JSON-Experten in Berlin

• 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.

• 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.

• 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

• 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.

• 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.

Solution Architect für Consumer Cards

• Übernahm die Architekturverantwortung im Bereich Consumer Cards, führte Best Practices ein und verbesserte die architektonische Transparenz und Wartbarkeit durch die Entwicklung eines strukturierten Dokumentationsrahmens für das Reverse Engineering von Legacy-Kartensystemen.
• Standardisierte Architektur-Artefakte wie BIAN Business Capabilities, UML-Diagramme im draw.io-Format (Use Case, Component, Sequence), Namenskonventionen, Dokumentenablage, Designvorlagen und Blueprints, Microservices.
• Erstellte High-Level- und Low-Level-Designs, abgestimmt auf Enterprise-Architecture-Governance-Prozesse und Artefaktstandards.
• Unterstützte architektonisch das Strategic Card Simplification Programme mit Fokus auf Kartenprodukt-Migrationen und die Außerbetriebnahme von Anwendungen in allen Ländern. Agile Umgebungen (Scrum/SAFe).
• Analysierte und entwarf KI-Use-Cases im Architekturumfeld.

Projekt: Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS) Strategic Programme

• Analysierte und dokumentierte bestehende Datenflüsse über Kartenprodukte und geografische Regionen hinweg, um die PCI-DSS-Compliance zu prüfen.
• Identifizierte Bereiche mit sensiblen Daten im Ruhezustand und Daten in Bewegung, die Verschlüsselung oder Maskierung erfordern, und stellte die Einhaltung der PCI-DSS-Anforderungen sicher.
• Arbeitete mit Security-, Infrastruktur- und Applikationsteams zusammen, um Verschlüsselungsstrategien mit regulatorischen und organisatorischen Vorgaben abzustimmen.
• Gab strategische Beratung zu Datenstrategie, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenarchitektur, Data Mesh, MEGA HOPEX, DAMA-DMBOK, ereignisgetriebener Architektur, End-to-End-Datenflüssen und Harmonisierung von Kartenproduktmodellen.
• Stellte sicher, dass das Lösungsdesign mit regulatorischen Anforderungen (BCBS 239, DORA, GDPR) und internen Richtlinien übereinstimmt.

Projekt: Denmark ATM Outsourcing Project

Ziel: Auslagerung von Betrieb und Wartung der Geldautomaten an einen Drittanbieter bei gleichzeitiger Erweiterung des ATM-Bestands in Dänemark, wobei Nordea Eigentümer der Geldautomaten und des Bargelds für die bestehende und erweiterte Infrastruktur bleibt.

• Leitete ein cross-funktionales Delivery-Team (Projektmanagement, Business Analysis und Architektur) und dokumentierte die aktuelle ATM-Systemlandschaft, einschließlich End-to-End-Datenflüssen, Integrationen und internen/externen Anwendungsschnittstellen.
• Entwarf End-to-End-Prozesse für Autorisierung, Abstimmung und Settlement und stimmte Betriebsmodell, Kontrollen und Compliance-Anforderungen zwischen Nordea und dem ausgelagerten Dienstleister ab.
• Erstellte High-Level- und Low-Level-Lösungsdesigns mit standardisierten UML-Artefakten (Use-Case-, Component- und Sequence-Diagramme) zur Unterstützung von Vendor-Onboarding, Integrationsplanung und Umsetzung.
• Stellte die architektonische Abstimmung und Entscheidungsfindung zwischen Enterprise-Stakeholdern und Drittanbietern sicher und managte Abhängigkeiten und Schnittstellen im Rahmen der Auslagerungsinitiative.

• 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.

• Wirkung: Arcate verwandelt verstreute Kundensignale in bewertete Produktentscheidungen für B2B-Produktteams. Jede Initiative wird nach dem gefährdeten Umsatz priorisiert. Jede Entscheidung ist vom Kundenzitat bis zur Vorstandspräsentation nachvollziehbar. Allein entwickelt und produktiv eingesetzt. Das Modell wurde in 60 Simulationsläufen mit Kendall's tau = 0,924 gegenüber der Einschätzung erfahrener Product Manager validiert.

• Kompetenzen: Künstliche Intelligenz, KI-Agenten, Large Language Model (LLM), RAG, Model Context Protocol (MCP), agentische Workflows, Supabase, TypeScript, Deno, PHP, Stripe, PostgreSQL, Produktstrategie, Positionierung, GTM

• Fähigkeiten:

• Signalerfassung: Slack, Intercom, Gong, Salesforce, HubSpot. Signale werden nach ihrer geschäftlichen Bedeutung klassifiziert, um Entscheidungen zu Umsatzrisiken zu priorisieren.

• Umsatzbewertung: Fermi-Leverage-Modell. Initiativen werden nach gefährdetem Kunden-ARR, Signalstärke und Bestätigung durch mehrere Accounts bewertet.

• Roadmap-Intelligence: Jede Entscheidung ist vom ursprünglichen Kundensignal bis zur bewerteten, vorstandstauglichen Entscheidung nachvollziehbar.

• Entwickelt:

• MCP-Server (v0.10.0): 12 Tools, JSON-RPC 2.0, Supabase Edge Functions, SHA-256-Authentifizierung für API-Schlüssel.

• Bewertungs-Engine: Logarithmisch gewichteter ARR, durch Quadratwurzel gedämpfte Signalstärke, Bestätigung von Signalen durch mehrere Accounts.

• Agentische Workflows: 18 automatisierte Pipelines für Release, Bereitstellung, Design-QA, Guard-QA und Signalerfassung über Slack-Agenten.

• KI-Fähigkeiten: 7 kodifizierte Fähigkeiten, darunter CEO Prioritizer, Design System Enforcer, MCP QA und Simulation Runner.

• Automatisierte Qualitätssicherung: Browserbasierte Screenshot-Validierung jedes Bildschirms anhand von Design Tokens bei jedem Build.

• Vollständige SaaS-Anwendung: Authentifizierung, Abrechnung, Medien-Pipeline, Design-System. Allein produktiv eingesetzt.

• Technologie-Stack: Supabase (Authentifizierung, DB, Edge Functions, Echtzeit), Stripe, Cloudinary, PHP, TypeScript, Deno

Das MiDAS-Programm hat das Ziel, Generative KI in der gesamten BBM-Organisation zu integrieren. Meine Aufgabe ist es, die eBike-Sparte dabei zu unterstützen, Generative KI einzuführen und zu nutzen, indem ich eng mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeite.

Management:

• Die eBike-Sparte dabei unterstützen, GenAI mit passenden Lösungen einzuführen.
• Mit dem MiDAS-Team in Indien zusammenarbeiten, um Lösungen für Generative-KI-Anwendungsfälle zu entwickeln, die speziell für die eBike-Sparte relevant sind.
• Mit den eBike-Teams koordinieren, um GenAI-Systeme, Tools, Plugins und Services zu integrieren, die vom MiDAS-Team bereitgestellt werden.
• Roadmaps mit den Product Managern der eBike- und MiDAS-India-Teams planen, um Generative-KI-Lösungen bereitzustellen und zu integrieren.

• 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