Machine Learning Experten in Berlin

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

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

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Berechnungen des CO₂-Fußabdrucks 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-Features

• 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 % Budgeteinhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

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

• Product-Market-Fit für AI-Features durch A/B-Testing und Analytics (60 % höhere Adoption-Rate)

• 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.

• 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.

Unterstützung von Organisationen und Führungsteams bei Business Transformation, organisatorischer Effektivität und strategischen Initiativen.

SCHWERPUNKTE: Business Transformation | Organisatorische Effektivität | Strategie & Operations | Executive Advisory & Partnerschaft | KI- & Technologie-Organisationen

• Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
• Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
• Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
• Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
• Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
• Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
• Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
• Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices

• 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.

• Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
• Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
• LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
• Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
• Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
• Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
• Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.

• Entwickelte ein JTBD-basiertes Priorisierungs-Framework für über 3.000 gesammelte Feature-Anfragen, identifizierte 27 Makler-Jobs, validierte 8 davon in 25 Nutzerinterviews und nutzte die daraus resultierende Job-Map als Live-Priorisierungsfilter für alle Eingangskanäle (Upvoty, CSAT, Beratungstickets).
• Verantwortlich für die Scout24-Lighthouse-Initiative: Document Intelligence mit vollständiger RAG-Architektur (semantisches Chunking, bge-m3 Embeddings, pgvector, BM25+Dense Hybrid-Retrieval).
• Reduzierte die Durchlaufzeit von Kunden-Feature-Anfragen auf 3,1 Tage durch Code-Analyse, Ticket-Spezifikation und eigenständige Implementierung mithilfe eines Coding-Agenten (Codex).
• Entwickelte einen LLM-basierten Support-Agenten (GPT-4o mini, Codex-generierte Merge Requests), der Eskalationen auf 3rd-Level von 40 % auf 5 % aller monatlichen Tickets reduzierte.
• Integrierte sechs Partner durch technische Koordination, Spezifikation, Backlog- und Release-Management und führte sieben Full-Stack-Entwickler.
• Beseitigte innerhalb von sechs Wochen regulatorische Risiken für Makler durch Risikoanalyse (BGH-Urteil zum Fernabsatz/GDPR), neue Audit-Funktionen und Koordination mit Rechts- und Datenschutzbeauftragten.

• Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
• Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
• Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster

• Senkte die Abwanderungsrate in den ersten 30 Tagen nach der Anmeldung von 45% auf 20%, indem ich das Onboarding überarbeitete und die Zeit bis zum ersten Mehrwert verkürzte.
• Steigerte den Lebenszeitwert (LTV) innerhalb von 6 Monaten um das Dreifache durch Maßnahmen zur Nutzerbindung und Monetarisierung im gesamten Kundenlebenszyklus.
• Verantwortete das Redesign der App und die Feature-Umsetzung, was den Net Promoter Score (NPS) aktiver Nutzer von 6,3 auf 8,5 ansteigen ließ.

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

• KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
• An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.

• 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.