Machine Learning Experten in Frankfurt

• Entwicklung einer MCP-Schicht (Model Context Protocol) für den Agentur-Service von Mwanachama, die Methoden von Domain-Managern in aufrufbare Werkzeuge für AI-Agenten umwandelt. Dazu gehörte ein zusammengesetztes Werkzeug, das aus einer einzigen Spezifikation ein vollständiges Organisationsdesign erstellt (Organigramm, Ziele, Workflows, RACI-Matrix).
• Entwicklung des chatgesteuerten Agentur-Builders (Wakala Studio und API), in dem eine Organisation ihre Struktur in natürlicher Sprache beschreibt und ein AI-Agent diese Werkzeuge verwendet, um das laufende Design zu erstellen und zu ändern.
• Hinzufügen eines Insights-Services, mit dem eine Organisation AI-Agenten-Interaktionen und abgeschlossene Arbeiten überprüfen kann. Die Erkenntnisse aus dieser Überprüfung fließen in das Lösungsdesign zurück, freigegeben durch Architekt und Nutzer.
• Parallel dazu Entwicklung und Aufbau der Plattform selbst: etwa 20 Go-Microservices auf PostgreSQL, Flutter- und React-Clients, bereitgestellt auf Kubernetes.
• AI-Agenten durchsuchen die Plattform autonom nach Sicherheitslücken und führen skriptbasierte Tests durch, einschließlich API-Tests (im Stil von Postman) und UI-Tests. Die übrige Arbeit bleibt überwacht. Keine außer Kontrolle geratenen Agenten, versprochen.
• Entwicklung einer AI-nativen Unternehmensplattform, die Organisationsdaten, Workflows und Verantwortlichkeiten für Menschen und AI-Agenten strukturiert.
• Abbildung von Verantwortlichkeit durch RACI, sodass menschliche und AI-Teilnehmer unterschiedliche operative Rollen übernehmen können, darunter Responsible, Accountable, Consulted und Informed. AI-Agenten können außerdem kontrollierte Freigaberollen übernehmen, wenn die Organisation ihnen diese Verantwortung zuweist.
• Übertragung der Themen Organisations- und operationelles Risiko aus meiner Executive-MBA-Thesis in Software, sodass Rollen, Prozesse und Kontrollen explizit und maschinenlesbar werden.
• Strukturierung des Unternehmenskontexts, damit LLM-Interaktionen relevantere Informationen verwenden, anstatt wiederholt große Mengen unstrukturierter Inhalte zu verarbeiten.

• Leitung der Discovery-Phase und des POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in den EMEA-Märkten, einschließlich Bewertung der Plattformtauglichkeit, der technischen Architektur sowie der Multi-Brand- und Multi-Country-Funktionen anhand der Geschäftsanforderungen.
• Entwicklung einer Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
• Definition der Migrationsstrategie durch Analyse des Datenmappings, des Cutover-Ansatzes und von Deployment-Patterns ohne Ausfallzeit mit Varnish-Caching, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Anbieter-Teams hinweg.
• Entwicklung eines Multi-Tenant-Governance-Modells für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Anpassung der Storefronts und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
• Entwicklung eines Prototyps für KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD), um die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen zu verbessern und Chancen für die Performance nach dem Launch aufzuzeigen.
• Definition der EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte durch strategische Workshops mit dem C-Level, einschließlich Identifikation des schrittweisen Rollouts, marktspezifischer Konfigurationen und des Ressourcenbedarfs.
• Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka

• Verantwortung für die Konzeption, Planung und Umsetzung der Produktentwicklung von GetMyInvoices 2.0 und der Unterkomponente InvoiceRails
• Eigenständige Arbeit an allen Aspekten des Projekts, einschließlich Konzeption, Spezifikation in Tickets und Koordination der Entwickler
• Erstellung, Verwaltung und Priorisierung von Tickets, um sicherzustellen, dass alle Aufgaben termingerecht und in hoher Qualität abgeschlossen werden
• Durchführung und/oder Koordination von Tests und Sicherstellung der ordnungsgemäßen Implementierung der entwickelten Funktionen
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, um technische Anforderungen zu klären und sicherzustellen, dass die Umsetzung den Spezifikationen entspricht
• Regelmäßige Berichterstattung über den Projektfortschritt und Dokumentation der wichtigsten Entscheidungen, Änderungen und Risiken
• Übernahme der fachlichen Führungsrolle für alle Themen rund um E-Rechnungen und Peppol, insbesondere in Bezug auf die InvoiceRails-Komponente
• Interne Beratung und Weitergabe von Wissen zu E-Rechnungen und Peppol an andere Teams und Abteilungen
• Beobachtung von Markttrends und neuen Entwicklungen im Bereich E-Rechnungen und Peppol, um die Produktstrategie kontinuierlich anzupassen
• Sicherstellung der langfristigen Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Produkte an zukünftige technologische und gesetzliche Änderungen im Bereich E-Rechnungen

