pandas Experten

• Konzeption, Entwicklung und produktiver Rollout eines Enterprise HR Copiloten auf Basis von Microsoft Copilot Studio zur Automatisierung interner HR Prozesse
• Entwicklung eines AI gestützten Assistenten zur Beantwortung von Mitarbeiteranfragen auf Grundlage einer SharePoint Wissensdatenbank und unternehmensinterner HR Dokumentation
• Integration des Copiloten in Microsoft Teams inklusive Begrüßungslogik, Benutzerführung und rollenbasiertem Routing
• Automatisierung von HR Prozessen und Genehmigungsworkflows mit Microsoft Power Automate zur Reduzierung manueller Bearbeitungsschritte
• Entwicklung realistischer HR Dokumente und Antwortvorlagen mit Azure OpenAI unter Berücksichtigung fachlicher Anforderungen und konsistenter Unternehmensrichtlinien
• Implementierung von Prompt Strategien, Wissensmanagement und Response Optimierung zur Verbesserung der Antwortqualität und Benutzerakzeptanz
• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse von Anforderungen sowie Integration der AI Lösung in bestehende Unternehmensprozesse

Technologien:

Microsoft Copilot Studio, Microsoft Teams, Azure OpenAI, SharePoint, Power Automate, Power Platform, Microsoft 365, Prompt Engineering, Workflow Automation

Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.

• Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
• Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
• Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern

Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular

• Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit

• 3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.

• Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.

• Erkennung von Betrugsmustern und Umsetzung wirksamer Maßnahmen gegen Betrug bei gleichzeitig akzeptabler Rate falsch-positiver Ergebnisse, um ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und einer reibungslosen User Experience zu gewährleisten
• Unterstützung bei der Entwicklung und Einführung neuer Trust-and-Safety-Funktionen auf der Plattform, um betrügerische Aktivitäten zu blockieren und das Bewusstsein der Nutzer für Betrug zu erhöhen
• Unterstützung von Produkt-, Entwicklungs- und Customer-Support-Teams mit BI-Berichten und weiterer Beratung zur Identifizierung und Bekämpfung von Betrug und Richtlinienverstößen

• Neugestaltung der Legal Operations: standardisierte Workflows, die den Routineaufwand um bis zu 80% reduzieren, mit Quellenangabe, Halluzinationsprüfung als Qualitätsgate, Rollenmodell, Protokollierung und Audit-Trail.
• Compliance-by-Design-Betriebsmodell (Bereitschaft für EU AI Act, DSGVO, eIDAS) mit dokumentierten und freigabefähigen Prozessschritten.
• Roadmap, Sprint-Planung und Release-Management für eine agentische RAG-Plattform mit Freigabe durch Counsel-in-the-loop, Audit-Trail und Hosting in Deutschland.
• Anforderungen aus EU AI Act, DSGVO und eIDAS als zentrale Projektergebnisse gesteuert; Go-to-Market für zwei Kundensegmente.

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP

Entwicklung und Weiterentwicklung einer internen Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung technischer Ressourcen, virtueller Maschinen und infrastruktureller Services. Die Plattform unterstützt Self-Service-Prozesse und bildet Funktionen ab, die konzeptionell mit Cloud-Management-Lösungen wie Azure oder AWS vergleichbar sind.

• Verantwortliche Mitarbeit an der Konzeption, Entwicklung und Umsetzung neuer Backend- und Frontend-Funktionalitäten
• Hands-on Entwicklung mit Java, Spring Boot, Python und Angular
• Umsetzung von REST-Schnittstellen, Business-Logik, Validierungen und Integrationen in bestehende Systemlandschaften
• Weiterentwicklung moderner Weboberflächen mit Angular, inkl. Anbindung an Backend-Services
• Mitarbeit an Architektur- und Designentscheidungen im Team, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und saubere Schnittstellen
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker, Kubernetes und Helm
• Unterstützung bei CI/CD-Prozessen sowie beim Deployment in Kubernetes-basierte Umgebungen
• Arbeit im Umfeld von vSphere, Broadcom, GitLab CI/CD, ArgoCD, Maven, npm und NuGet
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Fachbereich, DevOps und weiteren technischen Stakeholdern
• Analyse technischer Anforderungen, Ableitung geeigneter Lösungen und eigenständige Umsetzung im agilen Team
• Einsatz von GitHub Copilot zur Unterstützung bei Codegenerierung, Refactoring, Testfall-Erstellung und technischer Dokumentation

