JSON Experten in Berlin

• Entwickelte KI-gestützte Dokumentenverarbeitungslösungen mit Python, OCR, NLP und Large Language Models (LLMs), um die Extraktion, Validierung und Klassifizierung von Finanzdokumenten zu automatisieren und die Verarbeitungszeit um 75 % zu senken.
• Baute intelligente mehrstufige Workflow-Automatisierungspipelines, die KI-Services, Machine-Learning-Modelle und Unternehmenssysteme integrieren, um Finanzprozesse zu verschlanken und die Datenqualität zu verbessern.
• Entwickelte wiederverwendbare KI-gestützte Transformationsframeworks, die strukturierte und unstrukturierte Dokumentformate (XML, CSV, JSON, TXT, DAT) verarbeiten und in einheitliche Business-Schemata normalisieren können.
• Konzipierte und entwickelte Python-basierte REST-APIs und Backend-Services zur Unterstützung von Finanzanwendungen im Unternehmen und von Data-Processing-Workloads mit hohem Volumen.
• Entwickelte skalierbare Daten-Synchronisationspipelines zwischen Oracle CFIN und SQL-Datenbanken und integrierte Machine-Learning-Modelle für Cashflow-Prognosen sowie die Erkennung von Anomalien in AP/AR.
• Architektierte und implementierte Apache-Airflow-Workflows zur Orchestrierung KI-gestützter Datenpipelines und automatisierte den kompletten Ablauf von der Dokumentenaufnahme bis zur Integration in Finanzsysteme.
• Leitete die Migration kritischer Unternehmensintegrationen von MuleSoft zu Python-basierten Services und verbesserte dadurch Wartbarkeit, Performance und betriebliche Flexibilität bei gleichzeitig vollständiger Datenintegrität.
• Verantwortete den gesamten API-Lebenszyklus, einschließlich Lösungsdesign, Implementierung, Dokumentation, Deployment, Monitoring und Produktionssupport für geschäftskritische Finanzsysteme.
• Arbeitete direkt mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, Lösungsanforderungen zu definieren und durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows messbare Verbesserungen zu erzielen.
• Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Engineering- und Business-Teams zusammen, um Features schnell weiterzuentwickeln, Prozesse zu verbessern und die erfolgreiche Einführung KI-gestützter Lösungen voranzutreiben.
• Übernahm technische Führung durch Architektur-Reviews, Technologieentscheidungen, Code-Reviews und Best Practices im Engineering für Integrations- und Automatisierungsinitiativen.
• Mentorierte Entwickler, definierte Coding-Standards und trug zur Verbesserung von Softwarequalität, Wartbarkeit und Lieferfähigkeit über mehrere Projekte hinweg bei.
• Leistete Produktionssupport während kritischer Monats- und Quartalsabschlüsse, führte Root-Cause-Analysen durch und setzte schnelle Fixes um, um Systemzuverlässigkeit und Datenkorrektheit sicherzustellen.

• 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.

• Wandelt natürliche Sprache mit RAG und pgvector in JQL um. Gibt strukturiertes JSON mit einer Query, einer Chart-Spezifikation und einer Klartext-Antwort zurück. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen ganz ohne den JQL-Pipeline-Pfad.
• Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock - zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Self-healing JQL: Bei Jira-Validierungsfehlern wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4 Mal erneut versucht. OCI Vault für Secrets. Bereitgestellt auf Oracle Cloud A1 mit GPU-Inferenz über ein Tailscale-Privatnetzwerk. Open Source.

