MongoDB Experten in München

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:

• Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
• Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
• Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
• Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
• Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern

Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:

• Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
• Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
• Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
• Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
• Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
• Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
• Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
• Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
• Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
• Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX

Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:

• Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
• Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
• Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
• Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement

Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:

• Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
• Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
• Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
• MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)

Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:

• Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
• Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
• Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene

Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:

• Analyse der aktuellen Herausforderungen
• Definition übergeordneter Ziele
• Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
• Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
• Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

struppilog.com – Digitale Gesundheitsakte für Haustiere / MVP → Vollständiges Produkt

Konzeption, Entwicklung und vollständige Weiterentwicklung einer digitalen Gesundheitsplattform für Haustiere – von der eigenen MVP-Entwicklung bis zur vollständig ausgebauten und produktiv nutzbaren Plattform.

Eigenständige Konzeption und Entwicklung des MVP Entwicklung der gesamten Anwendung mit Flutter/Dart und Firebase Ausbau des MVP zu einer vollständigen digitalen Gesundheitsakte mit Gesundheitsdaten, Befunden, Allergien, Medikamenten, Dokumenten und Notfalldaten Entwicklung von Benutzerregistrierung, Authentifizierung, Rollen, Datenmodellen und sicheren Nutzerinteraktionen Umsetzung von QR-Code-basiertem Datenaustausch und digitalen Interaktionsfunktionen Entwicklung einer mehrsprachigen, responsiven Webanwendung Integration von AI-gestützten Funktionen und AI-/Agentic-Workflows Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung der Produktlogik, UX/UI und technischen Architektur Aufbau und Erweiterung einer skalierbaren Cloud-basierten Lösung mit Firebase Integration und Weiterentwicklung von APIs und externen Services Einsatz von AI-native / Agentic Engineering zur Beschleunigung von Entwicklung, Testing, Debugging und Produktiteration Eigenständige Umsetzung sämtlicher weiterer Funktionen und technischen Erweiterungen Kontinuierliche Weiterentwicklung des MVP zu einem vollständigen digitalen Produkt

Impact: Das von mir selbst entwickelte MVP wurde kontinuierlich technisch und funktional zu einer umfangreichen, produktiv nutzbaren Plattform weiterentwickelt – einschließlich Frontend, Backend, Datenmodell, Authentifizierung, UX/UI, APIs, Cloud-Infrastruktur und laufender Produktentwicklung.

• Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
• Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
• Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
• Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
• Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen

Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker

• Neukonzeption als AWS Cloud-Applikation einer Legacy Windows-App zur Fahrzeugdiagnose
• Erstellung von Build-Pipelines und Durchführung von Code Reviews mit Kotlin, Spring Boot, Micronaut, Jenkins und GitHub

• Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

• Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
• API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
• Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
• Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
• Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
• Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
• Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.

• Machbarkeitsstudie zur schnellen Umsetzung von Anforderungen mit KI-basierter Entwicklung (Vibe-Coding)
• Entwicklung einer Single-Page-Webanwendung in Angular 20
• Entwicklung einer Backend-Server-Anwendung in Kotlin
• Anbindung der Google Cloud Platform (Firebase): Authentifizierung, Firestore NoSQL-Datenbank, Storage, Cloud Functions, Hosting und Cloud Run
• Anbindung einer NEON PostgreSQL-Datenbank
• Automatisierte, KI-basierte Auswertung von Donald Trumps Posts auf Truth Social und Analyse ihrer Relevanz für Aktienmärkte und geopolitische Themen
• CI/CD über GitHub Actions unter Verwendung von Docker und Google Cloud Run
• Technisches Umfeld: Angular 20 (Angular Material, RxJS), Kotlin 2.2.20, TypeScript 5.9.3, Spring Boot 3.5.6, Google Cloud Platform (Firebase, Cloud Run, Gemini, Vertex AI), ChatGPT Codex, Git, GitHub, SourceTree, IntelliJ WebStorm, IntelliJ IDEA

• Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
• Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
• Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
• Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
• Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
• Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.

• Daten aus verschiedenen Quellen in das Data Warehouse mit Microsoft SQL Server integriert, dabei Datenintegrität sichergestellt und Performance optimiert
• Mehrere Datenvisualisierungslösungen in PowerBI, Excel und Looker Studio entwickelt und implementiert, mit Fokus auf Skalierbarkeit und Effizienz
• Enge Stakeholder-Beziehungen gepflegt, um eine konstante Kommunikation und ein gemeinsames Verständnis der Datenanforderungen sicherzustellen
• Gründliche Anforderungsanalyse durchgeführt, um die Geschäftsziele zu erfüllen
• Cross-funktionale Teams geführt, um datengetriebene Projekte termingerecht umzusetzen

• Startups zu Technologietrends und -lösungen, Geschäftsmodellen sowie Markt- und Wettbewerbsanalysen beraten.

• Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL, REST APIs, AWS Lambda, S3, RDS PostgreSQL, EventBridge, CloudWatch, Docker, Apache Airflow und BigQuery – Integration von Daten aus GA4, Google Ads, Meta Ads, CMS, CRM, Newslettern, Events und B2C-Bestellsystemen in analyseoptimierte Datensätze.
• Aufbau einer markenübergreifenden Lakehouse-Architektur von AWS zu BigQuery – Umwandlung von Roh-JSON/CSV-Daten in strukturierte, partitionierte und wiederverwendbare Reporting-Schichten mit Staging-, Intermediate-, Canonical- und Mart-Modellen.
• Entwurf relationaler und dimensionaler Datenmodelle: 3NF-Staging-Modelle, Star-Schemas, Faktentabellen, Dimensionstabellen, tägliche KPI-Aggregate und Dashboard-optimierte Marts für Marketing-, Content-, Abonnement-, Event-, CRM- und Umsatzanalysen.
• Implementierung produktionstauglicher Datenqualitäts- und Pipeline-Zuverlässigkeitsfunktionen: inkrementelle Loads, idempotente Upserts, Deduplizierung, Schema-Validierung, Zeilenabgleich, Null-Checks, Anomalieerkennung, Frische-Monitoring, Logging, Wiederholungsversuche und Fehlerbenachrichtigungen.
• Automatisierung markenübergreifender Reporting-Prozesse und Datenprodukte – Pipelines für 73 Newsletter-Kampagnen, 31 Lead-Listen-Synchronisierungen, 52 Event-Partner-Berichte und eine 500K-Datensatz-Unternehmensabgleich-Pipeline; Reduzierung der manuellen Datenvorbereitung um ca. 70 % und Steigerung der Analyst-Produktivität um ca. 30 %.

• Entwarf und erstellte von Grund auf das Automatisierungsframework mit Playwright, TypeScript, JavaScript, Gherkin, Cucumber, BDD, Maven, IntelliJ IDEA
• Definierte, entwickelte und pflegte Testpläne, Testskripte, Berichte und andere QA-Dokumentationen in Confluence
• Erstellte und pflegte Testdaten mit SQL Server Management Studio, Toad und Faker.js
• Führte Webservice- und API-Tests mit Swagger Open API, SoapUI, JSON, HTML und XML durch
• Führte funktionale, Smoke-, Regression-, Black-Box-, GUI-, Cross-Browser-, UAT- und E2E-Tests mit CrossBrowserTesting und Safari Web Inspector durch
• Integrierte und pflegte automatisierte Skripte in Sprints nach Kanban, CI/CD, GitHub, Docker, Azure Pipelines, Agile, Scrum, Kafka und Kibana
• Meldete und verwaltete Fehler in Azure DevOps
• Führte Mobile-Tests mit Robot Framework und Appium durch