Optical Character Recognition Experten in Berlin

• Selbstständig · Berlin, Deutschland
• Mitgründung des Unternehmens und vollständige Verantwortung für den technischen Bereich: Produktarchitektur, Backend, Frontend, Infrastruktur und Betrieb.
• Konzeption und Entwicklung des Automated Booking System (ABS) sowie der Kernplattform und Zahlungslogik.
• Entwicklung KI-gestützter SaaS-Produkte – von der Architektur über Backend und Frontend bis zum Produktionsbetrieb.
• Technische Beratung zu Produktarchitektur, Datenschutz und zulässiger Automatisierung.
• Entwicklung, Betrieb und Monetarisierung eigener API-Produkte für KI-Agenten, jeweils als REST-Schnittstelle und MCP-Server verfügbar.
• Vollständige Verantwortung für Architektur, Infrastruktur, Abrechnung, Rechtstexte und Go-to-Market.

• Entwickelte KI-gestützte Dokumentenverarbeitungslösungen mit Python, OCR, NLP und Large Language Models (LLMs), um die Extraktion, Validierung und Klassifizierung von Finanzdokumenten zu automatisieren und die Verarbeitungszeit um 75 % zu senken.
• Baute intelligente mehrstufige Workflow-Automatisierungspipelines, die KI-Services, Machine-Learning-Modelle und Unternehmenssysteme integrieren, um Finanzprozesse zu verschlanken und die Datenqualität zu verbessern.
• Entwickelte wiederverwendbare KI-gestützte Transformationsframeworks, die strukturierte und unstrukturierte Dokumentformate (XML, CSV, JSON, TXT, DAT) verarbeiten und in einheitliche Business-Schemata normalisieren können.
• Konzipierte und entwickelte Python-basierte REST-APIs und Backend-Services zur Unterstützung von Finanzanwendungen im Unternehmen und von Data-Processing-Workloads mit hohem Volumen.
• Entwickelte skalierbare Daten-Synchronisationspipelines zwischen Oracle CFIN und SQL-Datenbanken und integrierte Machine-Learning-Modelle für Cashflow-Prognosen sowie die Erkennung von Anomalien in AP/AR.
• Architektierte und implementierte Apache-Airflow-Workflows zur Orchestrierung KI-gestützter Datenpipelines und automatisierte den kompletten Ablauf von der Dokumentenaufnahme bis zur Integration in Finanzsysteme.
• Leitete die Migration kritischer Unternehmensintegrationen von MuleSoft zu Python-basierten Services und verbesserte dadurch Wartbarkeit, Performance und betriebliche Flexibilität bei gleichzeitig vollständiger Datenintegrität.
• Verantwortete den gesamten API-Lebenszyklus, einschließlich Lösungsdesign, Implementierung, Dokumentation, Deployment, Monitoring und Produktionssupport für geschäftskritische Finanzsysteme.
• Arbeitete direkt mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, Lösungsanforderungen zu definieren und durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows messbare Verbesserungen zu erzielen.
• Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Engineering- und Business-Teams zusammen, um Features schnell weiterzuentwickeln, Prozesse zu verbessern und die erfolgreiche Einführung KI-gestützter Lösungen voranzutreiben.
• Übernahm technische Führung durch Architektur-Reviews, Technologieentscheidungen, Code-Reviews und Best Practices im Engineering für Integrations- und Automatisierungsinitiativen.
• Mentorierte Entwickler, definierte Coding-Standards und trug zur Verbesserung von Softwarequalität, Wartbarkeit und Lieferfähigkeit über mehrere Projekte hinweg bei.
• Leistete Produktionssupport während kritischer Monats- und Quartalsabschlüsse, führte Root-Cause-Analysen durch und setzte schnelle Fixes um, um Systemzuverlässigkeit und Datenkorrektheit sicherzustellen.