Statistischer Prognosealgorithmus

• Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
• Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
• Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps

Monitoring-Dashboard

• Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
• Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake

ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI

• Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
• Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI

Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow

• Verantwortung für die Weiterentwicklung digitaler Serviceprodukte mit Fokus auf Kundennutzen, Profitabilität und skalierbares Wachstum
• Entwicklung und Priorisierung der Service Product Roadmap auf Basis von Kundenfeedback, Marktanalysen, wirtschaftlicher Bewertung und technischer Umsetzbarkeit
• Identifikation neuer digitaler Service Opportunities sowie Ableitung von Produktanforderungen, Feature Prioritäten und Value Propositions
• Abstimmung von Produktvision, Roadmap und User Experience mit Product Ownern, Center of Competence, Sales, Service und Marktorganisationen
• Unterstützung von Go-to-Market-Aktivitäten, Marktvalidierungen und internen Trainings zur erfolgreichen Einführung digitaler Serviceangebote
• Nutzung datenbasierter Entscheidungsgrundlagen zur Bewertung von Kundenbedürfnissen, Business-Model-Annahmen und Produktfortschritt

• Entwicklung und Umsetzung technischer Richtlinien für elektrische und mechanische Systeme
• Entwicklung der Organisation für elektrische Sicherheit als verantwortliche Elektrofachkraft (gVEFK)
• Umsetzung und Überwachung von DCIM- und zugehörigen technischen Softwarelösungen
• Entwicklung technischer Lösungen für Lifecycle-Infrastrukturen und Kundenprojekte

• Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
• Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
• Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
• Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
• Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools

Teilzeitstelle in einem öffentlich geförderten Forschungsprojekt

• Wir entwickelten eine Vernetzungsplattform, um die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch im Bezirk zu verbessern (Projekt 71).
• Wir führten eine Ausschreibung durch und definierten die erforderlichen Dokumente und Prozesse.
• Unser Ziel war es, sicherzustellen, dass der beauftragte Dienstleister vor der Umsetzung eine Qualitätssicherung der Ergebnisse des Projektteams durchführt.
• Wir wählten einen Anbieter aus.

• Steuerung von Innovationsprojekten für KI-basierte Systeme mit Schwerpunkt auf Technologie zur Pflanzenerkennung für landwirtschaftliche Anwendungen.
• Förderung digitaler Transformationsinitiativen in Softwareabteilungen sowie Einsatz für agile Methoden und Scrum-basierte Arbeitsabläufe.
• Analyse und Optimierung der Teamstruktur sowie Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und strategischen Weiterentwicklung.
• Wegweisende Integration von KI-Technologie in landwirtschaftliche Maschinen, wodurch Präzisionslandwirtschaft deutlich vorangebracht wurde.
• Entwicklung einer cloudbasierten Dashboard-Plattform für den Echtzeit-Zugriff auf Daten und fundierte Entscheidungen im Feldmanagement.
• Entwicklung kamerabasierter GPS-Systeme für Traktoren zur Verbesserung der Möglichkeiten der Feldanalyse.
• Entwicklung und Implementierung von KI-Schnittstellen zur Vorverarbeitung von Bilddaten, mit nahtloser Übermittlung von Statistiken über LTE in die Cloud.
• Entwicklung innovativer cloudbasierter Dashboard-Plattformen, Einführung modernster Technologiekonzepte und Koordination funktionsübergreifender Teams zur Umsetzung von Projektzielen.

• In meiner aktuellen Position trage ich die End-to-End-Verantwortung für KI-Produkte: von der Identifikation und Priorisierung von Use Cases über belastbare Business Cases, AI-Roadmaps sowie Kapazitäts- und Ressourcenallokation bis zur skalierbaren Umsetzung über Länder- und Bereichsgrenzen hinweg.

• Dabei gestalte ich Operating Models, Delivery-Standards und Betriebskonzepte, mit denen KI-Produktentwicklung nicht nur zuverlässig läuft, sondern nachhaltig skaliert – stets ausgerichtet an Strategie, Zielen, Kapazitäten und Geschäftsnutzen.

• Die fachliche Führung und Weiterentwicklung interdisziplinärer Teams aus Data-Science- und Produktrollen im agilen Arbeitsmodell ist für mich Kern der Aufgabe – aktuell führe ich ein Team von drei Mitarbeitenden.

