Jira Experten in Berlin

• Übergeordnete Leitung mehrerer strategischer Betriebsprojekte mit Schwerpunkten in Workplace Services, SLA Framework, Berechtigungsmanagement, Zertifikatsmanagement, E-Learning, Backup & Recovery, Test Management und Capacity Management sowie der Einführung von System Monitoring und Machbarkeitsstudien bezüglich eines 24x7 Betriebs, teils inklusive der Implementierung in ServiceNow
• Erstellung verschiedener ServiceNow Betriebskonzepte in Bezug auf Schulungen, Berechtigungen und Notfallmanagement im Rahmen einer neuen Cloud-Hosting Initiative für die ServiceNow Plattform
• Vorstandsberichte und Leitung der Lenkungsausschüsse im Rahmen unternehmensstrategischer Zielsetzung sowie Etablierung neuer Balanced Scorecards für die KPI-Bemessung der optimierungsgetriebenen Projektergebnisse

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

• Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
• Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
• Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
• Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
• Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
• Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

Interner Beratungsdienstleister und Treiber der Transformation im Verbund, Multi-Stakeholder-Umfeld und C-Level.

Neuausrichtung und Stabilisierung eines bereichsübergreifenden Transformations- und Skalierungsprogramms im Verbund. Schärfung von Zielbild, Prioritäten und Maßnahmenportfolio sowie Aufbau belastbarer Governance-, Planungs- und Steuerungsstrukturen. Strukturierung von Rollen, Verantwortlichkeiten und strategischen Vorhaben unter Einbezug von KI- und IT-Automatisierungsimpulsen.

• Programm-Neuausrichtung und Projekt-Portfolio-Management konzipiert

• Strategie-Modell und Zielbild für IT-Projekte erarbeitet

• Portfolio, Roadmap und Prioritäten strukturiert

• Governance und Regeltermine etabliert

• Operating Model für Leuchtturmprojekte ausgearbeitet

• KI- und Automatisierungsimpulse eingeordnet

• Rollen und Verantwortlichkeiten geschärft

• Change-Maßnahmen umgesetzt

• Workshops entwickelt, moderiert und ausgewertet

• 17 Initiativen in ein Steuerungsmodell überführt

• Transparenz und Entscheidungsfähigkeit erhöht

• Verbindlichkeit in der Steuerung gestärkt

• Operating Model strukturell geschärft

• Drei Top-5-Institute integriert

• Über 80 % Stakeholder eingebunden

• Governance

• Portfolio-Steuerung (PPM)

• Change Management

• Künstliche Intelligenz

• Workflow-Automatisierung

• KI-Use-Case-Assessment

• Confluence

• Jira

• Stakeholder-Management

• LLM-basierte Funktionen zur automatisierten CO₂e-Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten (70% Reduktion)

• Agentische AI-Pipeline für die automatisierte Berechnung von Scope 3-Emissionen mit 150.000+ validierten Datensätzen

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Carbon-Footprint-Berechnungen in ERP- und ESG-Systemen

• ML-Algorithmen zur Vorhersage von Emissionshotspots und zur Optimierung des Produktdesigns

• Automatisierte Datenvalidierungs-Pipelines mit NLP zur Qualitätssicherung von CO₂e-Datensätzen

• Leitung eines 15-köpfigen cross-funktionalen Teams zur Entwicklung von 10+ AI-Funktionen

• Strategische Produktplanung und AI-Roadmap mit 35% kürzerer Time-to-Market

• Stakeholder-Management mit DAX-Unternehmen (40% höhere Zufriedenheit, 95% Retention)

• Termingerechte Projektumsetzung mit 95% Budget-Einhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

• Agile Methoden (Scrum, Kanban) mit kontinuierlicher AI/ML-Integration (25% Team-Velocity-Steigerung)

• Product-Market-Fit für AI-Funktionen durch A/B-Testing und Analytics (60% höhere Adoptionsrate)

• WiNOWiG-Erweiterungen (Digitalisierung & Organisation)
• Projektmanagement zu dem Projekt WiNOWiG (Ordnungswidrigkeiten)
• Optimierung der Prozesse sowie Steuerung

• Aufbau der Enterprise-Architecture-Abteilung. Vorbereitung der Konvergenz von IT / OT.
• Kartografie der weltweiten Business-Applikationslandschaft (6 Länder).
• Konzept für ein Graphenmodell der Applikationslandschaft. Sicherung der Ergebnisse in der Open-Source-Graph-Datenbank Neo4j. Verschiedene Berichte in der DB-Abfragesprache Cypher und der Visualisierungskomponente Bloom. Automatische Generierung der IT-Architekturdiagramme.
• Entwicklung einer Applikationstaxonomie zur Entdeckung redundanter Applikationen.
• Anwendung von Gartners Software-Portfolio-Management-TIME-Modell (Tolerate, Invest, Migrate and Eliminate) zur Portfoliosteuerung.
• Enterprise-Architecture-Governance: Etablierung von Architekturrichtlinien zur Dokumentation von Maßnahmen und Entscheidungen.
• Prozessmodellierung nach Porter (Value Chain).
• Verschiedene Architekturfreigaben von Maßnahmenanfragen und Dokumentation in Architecture Decision Records (ADR).
• Mitarbeit an der RACI-Matrix für verschiedene Prozesse.
• Arbeiten an Business Capabilities als Vorbereitung für einen LeanIX-Roll-out.
• Mitarbeit bei der Konzeption für die IT/OT-Konvergenz.
• Etablierung von Architekturrichtlinien in einer sehr pragmatisch orientierten Unternehmenskultur. Das Wissen über Applikationen und Verantwortlichkeiten ist weltweit verstreut.