Methoden/ Werkzeuge/ Technologien: Sprachen & Frameworks: Java (21), Spring Boot (4.x), Python, AngularRobot Framework, Kubernetes, Helm Persistenz: PostgreSQL, MongoDB, Hibernate, Liquibase, Architektur & Kommunikation: REST, gRPC, GraphQL, Apache-Kafka, OpenAPI, Microservices, Event Driven, Domain Driven Design Cloud & Infrastruktur: Terraform, Docker, Rancher, Helm, Ansible Security: OAuth2, MS (Entra-ID), Websecurity, Keycloak (Extensions für detaillierte Gruppenrechte) DevOps: GitLab CI/CD, Ansible, Maven, Gradle, Grafana, Prometheus, Git, GitHub Copilot Testing & QM: JUnit, Robot Framework, automatisierte Komponenten- & Integrationstests, E2E Tests mit Playwright, Testcontainers, Easymock Methodik & Vorgehen: Kanban, JIRA, Confluence, Clean Code

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.

Die meisten Mittelständler haben ihre Zahlen längst. Was fehlt, ist die Übersetzung: Ein Dashboard mit vierzig Kacheln beantwortet keine einzige Frage, die in der Geschäftsleitung tatsächlich gestellt wird.

Analyse

• Auswertung vorhandener Daten mit Python und SQL
• Prüfung von Datenqualität und Methodik, bevor eine Aussage entsteht
• Ergebnis ist eine Auswertung, die auf eine konkrete Entscheidung zuläuft

Aufbereitung

• Berichte in Power BI und Tableau
• Interaktive Rechner und Visualisierungen im Web
• Präsentationen und Fachtexte für Kunden, Vertrieb und Öffentlichkeit
• Analyse und Kommunikation aus einer Hand — das

• Analyse der bestehenden CAN-Kommunikation zwischen Mikrocontrollern
• Analyse der verwendeten Sensoren, gesammelten Messwerte
• Planung der CAN-Botschaften zur Übertragung der Messwerte
• Iteratives Anpassen des Mikrocontroller-Codes auf die neuen CAN-Botschaften
• Cross-Compilierung von x64 auf arm64

• Konzeption und Bereitstellung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifizierungs- und Prognosedatensätze mit Sicherstellung von Robustheit und Reproduzierbarkeit durch Best Practices im MLOps-Bereich.
• Direkter Beitrag zur Verbesserung der Genauigkeit von LLM-Modellausgaben durch die Entwicklung und Ausarbeitung spezialisierter Prompts auf Grundlage der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines.
• Entwicklung von Trainingsdaten für große Sprachmodelle durch die Formulierung von Programmieraufgaben, die von den Modellen nicht gelöst werden konnten, sowie anschließende Dokumentation der korrekten Lösungen.

• Analyse der bestehenden Reporting-Plattform inklusive Prozesse und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.

• Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an bestehendes Reporting sowie neu aufzusetzende Dashboards.

• Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.

• Nutzung von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.

• Erarbeitung eines Vorschlags zur notwendigen Weiterentwicklung der Prozesse sowie der Power-BI-Plattform.

• Aufnahme der IST-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.

• Analyse und Bestandsaufnahme der Power-BI-Plattform des Kunden.

• Analyse von Prozessen und Data-Governance.

• Aufnahme und Dokumentation der IST-Geschäftsprozesse.

• Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und Reporting-Plattform.

• Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.

• Erarbeitung unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.

• Microsoft Power BI.

• Data-Analytics.

• KPI-Definition und Reporting.

• Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung.

• Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement.

Ein interaktives Entscheidungsunterstützungs-Tool von Grund auf konzipiert und aufgebaut, basierend auf öffentlichen europäischen Daten aus 27 EU-Ländern und mehreren strategischen Dimensionen. Eine strukturierte analytische Methodik entwickelt, um Länder zu vergleichen, Muster und Zielkonflikte zu erkennen und strategische Optionen zu erkunden, statt nur statische Dashboards zu zeigen. Komplexe mehrdimensionale Daten in geführte, interaktive Erkundungs- und Lernabläufe für nicht-technische Nutzer übersetzt. Die Anwendung komplett mit Python und Streamlit entwickelt, mit KI-gestützter Entwicklung und Git-basierter Versionsverwaltung. Das Projekt eigenständig von der Fragestellung und Datenanalyse über Methodik, UX-Logik, Umsetzung bis hin zum Deployment entwickelt.

Tools: Python, Streamlit, Git, KI-gestützte Entwicklung

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