• Ich bewege mich sicher im Stakeholder-Management auf Senior-Management-Ebene und in internationalen Strukturen und übersetze komplexe technische Sachverhalte adressatengerecht in konkrete geschäftliche Handlungsempfehlungen.

• Governance denke ich von Anfang an mit: Ich richte KI-Initiativen konsequent an regulatorischen Anforderungen (u. a. EU AI Act), an Risikomanagement sowie an Datenschutzanforderungen aus.

• Leitete die Entwicklung und Einführung einer auf die Automobilindustrie zugeschnittenen Lösung für generative KI mit dem Schwerpunkt auf der Verbesserung der Kundenerfahrung durch KI-gestützte Innovationen.

• Führte umfassende Marktanalysen durch, um besondere Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor zu verstehen. Analysierte dafür Branchentrends, Kundenprobleme und Angebote der Wettbewerber und nutzte die Ergebnisse für die Produktstrategie.

• Entwickelte eine strategische Vision für die Lösung für generative KI mit dem Ziel, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Unternehmensziele und die Anforderungen des Automobilmarktes ab.

• Steigerte die Kundenzufriedenheit durch die Einführung personalisierter KI-gestützter Funktionen und erreichte eine Steigerung von 15% bei Kundenbindung und -loyalität.

• Nahm an Workshops zur KI-Strategie für die Kundenerfahrung teil und vertrat Audi AG auf Konzernebene.

• Setzte Kenntnisse über rekurrente neuronale Netze und Transformer-Architekturen ein.

• Nutzte Frameworks für generative KI von GPT-3.

• Setzte TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen ein.

• Nutzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung.

• Tätig als Lösungsmanager im Team Business Architecture.

• Arbeitete mit Geschäftspartnern innerhalb von Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie zu erfassen, darunter die Marketingabteilung, CRM-Leiter in verschiedenen Ländern, Marken der VW group und CARIAD SE.

• Vertrat Audi AG bei CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.

• Besprach die CRM-Strategie mit dem Leiter CRM und Data auf Grundlage der Workshop-Ergebnisse.

• Führte Geschäftsanalysen der erhobenen Marktdaten durch, um die Kundenerfahrung zu verbessern.

• Plante und startete Marketingkampagnen wie Willkommensmailings, Erinnerungen zur Lizenzverlängerung, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.

• Verwaltete das Projektbudget.

• Tätig als Lösungsmanager im ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, ausgeliehen von Audi AG.

• Arbeitete mit den Business Ownern der Marken der VW group zusammen, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.

• Vertrat CARIAD SE bei CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.

• Besprach die CRM-Strategie mit dem Leiter CRM bei CARIAD SE auf Grundlage der Workshop-Ergebnisse.

• Führte Geschäftsanalysen von Markt- und Markendaten durch, um die Kundenerfahrung zu verbessern.

• Plante und realisierte Kampagnenfunktionen von der Vorlage bis zur Umsetzung für Marken wie Willkommensmailings für Audi AG, SEAT und SKODA.

• Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Leiter CRM.

• Durchführung wirkungsvoller qualitativer Forschung in wichtigen internationalen Märkten (Deutschland, Großbritannien, USA) zur Unterstützung strategischer Entscheidungen in zentralen Bereichen wie Verkäufererlebnis, Versand und Finanzdienstleistungen
• Durchführung eigenständiger Interviews mit Nutzern von B2C- und C2C-Plattformen sowie Übersetzung komplexer Nutzerbedürfnisse und Verhaltensweisen in umsetzbare Erkenntnisse für Produktstrategie und Umsetzung

• Entwicklung einer API zur Aufnahme, Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, die eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard ermöglicht
• Bereitstellung der API auf AWS Lightsail Container Services mit CI/CD-Automatisierung über GitHub Actions und Sicherstellung der Stabilität durch pytest-Unit- und Integrationstests
• Konzeption und Entwicklung eines umfassenden Online-Kurses zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachkräfte und Lernende, einschließlich Lehrvideos und interaktiver Jupyter-Notebooks
• Einsatz von OBS und professioneller Audioausrüstung zur Sicherstellung hochwertiger Video- und Audioinhalte
• Leitung eines Projekts zur Normalisierung und Bereinigung von CRM-Daten, visualisiert durch ein Sankey-Diagramm zur Unterstützung des Kundenverständnisses und der Pipeline-Entwicklung
• Umsetzung und Validierung einer von genAI unterstützten Web-Crawling-Strategie auf AWS zur Sicherstellung von Datenqualität und Skalierbarkeit sowie zur Anreicherung von CRM-Daten