Machine Learning Experten in der Schweiz

• Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
• Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
• Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
• Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
• Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
• Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
• Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
• Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen

Leitete die Einführung einer Azure-Cloud-basierten, ereignisgesteuerten Enterprise-Integrationsplattform, die Salesforce-, Momentus-(Event-) und ERP-Anwendungen verbindet. Senkte die Gesamtkosten um 60 %, reduzierte Betriebsfehler auf unter 1 % und lieferte termingerecht.

• Leitete den gesamten Projektlebenszyklus von der Initiierung bis zur Übergabe mit agilen und hybriden Methoden - Plattformvision, Machbarkeit, technischer Entwurf, Architektur, Implementierung, Integration, Testing, Rollout und fachliche Einführung.
• Baute das Engineering-Team von Grund auf auf und führte Teams in der Schweiz, Bulgarien und Indien mit Scrum und Kanban; etablierte Jira, Confluence, Asana und SharePoint für Delivery und Reporting.
• Etablierte und moderierte regelmäßige Steering-Meetings sowie Reporting, das den Stakeholdern Transparenz verschaffte und wichtige Entscheidungen vorantrieb.

• Leitete die Architektur und die vollständige technische Umsetzung für gemeinschaftsbasierte SaaS-Plattformen mit 2M+ monatlich aktiven Nutzern.
• Entwickelte die Architektur und leitete die Migration einer monolithischen Python/FastAPI- und PostgreSQL-Datenbank- und LangChain-Codebasis zu einer ereignisgesteuerten Microservices-Architektur auf AWS EKS. Dabei wurde ein 10-faches Verkehrswachstum von ~150 RPS auf 1,500+ RPS ohne Neuarchitektur bewältigt.
• Definierte und etablierte technische Standards für alle Services, darunter API-Verträge, Observability-Grundlagen und Deployment-Topologie. Dadurch wurden Produktionsvorfälle innerhalb von 9 Monaten um 55% und die MTTR von 2 Stunden auf unter 25 Minuten reduziert.
• Überarbeitete die Caching- und Abfrageschicht mit mehrstufigem Redis-Caching sowie Datenbankindexierung und -partitionierung. Dadurch sank die p95-API-Latenz von 850ms auf 180ms (78% Reduktion) und die CPU-Auslastung der Datenbank um 45%.
• Entwickelte eine CI/CD-Plattform mit GitHub Actions, Terraform und Kubernetes (EKS) einschließlich Blue-Green- und Canary-Rollouts. Dadurch stieg die Deployment-Häufigkeit von ~2/Monat auf 8-12/Tag, während sich die Durchlaufzeit von 10 Tagen auf unter 6 Stunden reduzierte.
• Implementierte Vertragstests, automatisierte Lasttests und Observability-SLOs mit Prometheus, Grafana und OpenTelemetry. Dadurch stieg die Plattformverfügbarkeit von 99.5% auf 99.95% (10-fache Reduktion des Verbrauchs des Fehlerbudgets).
• Leitete und entwickelte ein fachübergreifendes Team aus 8 Ingenieuren in den Bereichen Backend, Frontend und DevOps. Skalierte die Teamgröße von 4 auf 8 bei einer Bindungsquote von 85%; verantwortlich für Einstellung, Einarbeitung, Leistungsbeurteilungen und Karriereentwicklung.
• Arbeitete mit der Leitung von Product, Design und Client Success als primärer technischer Entscheidungsträger zusammen, übersetzte Geschäftsziele in technische Roadmaps und traf Make-or-Buy-Entscheidungen für Authentifizierung, Suche und AI-Tools.
• Führte AI-gestützte Entwicklungsabläufe ein, darunter automatisierte Code-Reviews und einen internen wissensbasierten Assistenten auf RAG-Basis mit Graph (GraphRAG, Neo4J). Dadurch stieg der Sprint-Durchsatz über zwei Quartale um 30%.
• Verantwortete das Incident-Management und den Bereitschaftsdienst für den Produktionssupport. Etablierte Runbooks, eine Postmortem-Kultur und On-Call-SLOs, wodurch Vorfälle mit Alarmierungen am Wochenende um 70% zurückgingen.
• Entwickelte und optimierte Algorithmen mit python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas.

• Analyse der aktuellen Situation und Neupositionierung der Marke
• Aufbau von Recruiting, Vertrieb und Kundenbetreuung
• Planung von Messeauftritten
• Etablierung eines Sales-Prozesses
• Einführung eines CRM-Tools (Pipedrive)
• Aufbau einer Tochterfirma in der Schweiz
• Umsetzung aller Aspekte im Personalverleih

• Lead Consultant für SEA-Kampagnen mit starkem Fokus auf Performance-Strategie, während ich Multi-Channel-Mediakampagnen über DV360, Meta, TikTok und YouTube betreue
• KI-Marketing: WPP Media State of the Art AI-Technologie
• Enge Zusammenarbeit mit den Planungs- und Analytics-Teams, um kanalübergreifende Konsistenz sicherzustellen, einschließlich Analyse von Zielgruppen-Überschneidungen bei Online Video und CTV
• Betreuung von Accounts großer europäischer/globaler Marken wie MediaMarkt, Universal Pictures, Emmi und Nestlé

• Deep-Tech-Venture im Bereich KI-Modellkompression für On-Premises- und Edge-Bereitstellung.
• Aufbau einer systematischen F&E-Pipeline, Geschäfts- und technischer Architektur, frühen Investoren-Pipeline und Design-Partner-Netzwerks in verschiedenen KI-Vertikalen, Rechenzentrumsbetreibern sowie Robotik/Edge-Computing – komplett von Grund auf.
• Gleichzeitiger Aufbau mehrerer Ventures, jeweils in grundlegend unterschiedlichen regulatorischen und technischen Domänen.

• Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.

• PoC für verschiedene Plattform-Integrationsfunktionen mit Backstage und Crossplane
• Umsetzung von Verbesserungen der Entwicklererfahrung mit Azure AVD und DevSpace
• Verwaltung der Anwendungsbereitstellungsinfrastruktur in Kubernetes-Clustern
• Verwaltung der CI/CD-Plattform
• Verwaltung von Deployments in Kubernetes (Rancher und AKS) und in Azure
• Als Security Champion des DevOps-Teams agieren
• Verwaltung von Schwachstellen und Unterstützung der Dev-Teams bei der Handhabung von Drittanbieter-Schwachstellen mit JFrog Xray
• Unterstützung beim Aufbau des Plattform-Teams
• Verwaltung von Infrastructure-as-Code mit Terraform und Atlantis
• Aufbau und Integration einer Plattform und eines IDP mit Crossplane

• Gemeinsame Lehre in den CAS AI Management- und CAS AI Innovation-Programmen für künftige KI-Manager
• Vermittlung von Themen wie Datenplattformen, KI-Architekturen, Grundlagen der Technologie-Einführung und Erfolgsfaktoren von KI-Initiativen in Unternehmen

• Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
• Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
• SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
• Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
• LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.

• Leitung der Test-Services für das globale IT Testing Centre of Excellence (TCoE), das für das Management und die Unterstützung der Produkt- & Projekttest-Workstreams in verschiedenen regionalen Projekten zuständig ist, insbesondere in Pharmakovigilanz, digitaler Lieferkette, klinischer Praxis und F&E.
• Pflege von Kundenbeziehungen, Handling von Eskalationen und fortlaufender Ausbau der Projektservices weltweit, sowie Steuerung der Testaktivitäten in Takeda's KI-, DevOps-, Agile- und Digitalprojekten.
• Führung der Implementierung eines Qualitätsmanagementsystems (QMS), Sicherstellung der Einhaltung von GCP, GMP sowie Schweizer und EU-Vorschriften, was zu einer deutlichen Verbesserung der Audit-Bereitschaft führte.
• Überwachung von Projekten für Systeme wie ERP, EDGE, SAP ECC, SAP Transportation Management, S/4HANA-Migration usw.
• Leitung eines AI/ML-Proof-of-Concepts zur KI-Einführung.
• Führung eines funktionsübergreifenden Teams zur Einhaltung der MDR- und FDA-Vorgaben und erfolgreiche Projektlieferungen.
• Leitung des Change Managements und der Kommunikation für das TCoE, Information der Takeda-Organisation über Änderungsabläufe und -praktiken, einschließlich Präsentationen für verschiedene Stakeholder.
• Sicherstellung, dass ausgelagerte TCoE-Dienstleister die regulatorischen, Compliance- und Qualitätsstandards sowie Praktiken für GxP- und nicht-GxP-Softwareentwicklungsprozesse (SDLC), einschließlich aSDLC und TCoE Global Standards, einhalten.
• Übertragung der Produktvision, Strategie und Anforderungen in Backlog-Items, die nach potenziellem Geschäftsnutzen und Kundennutzen priorisiert wurden.

• Habe den Inferenz-Stack auf einem Multi-Node-DGX-B200-Cluster über vLLM und SGLang bereitgestellt und optimiert (Serving, Durchsatz- und Latenz-Tuning).
• Habe zusammen mit einem kleinen Team eine interne Python-Bibliothek für das LM-Pretraining gebaut, die den kompletten Trainings-Loop abdeckt: verteiltes Training mit PyTorch FSDP, Datenpipelines, Checkpointing, Config- und Hyperparameter-Management sowie Experiment-Tracking.
• Habe Agenten-Gerüste auf interaktiven Game-Benchmarks ähnlich ARC-AGI-3 gebaut und ausgewertet, mit Metriken dafür, wie Modelle planen, erkunden und sich über mehrstufige Episoden anpassen; habe Modellfehler klassifiziert und die Erkenntnisse in das Gerüst- und Evaluationsdesign zurückgespielt.
• Habe Loop-Transformer-Architekturen erforscht.

• Playwright-basierte API-Testautomatisierung für das ERP System Oracle JD Edwards
• TypeScript/Node.js Testframework-Entwicklung mit MSSQL-Datenbankintegration
• End-to-End Geschäftsprozess-Automatisierung für Auftragsabwicklungen, Kundenverwaltung etc.
• OpenAI Integration für automatische PDF-Dokumentenvalidierung
• Jira/Xray-Integration für automatisierte Testberichterstattung mit Dashboard
• REST-API-Client-Entwicklung mit rollenbasierter Authentifizierung
• Testdatenmanagement, dynamische ID-Validierung und Cross-Test-Datenfreigabe-Mechanismen

• Fungierte als Projektleiter in verschiedenen internen Projekten, einschließlich der Entwicklung und Implementierung innovativer Lösungen auf Basis von Machine Learning, Virtual und Augmented Reality mit dem Ziel, eine hervorragende Nutzererfahrung zu bieten
• Steuerte die Projektplanung, -durchführung und -berichterstattung und entwarf Pläne zur Risikominderung und für Zeitplananpassungen, um die Projekte wieder auf Erfolgskurs zu bringen
• Leitete die Prozessoptimierung und führte Projektreviews durch, indem ich als Bindeglied zwischen den Engineering-Teams und den Führungskräften fungierte
• Agierte als Agile Coach und leitete Scrum-Zeremonien wie Daily Stand-ups, Sprint Planning, Sprint Review und Sprint Retrospective