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KI-gestützte Dokumentenverarbeitung und Warenwirtschaftsintegration

Konzeption und Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung zur automatisierten Verarbeitung von Liefer- und Rechnungsdokumenten mit Anbindung an SelectLine ERP. Dokumente werden per KI analysiert, mit Bestellungen und Positionen abgeglichen und für die Buchung von Wareneingängen vorbereitet.

WIRKUNG:

• Automatisierte Extraktion strukturierter Bestell-, Liefer- und Rechnungsdaten aus PDF- und Bilddokumenten
• Automatisches und manuelles Mapping von Dokumenten auf Bestellungen und Bestellpositionen
• Integration mit SelectLine ERP für Bestellimport, Statusabgleich und Wareneingangsbuchungen
• Nachvollziehbare Verarbeitung durch getrennte Analyse-, Mapping- und Buchungsprozesse sowie technisches Logging
• Aufbau einer containerisierten End-to-End-Architektur mit KI-Analyse, Workflow-Automatisierung und relationaler Datenhaltung

SCHLAG-WORTE: KI, Dokumentenanalyse, OpenAI, n8n, SelectLine ERP, FastAPI, Python, JavaScript, MariaDB, Docker, REST API, PDF, OCR, Mapping, Warenwirtschaft, Wareneingang, Workflow Automation

• Implementierung von Datenmodellen in BW/4HANA, ABAP CDS Views, HANA Calculation Views, AMDP Scripts, OData Services, objektorientiertes ABAP in BW, SAC.
• Anpassungen in BPC für BW/4HANA.

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

• Mitfahr- und Busplattform, live erreichbar und funktionsfähig. Backend Spring Boot 4.1 auf Java 21, PostgreSQL mit Flyway, Testcontainers-Integrationstests. Betrieb im eigenen AWS-Konto (ECS Fargate, ALB, ECR, IAM Least-Privilege) mit CI/CD via GitHub Actions und OIDC-Federation ohne statische Zugangsdaten. Entwicklung durchgehend AI-gestützt mit Claude Code, inklusive eigener Skills und projektspezifischem Memory. Spring Boot · Java 21 · PostgreSQL · Flyway · Docker · AWS ECS/ALB/ECR · CI/CD · GitHub Actions · Claude Code

• Verantwortung als Architekt für die gesamte Service Cloud
• Technische Übersetzung fachlicher Anforderungen in User Stories
• Technische Konzeption der Service-Prozesse (After Sales, Complaint, Return Order, Email-to-Case, Case Routing, Sharing)
• Datenmodelle für Serviceprozesse konzipiert und implementiert
• Bidirektionale Integration mit SAP S/4HANA für Service-Prozesse
• Reviews des Lösungsdesigns im gesamten Team (Service & Sales)
• Fachliche Führung der Consultants in den Sprints, Support der Junior Consultants
• Deployment mit Git und SFDX (CI/CD), Training von Juniors (Namenskonventionen, Quality Gate, Flows)
• Unterstützung und Beratung der Administratoren (Security, Releases, Bugs)
• Key-User-Training für Rollout-Länder (Schweiz, Schweden)
• Entwicklung von LWC, Flows (Screen, Record-Triggered, Platform Event), APEX Callouts, Batch Jobs
• Proof of Concepts (Knowledge Base, Entitlement, Omnichannel)
• Testaufbau, Durchführung und Fehleranalyse der Implementierungen

• Softwareentwicklung mit C#

• Entwicklung und Wartung der IT-Infrastruktur mit Microsoft Azure

• Einbindung von 3. Systemen

• DevOps-CI/CD-Prozesse planen und erstellen

• C# (.net8)

• Azure Cloud Services

• DevOps

• Jira

• Dynamics

• Odata

• Api Management

• Key Vaults

• ServiceBus

• Azure Functions

• Blazor

• SPA zur automatisierten Befundkommunikation mit rollenbasiertem Zugriff (Sanctum)
• Serverseitige LLM-Integration (OpenRouter) mit strukturierter Verarbeitung
• Automatisierter Versand per SMS/Sprachanruf (Twilio, ElevenLabs) mit Queue + Status-Retry
• vollständige Testabdeckung mit 80+ dokumentierten Testfällen

Technologien: PHP, Laravel, LLM-API (OpenRouter), Twilio, ElevenLabs, Laravel Sanctum, PHPUnit, Playwright, Docker, REST

• Leitete die End-to-End-Architektur und Migration eines veralteten On-Premise-IoT-Monitoringsystems zu einer cloud-nativen Azure-Plattform in einem Entwicklungsteam mit 17 Mitgliedern
• Entwarf und implementierte eine skalierbare Microservices-Architektur (Java 21, Spring Boot, Kubernetes, Azure Services), entkoppelte IoT- Datenströme und beseitigte Engpässe des Altsystems
• Definierte den Tech-Stack, mentorierte Entwickler und koordinierte cross-funktionale Teams in 4 Ländern, um eine hohe Lieferqualität und die Einhaltung der Architekturstandards sicherzustellen
• Trieb Requirements Engineering und System-Redesign voran, beseitigte jahrelange technische Schulden und führte ereignisgesteuerte Verarbeitung sowie automatisierte Workflows ein
• Wichtige Erfolge
• Erhöhte Systemstabilität und Uptime um ~10x und machte 24/7-DevOps-Eingriffe überflüssig
• Senkte die Hosting-Kosten um ~80 % (5x Einsparung) durch Cloud-Optimierung
• Verbesserte Performance und Skalierbarkeit und ermöglichte eine stabile Verarbeitung von IoT-Datenströmen mit hohem Volumen
• Erfolgreiche Migration ohne Unterbrechung von On-Prem in die Cloud, mit hoher Nutzerzufriedenheit und Zuverlässigkeit ab dem ersten Tag