• Leitung des Demand & Inventory-Teams, Sicherstellung optimaler Bestandsniveaus und Bedarfsprognosen in den europäischen Märkten
• Entwicklung von Prognosemodellen und Optimierung der Nachschubprozesse, Senkung der Out-of-Stock-Raten und Verbesserung des Lagerumschlags
• Erstellung monatlicher Bestands- und Lagerberichte für die Controlling-Abteilung einschließlich Abweichungsanalysen und Leistungseinschätzungen als Grundlage für die finanzielle Steuerung
• Erstellung von PowerPoint-Präsentationen auf Vorstandsebene für Vorstandssitzungen, Übersetzung von Planungsdaten in klare, entscheidungsorientierte Erkenntnisse
• Direkte Berichterstattung an den Vorstand der Corporate Brands
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit mit den Marketing-, Produkt- und Supply-Chain-Teams zur Abstimmung von Prognosen mit Kampagnenkalendern und Produkteinführungen
• Vorantreiben von Prozessverbesserungen und Optimierungen im Reporting, Steigerung der Prognosegenauigkeit und Planungstransparenz für wichtige Stakeholder
• Initiierung und Leitung des Drive-to-SharePoint-Integrationstests innerhalb des englischsprachigen Demand & Inventory-Teams, Abschluss in nur 7 Tagen; vom Digital Department als Best Practice übernommen und für den Rollout über alle Corporate Brands hinweg eingesetzt
• Unterstützung des PwC-Teams bei einem Projekt zur Neustrukturierung von Strategie und Corporate Communications
• Erfolgreiche Umsetzung eines Net Sales Boost Plans in 13 Ländern innerhalb von zwei Monaten, mit deutlichem Umsatzwachstum bei gleichzeitiger Reduzierung von Überbeständen

• Versicherungsdienstleister*

Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.

Umsetzung:

• Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
• Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
• ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten

Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.

Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL

• Verantwortung für Zeit-, Budget- und Qualitätsziele des Teilprojekts
• Erstellung und Pflege des Teilprojektplans inklusive Abhängigkeiten zu FI, CO, PP, SD
• Definition von Arbeitspaketen, Ressourcenplanung und Fortschrittskontrolle
• Risiko- und Change-Management im Modulumfang
• Analyse der Ist-Prozesse in Beschaffung, Logistik und Lagerverwaltung
• Konzeption der Soll-Prozesse nach SAP-Standard (EWM-Lagerprozesse wie Wareneingang, Einlagerung, Kommissionierung, Warenausgang)
• Abstimmung mit Key Usern und Fachabteilungen
• Begleitung der Schnittstellenentwicklung zu externen Lagersystemen und Lieferantenportalen
• Organisation von Testdaten, Fehlernachverfolgung und Testdokumentation
• Unterstützung bei Einführungsvorbereitung und Key-User-Schulungen
• Mitwirkung am Cutover-Plan (Datenmigration, Go-Live-Vorbereitung)
• Betreuung des Fachbereichs in der Hypercare-Phase nach Go-Live
• Unterstützung der Abbildung von EWM-Kernprozessen
• Steuerung externer Dienstleister
• Einsatz von Jira, Confluence, Signavio, MS-Teams, Aqua ALM

• Verantwortlich für die Full-Stack-Entwicklung einer AI-native Unternehmensplattform auf Basis von TypeScript, React, Vite, tRPC, Hono und PostgreSQL, die KI-gestützte Beratungs-Workflows für B2B-Kunden liefert.
• Entwarf und lieferte ein Multi-Agenten-KI-System mit dem ReAct-Framework und Claude-Skills-Workflow-Mustern, inklusive eines intelligenten PM-Assistenten mit umfangreichen System-Prompts, Slash-Befehlen, Tool-Integrationen und Streaming-Chat-Oberfläche.
• Entwickelte ein LLM-Bewertungs-Framework: rubrikbasierte LLM-als-Richter, Golden Datasets, Regressionstests und automatisierte Qualitätssicherung — für konsistente KI-Ausgabequalität in großem Maßstab.
• Integrierte LangFuse für durchgehendes LLM-Tracking, Konversations-Wiedergaben und Bewertungs-Pipelines, was datengetriebene Prompt-Optimierung ermöglichte und Token-Kosten sowie Antwort-Varianz reduzierte.
• Implementierte Drizzle ORM, pgvector und Knowledge Graphs für strukturierten Datenzugriff, semantische Suche und beziehungsorientiertes KI-Schlussfolgern über die gesamte Plattform.
• Führte die TanStack React Query-Migration in der gesamten Anwendung durch — ersetzte manuelles State-Management durch zentrales Caching und automatisches Refetching, was den Boilerplate-Aufwand für Datenabrufe deutlich reduzierte.
• Setzte AI-native Entwicklung durchgehend ein: Claude Code, Codex, Perplexity SDK und LLM-unterstütztes Testing im gesamten Entwicklungszyklus. Deployment auf Vercel + Azure ACA mit Biome für Linting/Formatting.

