Lösung gemeinsam mit dem Kunden.

• Einsatz sowohl agiler als auch klassischer IT-Projektmanagementmethoden zur termingerechten und budgetgerechten Projektabwicklung.

• Fokus auf Automatisierung und Orchestrierung aller Datenströme in einem Data Warehouse zur Schaffung einer einheitlichen und standardisierten Datenbasis.

• Berücksichtigung der Abhängigkeiten zwischen IT und Business, um nachhaltig positive Effekte zu erzielen.

• Einsatz moderner Strategien und Werkzeuge, spezifisch zugeschnitten auf die Unternehmensbedürfnisse.

• Unterstützung bei der Digitalisierung, Einführung agiler Arbeitsmethoden und Erstellung zeitgemäßer Berichte und Analysen.

• Ziel: Rationalisierung des Managements und fundierte datenbasierte Entscheidungsfindung.