• Recare Voice Desktop in zwei Monaten von 0 auf 1 entwickelt und eingeführt, einschließlich mehrsprachiger klinischer Dokumentation, die automatisch in strukturierte deutsche medizinische Notizen transkribiert wird.
• LLM-Inferenzkosten in Docs und Extract durch eine Prompt-Caching-Architektur um 60–70 % gesenkt.
• Die von PMs und Ingenieuren für Prompt-Experimente genutzte KI-Workbench sowie den Langfuse-Evaluierungs-Stack aufgebaut (über 10.000 ausgewertete Traces).

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.

• PROBLEM: GTM-Aufwand ist Rätselraten über fragmentierte Identitäten und Kanäle hinweg, ohne geschlossenen Feedback-Loop.
• GEBAUT: Kosten-Pyramiden-Engine (L0–L3): Identitätsauflösung über ~25.000 Entitäten, nachvollziehbares Intent-Scoring und ein geschlossener Entscheidungs-Loop (vorschlagen → ausführen → bewerten → lernen) mit Kalibrierung.
• IMPACT: v1.3.1 mit Live-Demo ausgeliefert; 99 % der Operationen laufen auf dem kostenlosen L0-Tier (CI-erzwungen); $0 Betrieb ohne API-Key.

Qualität von KI-Modellen im großen Maßstab vorantreiben – Bewertung der Prompt-Antwort-Genauigkeit, Erkennung von Randfällen und Einhaltung SLA-konformer Workflows über verteilte globale Teams hinweg.

• Analyse von KI-Prompts und nebeneinander gestellten Modellausgaben zur Bewertung der Antwortqualität, Sachgenauigkeit, Relevanz, Konsistenz und Einhaltung der Projektbewertungsrichtlinien.
• Durchführung von Faktenprüfungen, Datenvalidierung, Fehlerbehebung, Identifizierung von Problemen und Überprüfung von Randfällen zur Verbesserung der Qualitätsstandards in den KI-Trainingsunterstützungs-Workflows.
• Verwendung von Google Sheets, Google Docs und browserbasierten Tools zur Dokumentation von Ergebnissen, Führung von Bewertungsprotokollen, Verfolgung von Problemmustern und Unterstützung der Workflow-Optimierung in einer Remote-Umgebung.
• Erstellung klarer schriftlicher Begründungen, Review-Zusammenfassungen und KPI-orientierter Berichte mit Fokus auf Genauigkeit, Durchlaufzeit, Vollständigkeit der Dokumentation, Fehlererkennungsrate und SLA-Einhaltung.

• Als UX Manager und UX Team Lead liegt mein Fokus darauf, die Voraussetzungen für exzellentes UX Design zu schaffen – nicht nur durch bessere Ergebnisse, sondern auch durch Investitionen in Menschen, Kultur und Systeme. Ich bin überzeugt, dass nachhaltiges UX Design aus einer Kombination von autonomen Teams, klaren Ritualen und einer gemeinsamen Vision von Produkt- und Nutzerwert entsteht.

• Meine Aufgabe ist es, erfolgreiches UX Design in einem Unternehmen zu ermöglichen. Dazu gehört der Aufbau und die Weiterentwicklung des UX-Teams, die Etablierung eines Designsystems, die Gestaltung der Designprozesse, die Bestimmung und Entwicklung von UX-Maturity und UX-Kultur im Unternehmen sowie die Entwicklung von Strategien, die Geschäftsanforderungen und User Experience Design verbinden.

• Beratung & konzeptionelle Unterstützung in UX- und Produktfragen (projektbasiert)

• Vertiefung strategischer Themenfelder: UX Strategy, Organizational Design, UX Maturity

• Markt- und Rollenorientierung mit Fokus auf Head of UX/UX Leadership Positionen

• Führende Product-Owner-Rolle für die BFSG-Pilotstrecke „Suchen und Buchen“ über Web und App, mit Fokus auf digitale Barrierefreiheit, UX, Conversion und regulatorische Umsetzung.
• Erstellung und Priorisierung des Product Backlogs; Ableitung von User Stories und Akzeptanzkriterien aus gesetzlichen Standards (BFSG, WCAG 2.1)
• Entwicklung einer Produktvision, die digitale Barrierefreiheit, nutzerzentrierte UX und Conversion-Optimierung der Buchungsstrecke verbindet
• Cross-Stream Release Management und Qualitätssicherung über den gesamten Web- und App-Bereich inklusive Go/No-Go-Entscheidungen, Rollout und User Acceptance Tests
• Abstimmung und Priorisierung mit Legal, Compliance, externer BFSG-Beratung, UX, Development, Marketing und Management
• Durchführung von User Research sowie Usability- und Accessibility-Tests (u. a. Screenreader, Tastaturnavigation) und Prototyping mit UX/UI
• Definition von KPIs zur Erfolgsmessung von Accessibility, Conversion und Nutzerführung
• BFSG-Pilotstrecke „Suchen und Buchen“ erfolgreich ausgeliefert: erste barrierefreie Features ausgerollt und Grundlage für eine langfristig BFSG-konforme Buchungsstrecke geschaffen
• Nachhaltige Prozessintegration durch enge Zusammenarbeit mit Beratungspartnern und internen Teams etabliert

• Gestaltung der UX für eine B2B-KI-SaaS-Plattform über den gesamten Softwareentwicklungszyklus hinweg, einschließlich eines Orchestrierungs-Transparenzpanels, das den Nutzern zeigt, welches KI-Modell in jeder Phase aktiv ist, um die Intransparenz von KI zu verringern und das Vertrauen der Nutzer in Multi-Modell-Workflows zu stärken.

• 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.