• Entwickelte ein JTBD-basiertes Priorisierungs-Framework für über 3.000 gesammelte Feature-Anfragen, identifizierte 27 Makler-Jobs, validierte 8 davon in 25 Nutzerinterviews und nutzte die daraus resultierende Job-Map als Live-Priorisierungsfilter für alle Eingangskanäle (Upvoty, CSAT, Beratungstickets).
• Verantwortlich für die Scout24-Lighthouse-Initiative: Document Intelligence mit vollständiger RAG-Architektur (semantisches Chunking, bge-m3 Embeddings, pgvector, BM25+Dense Hybrid-Retrieval).
• Reduzierte die Durchlaufzeit von Kunden-Feature-Anfragen auf 3,1 Tage durch Code-Analyse, Ticket-Spezifikation und eigenständige Implementierung mithilfe eines Coding-Agenten (Codex).
• Entwickelte einen LLM-basierten Support-Agenten (GPT-4o mini, Codex-generierte Merge Requests), der Eskalationen auf 3rd-Level von 40 % auf 5 % aller monatlichen Tickets reduzierte.
• Integrierte sechs Partner durch technische Koordination, Spezifikation, Backlog- und Release-Management und führte sieben Full-Stack-Entwickler.
• Beseitigte innerhalb von sechs Wochen regulatorische Risiken für Makler durch Risikoanalyse (BGH-Urteil zum Fernabsatz/GDPR), neue Audit-Funktionen und Koordination mit Rechts- und Datenschutzbeauftragten.

• Überarbeitung des gesamten Designs und der Implementierung neuer UI/UX-Aspekte mit React
• Planung der Softwarearchitektur und Strukturierung des Projekts für langfristige Skalierbarkeit mit Git für die Versionsverwaltung

• Zentrale Teile der Infrastruktur-Engine und der Cloud-Integrationen von formae in Go entwickelt und Ressourcenlebenszyklen über Cloud- und Kubernetes-Umgebungen hinweg verwaltet.
• Eine erweiterbare Plugin-Architektur und ein SDK für die Integration von Infrastruktur-Providern und -Ressourcen entwickelt und umgesetzt, einschließlich AWS, Kubernetes und Helm.
• Agentenbasierte Infrastruktur-Workflows entwickelt, die formae über MCP für Tools wie Claude Code, Codex und Cursor zugänglich machen.
• Direkt mit potenziellen Kunden an technischen Evaluierungen, Implementierungsdesigns und Migrationswegen von bestehenden Infrastruktur-Workflows zu formae gearbeitet.
• Die Weiterentwicklung von formae durch die Open-Source-, Multi-Cloud- und Cloud-Plattform-Releases unterstützt, mit Fokus auf zuverlässige Infrastruktur-Orchestrierung und eine gute Entwicklererfahrung.

• Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
• Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
• Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
• Planung der Agentenorchestrierung
• Prototypenentwicklung- und Demonstration

Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux

• Entwicklung und Implementierung von Bildklassifikationsmodellen für Computer-Vision-Aufgaben, einschließlich Datensatzerstellung, Vorverarbeitung, Validierung und Visualisierung; Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens und Deep Learning zur Optimierung von Genauigkeit und Leistung.
• Durchführung von Experimenten mit geeigneten ML-Algorithmen, LLM-basierten Ansätzen und Tools; Durchführung statistischer Analysen, Hyperparameter-Optimierung und Feinabstimmung auf Grundlage von Testergebnissen für eine robuste Modellleistung.
• Entwicklung und Optimierung von APIs für CRUD-Operationen mit Node.js (Fastify) und Flask (Python), wodurch die Latenz verbessert und die Skalierbarkeit sichergestellt wurde.
• Implementierung von Backend-Lösungen mit SQLAlchemy für die Datenbankverwaltung sowie Automatisierung von Workflows mithilfe von Cron-Jobs und AWS-Lambda-Funktionen.
• Erfahrung in der Implementierung und Wartung von CI/CD-Pipelines zur Optimierung von Deployments und Sicherstellung einer zuverlässigen Softwarebereitstellung.
• Kontinuierliche Erreichung von Servicezeit- und Qualitätszielen bei gleichzeitigem Aufbau starker, kooperativer und professioneller Arbeitsbeziehungen über verschiedene Teams hinweg.

• Strategisches Portfoliomanagement: Produktvision und mehrjährigen strategischen Fahrplan des globalen InventoryAutomation-Portfolios verantworten. Integration von KI-gestützten Effizienztools in mehreren operativen Einheiten managen und dabei komplexe regulatorische und Governance-Standards einhalten.
• KI/ML-Auswirkungen im großen Maßstab: Führte geschäftskritische KI-Initiativen an, die 70 % der globalen Inventarregeln automatisierten. Setzte Predictive Modeling ein, um manuelle Fehler um 40 % zu reduzieren, was zu jährlichen Einsparungen in Millionenhöhe führte.
• Operative Optimierung: Definierte und verfolgte übergeordnete Erfolgskennzahlen (z. B. CPO). Erreichte eine 10 %ige Reduktion der Kosten pro Bestellung (CPO) durch den Einsatz generativer KI-Assistenten und automatisierter Finanz-Workflow-Modelle.
• Management von Stakeholdern auf Führungsebene: Fungierte als primärer Ansprechpartner zwischen Produkt, Engineering, Risiko, Compliance und Finanzen. Führte erfolgreich hochrangige Verhandlungen, um unterschiedliche globale Einheiten auf standardisierte Zahlungsprotokolle auszurichten.
• Team-Mentoring: Führte ein funktionsübergreifendes Team aus Data Scientists, Engineers und Designern und förderte eine Kultur schnellen Experimentierens und der Implementierung von "Responsible AI".

• Lehrbeauftragter für den Kurs ‘Digitalisierung im Unternehmen’ im Fachbreich Duales Studium für Versicherungen

• Definition der Headless-Checkout-Produktstrategie (APIs, Verträge, Erweiterbarkeit) und Roadmap; Zusammenarbeit mit Engineering/SecOps, um die Plattform für die Externalisierung zu überarbeiten und abzusichern.
• Abstimmung mit MDs/C-Level zu einer mehrquartalsigen Roadmap, Business-Cases und Erfolgskriterien (Conversion, Zeit bis zum Launch für Partner, Störungsrate, SLA-Einhaltung).
• Leitung der funktionsübergreifenden Planung (mehrere PMs und Squads); Durchführung der RICE-Priorisierung und Kapazitätsplanung für die Einheit; Koordinierung der Abhängigkeiten zwischen Frontend, Payments, Plattform und Security.
• Einführung eines mandantenfähigen OIDC Identity Providers (SSO, RBAC, Mandanten-Isolation, Datenwiederverwendung) und Integration mit Checkout und Partner-Apps; Verringerung der Login-Hürden und Support-Eskalationen.
• Einführung einer gesteuerten Rules Engine (Eligibility, Promotions, Versand- und Zahlungsregeln, Compliance-Guards) mit Versionierung, sicheren Rollouts und klarer Verantwortlichkeit in den Teams.