• Unterstützung der Authorization as a Service-Initiative für eine Autorisierungsplattform im Enterprise-Umfeld
• Umfassende Observability-Lösungen in die Autorisierungsinfrastruktur integriert
• AWS-Infrastruktur für Autorisierungsdienste bereitgestellt und verwaltet
• Entwicklungsteam in AWS- und Kubernetes-Best Practices gecoacht
• Tech Stack: Java/Kotlin, Golang, Python, OPA, Spring Boot, AWS, Kubernetes, Terraform, ELK Stack, Prometheus, Grafana

• Die Entwicklung von 15+ Microservices (Java 17, Spring Boot) für Kundeninteraktionen geleitet; die Migration von On-Prem zu GCP Kubernetes durchgeführt, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Infrastrukturkosten um 20 % gesenkt wurden.
• Benutzerdienste mit CouchDB-Caching und API-Refactoring optimiert, wodurch die Antwortzeiten um 35 % gesunken und die Kundenerfahrung verbessert wurden.
• Canary-Deployments, FluxCD GitOps und CI/CD-Optimierungen in GitLab eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit um 25 % reduziert und Rollouts ohne Downtime ermöglicht wurden.
• Grafana-Health-Checks und Anodot-Alerts für Latenz-, Fehler- und Durchsatz-Monitoring eingerichtet, wodurch die MTTR um 40 % gesenkt wurde.
• Sichere APIs mit OAuth2, DPoP und Gatekeeper aufgebaut, REST und GraphQL integriert und mit Unit- und E2E-Tests eine Testabdeckung von über 90 % erreicht.
• Junior-Entwickler betreut, Agile Best Practices gefördert und eng mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet, um wichtige und zuverlässige kundennahe Features zu liefern.

• Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
• Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.

In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.

• Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
• Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
• Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
• Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
• Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.

• Versicherungsdienstleister*

Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.

Umsetzung:

• Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
• Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
• ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten

Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.

Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL

• Überarbeitung des gesamten Designs und der Implementierung neuer UI/UX-Aspekte mit React
• Planung der Softwarearchitektur und Strukturierung des Projekts für langfristige Skalierbarkeit mit Git für die Versionsverwaltung

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
• Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
• Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
• Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
• Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
• Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
• Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
• Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural

• Leitung des Redesigns einer iOS- und Android-B2B-SaaS-Lösung.
• Entwicklung der Produktvision und -strategie sowie Gestaltung der Plattformarchitektur.
• Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Schaffung eines nutzerzentrierten und zukunftsweisenden Produkts.
• Identifikation von Markttrends sowie Analyse von Feedback von Stakeholdern und Kunden.
• Entwicklung eines durchdachten Feature-Sets.
• Leitung des Produktdesign- und Entwicklungsprozesses.
• Erstellung von Balsamiq-Wireframes.
• Durchführung umfassender Markt- und Wettbewerbsanalysen.
• Definition der Produkt-Roadmap und des Funktionsumfangs sowie Management und Priorisierung des Backlogs.
• Konzeption und Erstellung von Epics und User Stories.
• Briefing der UI-Designer sowie Review und Abnahme der Figma-Layouts.

• Frontend-Entwicklung und Umsetzung verschiedener Designs (Landingpages, Übersichtsseiten)
• Verantwortlich für die Inhalte und die Aktualisierung der Firmenwebseite von Datalyze Solutions
• Gemeinsame Planung und Entwicklung einer Verwaltungsanwendung für die Auflistung und Verortung von Immobilienprojekten (CBRE)
• Gemeinsame Planung und Entwicklung umfangreicher Lösungen für die automatische Personalverteilung in Werken (Bosch)
• Backend-Entwicklung verschiedener kleiner Projekte mit unterschiedlichen Stacks
• Techstack: GitLab CI/CD, Elixir, Phoenix Framework, Ecto, PostgreSQL, Docker, Hetzner, Traefik, NGINX, Python, Flask, Next.js/React, Leaflet, GeoServer, TypeScript, MongoDB

• Branche: B2B
• Headless Frontend mit AEM Anbindung
• Besondere Herausforderung: Migration einer PWA-Anwendung im laufenden Betrieb auf Basis von .NET sowie Legacy Code; gesamte Applikation muss in React und Express.js/TypeScript überführt werden
• Technische Frameworks: Tailwind, XML, JavaScript, Caddy, ReactJS, Express.js, REST API, JSON
• Cloudflare CDN
• Caddy Server mit GitHub CI/CD Pipeline