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Projekt: Konzeption und Umsetzung eines AI-Produkts für vier fachliche Anwendungsfälle

Projektleitung eines AI-Projekts bei einem führenden Anbieter für Großverpflegung und Catering, in dem gemeinsam mit einem externen Entwicklungspartner ein produktionsreifes AI-Produkt für vier Anwendungsfälle umgesetzt wurde: automatisierte Briefings aus CRM- und Dokumentendaten, sprachbasierte Erfassung und Strukturierung von Berichten, Erkennung und Zusammenführung von Dubletten in Stammdaten sowie datenbasierte Marktanalysen. Zentraler Schwerpunkt war eine datenschutzkonforme Architektur, die die interne IT-Security-Prüfung besteht und eine produktive Nutzung ermöglicht.

• Übersetzung fachlicher Anforderungen in abgrenzbare AI-Anwendungsfälle mit klar abgegrenztem Produktscope und klarem Nutzenversprechen
• Auswahl und Bewertung von Modellen und Architekturvarianten für Textextraktion, Sprache-zu-Text und Kontextanreicherung aus Fachsystemen, inklusive LLM-Anbindung, Function Calling und Retrieval
• Erarbeitung und Durchsetzung einer Architektur mit europäischem Hosting, Datenminimierung und Maskierung personenbezogener Daten als Voraussetzung für die Freigabe
• Steuerung der Schnittstellen zwischen Fachbereich, IT, IT-Security und externem Entwicklungspartner unter restriktiven Datenzugriffsbedingungen
• Abstimmung mit der CIO- und Geschäftsführungsebene zu Datenzugriff, Risikobewertung und Freigabeentscheidungen
• Vorbereitung der Überführung in den produktiven Einsatz

• Definition der EMEA-ISV-Go-to-Market-Strategie, um indirekte SaaS-Umsätze zu steigern

• Lösung von Kundenproblemen mit KI durch Integration in neue Anwendungsfälle und Lösungen

• Aufbau eines Partner-Ökosystems und Verkauf von Partnerlösungen zur Steigerung der Plattformnutzung

• Befähigung bereichsübergreifender Teams zur Umsetzung von KI-Anwendungsfällen

• Führung eines bereichsübergreifenden Teams von 7 Vollzeitäquivalenten

• Aufbau einer durch Partner generierten EMEA-Pipeline von Grund auf mit 70 Mio. € TCV und 20 Mio. € ARR hinzugewonnenen Umsätzen durch Cloud- und Hybridlösungen

• Erhöhung der Co-Sell-Rate von 20 % auf 40 % und der Co-Delivery-Rate von 25 % auf über 50 %

• Führung von KI-Programmen und Dateninitiativen von PoC/MVP bis zum Rollout und Sicherstellung der Betriebsbereitschaft, Governance und Geschäftsakzeptanz.
• Aufbau pragmatischer KI-Governance-Frameworks für eine konforme und skalierbare KI-Umsetzung.
• Zusammenarbeit mit Data-Science-, Engineering- und Produktteams zur Bereitstellung KI-gestützter Lösungen auf unternehmensweiten Datenplattformen.
• Definition von Delivery-KPIs und Erfolgskennzahlen zur Sicherstellung messbaren Geschäftsnutzens.
• Führung von funktionsübergreifenden, standortübergreifenden Teams in komplexen Erstprojektumgebungen, inklusive Risikomanagement, Abhängigkeitssteuerung und Stakeholder-Erwartungen.
• Unterstützung bei der Lösungsabgrenzung und Aufwandsschätzung in Zusammenarbeit mit Consulting- und Delivery-Teams.

• Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems

• Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora

• Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)

• Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks

• Einführung von Logging mit Loki

• Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python

• Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines

• Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS

• Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests

• Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs

• Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)

• Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks

• Administration und Weiterentwicklung der SharePoint-Farm (M.Office 365)
• Migration mit ShareGate
• Aufbau eines weltweiten Mitarbeiterportals
• Entwicklung von DMS- und Kundenportallösungen

• Projektbereiche: Digitalstrategie und Transformation
• Agiles IT-Projektmanagement
• Organisatorische Transformation und Veränderungsmanagement
• Operations, Vertrieb und CRM
• Branchen: Finanzen & Versicherungen, Medien & Telekommunikation, Industrie, Digitale Plattformen & KI