Microsoft Azure Experten in Essen

• Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
• Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
• Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
• Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
• Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
• Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse

Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung

• QA-Leitung für die durchgängige Qualitätssicherung der Banking-Apps Sparkasse & Sparkasse Business (iOS/Android); Konzeption und Umsetzung der Teststrategie einschließlich funktionaler Tests, Regressionstests und UAT für eID, Push-Benachrichtigungen und White-Label-Komponenten
• Erstellung und Pflege von Testkonzepten und Testplänen in TestRail; strukturiertes Fehlermanagement und Fehleranalyse; Stakeholder-Management sowie Risikomanagement zur frühzeitigen Identifikation kritischer Qualitätsrisiken
• Barrierefreiheitstests gemäß WCAG 2.1 (iOS/Android); Koordination KI-gestützter Testautomatisierung und Optimierung der Testprozesse zur Verkürzung der Release-Zyklen
• Release-Management: Planung, Steuerung und Koordination aller Testaktivitäten; Statusberichte für Management und Stakeholder; Qualitätsbewertung von Releases und Freigabeempfehlungen im agilen Scrum-Umfeld
• Herausforderung: Hochkomplexer Build- und Release-Prozess über mehrere Sparkassen-Institute hinweg; enge Abstimmung mit dem DevOps-Team zur Stabilisierung der CI/CD-Pipeline und Sicherstellung reproduzierbarer Test-Builds vor jedem Release.

Tools: Jira, Confluence, TestRail, Android Studio, Xcode, Firebase, Jenkins, GA4

• Erfolg: Erfolgreicher Livegang des eID-Authentifizierungsverfahrens - Qualitätssicherung für 50+ Sparkassen-Institute gewährleistet

• Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings

Technologien: OpenAI Feather

Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python

• Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
• Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
• Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform

• Erstellte Datenpipelines und Visualisierungstools zur Unterstützung bei Entscheidungen im Bereich nachhaltiger Energien
• Entwickelte Erkenntnisse zur Optimierung des Einsatzes erneuerbarer Energien und der Netzintegration

• Transition des Microsoft-Azure-Betriebs an die BTC AG
• Verantwortung: Budget von 60k €
• Personal: Führung von 5 Personen
• Tools: Office 365, JIRA, Confluence

• Bewertung und Weiterentwicklung der Engineering-Excellence-Initiativen im Rahmen des Programms „Digital First“
• Validierung von Effizienz-, Produktivitäts- und Einsparpotenzialen im Software Development Lifecycle (SDLC)
• Durchführung einer organisationsweiten Analyse zum Einsatz von Generativer KI im Software Development Lifecycle (SDLC)
• Bewertung von Optimierungsmaßnahmen in den Bereichen Produktmanagement, Delivery, Developer Experience, Metriken und Qualitätssicherung
• Abgleich des Zielbilds „Next Level Architecture (NLA)“ hinsichtlich Organisationsdesign, Steuerungsmodell und Skalierbarkeit
• Identifikation struktureller Engpässe in der Delivery-Organisation sowie Ableitung alternativer Optimierungsansätze
• Erstellung von Entscheidungs- und Managementvorlagen für Bereichsleitung und Vorstand zur Bewertung von Effizienzpotenzialen und Transformationsmaßnahmen

Skillset: Engineering Excellence, Gestaltung von Betriebsmodellen, Generative KI, KI im SDLC, SAFe, DevOps, Softwarebereitstellungsmetriken, Wertströme, Team-Topologien, Domain Driven Design, Azure DevOps, Jira, Confluence, Managementberichte, Bewertung von Business Cases

• Die CHG Meridian AG ist ein Finanzunternehmen mit Schwerpunkt Leasing in den Bereichen IT-Technik, Logistik und Medizintechnik und unterliegt der Regulierung durch die BaFin. Ein Unternehmensteil ist hierbei das Return to Remarketing, in dem die im Technologiezentrum angelieferten Geräte (Notebooks, Smartphones, Tablets usw.) für die Weitervermarktung aufbereitet werden. Das von mir betreute Projekt hatte die Aufgabe, eine Schadensbewertung der Leasing-Rückläufer zu ermöglichen, diese visuell in Form von Bildern zu dokumentieren, eine Rechnungsstellung beim Kunden zu ermöglichen und die Bilder über die eigenentwickelte Kundenplattform bereitzustellen. Die Umsetzung wurde durch eine Kombination aus Eigenentwicklung innerhalb der hausinternen Entwicklungsabteilung und der Nutzung von SaaS-Produkten erreicht. Das zweite Projekt bestand in der Transition der durch den Fachbereich beschafften SaaS-Ausschreibungssoftware in den Betrieb der CHG-IT-Abteilung. Bewertung von Security-Fragen in Bezug auf BaFin-Vorgaben, Ausarbeitung eines Berechtigungskonzepts, Implementierung eines Single Sign-On, Dokumentation der Applikation in den CHG-Systemen (CMDB, iKnow usw.) und Übergabe in den Betrieb.

