Optical Character Recognition Experten in Berlin

• 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.

• 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.

• 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

• 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

• Leitung des Demand-&-Inventory-Teams zur Sicherstellung optimaler Lagerbestände und Bedarfsprognosen in den europäischen Märkten
• Entwicklung von Prognosemodellen und Optimierung der Nachschubprozesse, Reduzierung von Out-of-Stock-Raten und Verbesserung der Lagerumschlagshäufigkeit
• Erstellung monatlicher Bestands- und Lagerreports für das Controlling mit Abweichungsanalysen und Performance-Insights als Grundlage für das finanzielle Steering
• Aufbereitung von PowerPoint-Präsentationen auf Vorstandsebene für Meetings, Übersetzung von Planungsdaten in klare, entscheidungsorientierte Erkenntnisse
• Direktes Reporting an den Vorstand Corporate Brands
• Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit mit Marketing-, Produkt- und Supply-Chain-Teams zur Abstimmung der Prognosen mit Kampagnenkalendern und Produkteinführungen
• Vorantreiben von Prozessverbesserungen und Reporting-Optimierungen zur Steigerung der Prognosegenauigkeit und Planungstransparenz bei zentralen Stakeholdern
• Initiierung und Leitung des Drive-to-SharePoint-Integrationstestfalls im englischen Demand-&-Inventory-Team, abgeschlossen in nur 7 Tagen; vom Digitalbereich als Best Practice übernommen und auf alle Corporate Brands ausgerollt
• Unterstützung des PwC-Teams bei einem Projekt zur Restrukturierung von Strategie und Unternehmenskommunikation
• Erfolgreiche Implementierung eines Net-Sales-Boost-Plans in 13 Ländern innerhalb von zwei Monaten, mit deutlichem Umsatzwachstum bei gleichzeitiger Reduzierung der Überbestände

• 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

• Entwarf und entwickelte Bildklassifikationsmodelle für Computer-Vision-Aufgaben, einschließlich Datensatzerstellung, Vorverarbeitung, Validierung und Visualisierung; wandte Machine-Learning- und Deep-Learning-Techniken an, um Genauigkeit und Leistung zu optimieren.
• Führte Experimente mit geeigneten ML-Algorithmen, LLM-basierten Ansätzen und Tools durch; führte statistische Analysen, Hyperparameter-Tuning und Feintuning anhand der Testergebnisse durch, um eine robuste Modellleistung zu gewährleisten.
• Entwickelte und optimierte CRUD-APIs mit Node.js (Fastify) und Flask (Python), verbesserte die Latenz und sicherte die Skalierbarkeit.
• Implementierte Backend-Lösungen mit SQLAlchemy für das Datenbankmanagement und automatisierte Workflows mithilfe von Cron-Jobs und AWS Lambda-Funktionen.
• Erfahren in der Implementierung und Wartung von CI/CD-Pipelines zur Optimierung von Deployments und zur Gewährleistung einer zuverlässigen Softwareauslieferung.
• Erreichte durchgängig Servicezeit- und Qualitätsziele und pflegte dabei starke, kollaborative und professionelle Arbeitsbeziehungen im Team.

• 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.

• Entwickelte und implementierte durchgängige automatisierte Workflows zur Extraktion strukturierter Daten aus semi-strukturierten PDF-Dokumenten wie Rechnungen und medizinischen Berichten
• Setzte Optical Character Recognition (OCR)-Technologie und große Sprachmodelle ein, um Dokumente zu analysieren und validierte JSON-Schemata zu erstellen
• Entwickelte Strategien zur Prompt-Optimierung und regelbasierte Klassifikationshierarchien, um die Parsergenauigkeit bei unterschiedlichen Dokumentenlayouts zu verbessern
• Etablierte ein Qualitätssicherungs-Framework mit Evaluationsmetriken, um die Ergebnisse mit Ground-Truth-Datensätzen mit 96 % Genauigkeit zu validieren

• Entwickelte und wartete Backend-Services für die Digital Cards und Mobility Platform von Q8 in Java und Spring Boot.
• Entwarf skalierbare, mandantenfähige Microservices nach API-first-Prinzipien mit Swagger.
• Implementierte asynchrones Messaging mit Apache ActiveMQ, um Services zu entkoppeln und die Resilienz zu erhöhen.
• Verwaltete eine mandantenfähige Architektur mit Datenisolation und konfigurierbarer Mandantenlogik.
• Sorgte mit Spring Security und PostgreSQL für eine sichere Datenverarbeitung, unterstützt durch Liquibase zur Versionskontrolle.
• Integrierte JasperReports zur Erzeugung von PDF-Berichten basierend auf Nutzer- und Geschäftsanforderungen.
• Arbeitete nach agilen Methoden und implementierte umfassende Unit- und Integrationstests.