• Leitender Architekt für ein unternehmensweites Programm zur Digitalisierung von Krediten; Koordination von 12 Entwicklern in fünf Arbeitsströmen und letzte technische Entscheidungsinstanz für das Systemdesign.
• Kritische Antwortzeiten der Anwendung durch gezieltes Caching, Optimierung von OData-Abfragen und Refactoring des Lazy Loadings um 68% reduziert (Anzeige 17.3s → 5.6s; Änderung 11.8s → 5.0s); weitere Optimierungen laufen.
• Verantwortung für Triage, Priorisierung und Behebung von Produktionsfehlern in einem Portfolio mehrerer Anwendungen zur Unterstützung des laufenden Kreditgeschäfts.
• Entwicklung und Umsetzung von SAP-Fiori-Anwendungen mit SAP UI5, TypeScript und RAP; Verantwortung für die Lieferung von der Architektur und dem Code bis zum Rollout und Produktionssupport.
• C4-Architekturdokumentation und Entscheidungsprotokolle für das gesamte Programm etabliert, wodurch eine schnellere Einarbeitung und eine einheitliche Design-Governance über alle Arbeitsströme hinweg ermöglicht wurden.
• S/4HANA-Release-Zyklus zusätzlich zu den Hauptaufgaben mitgesteuert und direkt mit dem SAP-Support koordiniert, um kritische Systemprobleme im gesamten Portfolio zu lösen.

AI-native S/4HANA-Eigenentwicklung

Lösungsarchitektur und Umsetzung einer umfangreichen SAP-S/4HANA-Eigenlösung zur Ablösung benötigter Retail-/POS-Standardfunktionalität direkt in S/4HANA.

• Architektur und technisches Design für Inbound, Persistenz, Anreicherung, Validierung, Aggregation und Outbound-Verarbeitung
• Modulare SAP-ABAP-/ABAP-OO-Umsetzung nach Clean-Core-, Clean-Code- und Testbarkeitsprinzipien
• AI-nativer Entwicklungsworkflow mit AI-generiertem Implementierungs- und Testcode
• Orchestrierung spezialisierter AI-Rollen für Discovery, Planung, Entwicklung und unabhängige Reviews
• Decision Freeze, Build Plans und Quality Gates für kontrollierte AI-basierte Delivery
• Menschliche Design Authority für Architekturentscheidungen, SAP-Validierung, technische Abnahme und Release

ERZIELTE WIRKUNG:

• Produktiver Einsatz eines AI-nativen Engineering-Modells in einem realen Enterprise-SAP-Projekt
• Umfangreiche modulare Eigenlösung mit mehreren hundert SAP-Entwicklungsobjekten
• Hohe Wartbarkeit und Testbarkeit durch modulare Architektur, automatisierte Tests und strukturierte Reviews
• Ablösung benötigter Standardfunktionalität zur Reduktion wiederkehrender Lizenz- und Betriebskosten

• Umsetzung der S/4HANA-Transformation (Brownfield) bei Agrartechnikhersteller
• Implementierung der neuen Lieferantenbewertung in S/4HANA inkl. programmierter technischer Anpassungen an kundeneigene Prozesse
• Durchführung von Workshops mit Fachbereichen zu technischen und funktionalen Änderungen in S/4HANA mit Fokus auf P2P-Prozesse und Freigabeprozesse
• Vorbereitung des neuen Systems inkl. Customizing und Umwandlung kundeneigener ABAP-Entwicklungen in Clean ABAP

• WRICEF-Objekte (Reports, Interfaces, Conversions, Enhancements, Forms and Workflow) in den Modulen FI und CO von S/4HANA ECC mit ABAP OO
• Einsatz von SAP HANA Studio, AIF, SAP Solution Manager, Confluence und Jira
• Umgebung: SAP S/4HANA on Premise 2020

• Optimierung von Software-Lifecycle-Prozessen der SAP-Plattform-Apps (BTP CAP)
• Entwicklung von MCP-Server-Vorlagen für die S/4 CALM-Systeme der Porsche KI (BTP)
• Konzeption, Entwicklung und IT-Produktmanagement für zwei MS CoPilot Custom Agents zur Unterstützung von SAP-Systemen (inkl. MCP-Integration)
• Leitung des Center of Practice: KI-unterstützte ABAP-Entwicklung
• Initiierung und Koordination des Proof-of-Concept-Einsatzes von conduct.ai
• Beratung der Applikationsteams zu Software- und Integrationsarchitektur, Clean-Core-Prinzipien und Umsetzung sowie KI-Einsatz auf der SAP-Plattform

• Beratung im SAP Modul EAM im Rahmen der Migration ins S/4 HANA oneERP System von EON

• Begutachtung und Kostenschätzung kundeneigener Entwicklungen (z.B. Cockpit zu EAM Aufträgen, Darstellung des Belegflusses)

• Aufbereitung von EAM Klassifizierungsdaten zu technischen Objekten (Technische Plätze, Equipments) für die Migration in neue Klassen