Eingesetzte Technologien und Methoden: NIS2, DORA, agile Softwareentwicklung, Scrum, Kanban, ServiceNow, SaaS, MS Teams, MS SharePoint, Active Directory, Entra ID, CMDB, Incident-Management, Change-Management, Request-Management, Service Level Agreement

• Leitung des Teilprojekts Einführung von Vulnerability Response im Rahmen von DORA
• Aufnahme der aktuellen Prozesse im Bereich Compliance, Risiko und Sicherheit
• Erstellen des Fachkonzepts zur Einführung von Applikations-, Infrastruktur- und Cloud-Schwachstellen
• Agile Steuerung des Integrationsdienstleisters, der Fachabteilung sowie der Querschnittsfunktionen im Unternehmen
• Anbindung der V-Scanner Tennable, Qualys und Defender sowie von NVD und CISA/KEV
• Anbindung von GitLab Ultimate für den Import und die Verarbeitung der SBOMs
• Entwicklung von Automationsregeln zum Abgleich der Scanergebnisse mit CIs der CMDB, Zuweisung der Schwachstellen und Behebungsaufgaben, Genehmigungen (Falschpositive, Ausnahmen) und Schließungen
• Berechnung mehrerer Risikoscores und Prioritäten
• Definition von Dashboards und Reportings (Workspaces, Performance Analytics)
• Abstimmung der neuen Prozesse, insbesondere zur Erhöhung der Datenqualität der CMDB (nach CSDM)

• Entwicklung und Umsetzung von Testkonzepten für komplexe, mehrstufige Systeme
• Erstellung regelmäßiger Management-Reports und Präsentationen für Stakeholder und Kunden
• Fachliche und disziplinarische Führung internationaler Testteams (Koordination, Coaching, Ressourcenplanung)
• Verantwortung für die Qualitätssicherung über mehrere Teststufen (Unit-, Integrations-, System- und Abnahmetests)
• Design von Testfällen und Testplänen in Azure DevOps; Sicherstellung von Rückverfolgbarkeit und Abdeckung
• Nutzung von BDD-Ansätzen (Gherkin/Cucumber) zur Vorbereitung der Testautomatisierung
• Aufbau einer Testautomatisierungs-Architektur mit Playwright und Einbindung neuer Tests in CI/CD-Pipelines
• Durchführung von API-Tests (REST) und Tests für Mobile/PWA-Anwendungen
• Aufbau und Pflege von Testumgebungen über mehrere Stufen (Integration, QA, UAT, Pre-Production)
• Testdatenmanagement (synthetische und produktionsnahe Daten), Sicherstellung von Konsistenz und Reproduzierbarkeit
• Zusammenarbeit mit DevOps-Teams für Containerisierung (Docker/OpenShift) und CI/CD-Integration
• Arbeit nach SAFe & Scrum, enge Abstimmung mit Product Ownern und DevOps-Teams
• Aktive Teilnahme an PI-Plannings, Sprint-Reviews und Retrospektiven
• Förderung einer agilen QA-Kultur durch Coaching und Wissensvermittlung
• Einführung einer skalierbaren Testautomatisierung mit Playwright → deutliche Reduktion manueller Testaufwände
• Steigerung der Testtransparenz durch sauberes Defekt- und Reporting-Management in Azure DevOps
• Verbesserte Release-Qualität durch durchgängige QA-Strategie und automatisierte Regressionstests
• Strategische Leitung der Trikolon Consulting GmbH und Verantwortung für Finanzen, Personal und Geschäftsentwicklung

• Leitung der 12-wöchigen Weiterbildung zum KI- und Automationsspezialisten
• Erstellen von Schulungsunterlagen & Videokursen zu den Themen „Grundlagen der KI“, „Umgang mit ChatGPT“, „Prompt Engineering“, „KI-Agenten mit N8N“, „Automationen mit Make.com“ & KI-generierter Marketingcontent (Bilder, Videos, Blogbeiträge & Social Media Posts)
• Durchführung von Workshops zu den o.g. Themen
• Tools: Loom, N8N, Make.com, ChatGPT, Midjourney, Gamma.app, Canva, Kling AI, Magnific AI
• Ergebnis: Selbstständige lernen das fachliche und betriebswirtschaftliche Know-how, um als KI- und Automationsspezialist erfolgreich ein Unternehmen aufzubauen

Konzeption, Planung und Produktionseinführung von zwei KI-Plattformen für industrielle Forschungs- und Engineering-Workflows, von der Use-Case-Identifikation und Anforderungsanalyse über Architekturentscheidungen und Build-vs-Buy-Abwägungen bis zum Go-Live.

• awRAG.io: Identifizierung des Anwendungsfalls (fragmentierte Wissensbasis über verteilte KI-Tools), Definition der Datenanforderungen, Architekturentscheidung für eine mandantenfähige RAG-as-a-Service-Plattform mit DSGVO-konformer EU-Infrastruktur und produktionsreifer Retrieval-Pipeline

• LAIERS.ai: Use-Case-Definition (Kontextverlust in linearen KI-Workflows), strategische Produktentscheidungen zu UX, Kostenstruktur und Multi-LLM-Orchestrierung, Rollout einer räumlichen KI-Konversationsplattform mit proprietärem Kontextmanagementsystem LAICS

• LLMOps-Verantwortung: Qualitätssicherung, Pipelineoptimierung, Sicherheitsarchitektur (OAuth 2.0, SOC 2) und Performance-Monitoring beider Plattformen im Live-Betrieb

• Kernthemen: LLM, RAG, Vektor-Datenbanken, LLMOps, KI-Architekturstrategie, Cloud-Infrastruktur, Datensouveränität

• Support bei der Umstrukturierung und Gestaltung der konzerninternen Android-Apps
• Festlegung wesentlicher Module und barrierefreie Implementierung der Komponenten
• Etablierung agiler Ansätze auf internationaler Ebene
• Technologien & Methoden: Kotlin, Android, Junit 5, Koin, Azure Devops, Android Studio, Git, Jetpack Compose, Coil, Flow API, Ktor, Coroutines, Typescript, NodeJS