Microsoft Power Apps Experten

• Administration und Weiterentwicklung der M365-Umgebung inkl. Teams, Exchange Online, Intune und SharePoint Online
• Entwicklung von Dashboards zur Performance-Überwachung mit Microsoft Power BI
• Umsetzung von Benutzeranforderungen und Prozessen mit Low-Code-/No-Code-Technologien (Power Apps, Power Automate)
• Nutzung von Jira und Azure DevOps zur Planung und Umsetzung von User Stories im agilen Projektkontext
• Teilnahme an Daily Stand-ups, Sprint Planning, Sprint Reviews und Retrospektiven als technischer Ansprechpartner
• Planung und Implementierung von Sicherheitsrichtlinien mittels Azure Conditional Access und Multi-Faktor-Authentifizierung
• Konfiguration und Deployment von Clients und Anwendungen über MECM (SCCM) und Baramundi

• Erstellte Datenpipelines und Visualisierungstools zur Unterstützung bei Entscheidungen im Bereich nachhaltiger Energien
• Entwickelte Erkenntnisse zur Optimierung des Einsatzes erneuerbarer Energien und der Netzintegration

• Beratung von Unternehmen beim Aufbau, bei der Migration und Optimierung von BI- und Reporting-Landschaften (Power BI, SQL, Python, ETL)

• 5 Kundenprojekte in Immobilien und Finanzen seit 05/2025: Übernahme und Stabilisierung bestehender Reports, Automatisierung wiederkehrender Standard- und Managementberichte, Aufbau von Cashflow-Modellen

• Angebots- und Machbarkeitsbewertungen für BI- und Reporting-Projekte

• Einsatz von KI-gestützter Entwicklung (Claude Code), um Automatisierung, Tooling sowie Web-/App-Entwicklung zu beschleunigen

• Individuelles ERP-System

• Problem: Die Kernprozesse eines Kunden liefen über verstreute, voneinander getrennte Excel-Dateien ohne zentrale Datenspeicherung – fehleranfällig, schwer skalierbar und nicht durchgängig auswertbar.

• Vorgehen: Geschäftsprozesse und Anforderungen aufgenommen, Daten modelliert und iterativ gemeinsam mit dem Fachteam entwickelt.

• Umsetzung: Ein maßgeschneidertes, webbasiertes ERP-System mit zentraler Datenbank, rollenbasierten Modulen und automatisiertem Reporting aufgebaut – umgesetzt mit KI-gestützter Entwicklung in Claude Code.

• Zeiterfassungs-App

• Ausgangssituation: Zeiterfassung auf Basis einer überladenen, makrolastigen Excel-Vorlage – wartungsintensiv, nur für einen Nutzer und fehleranfällig.

• Umsetzung: Alle Funktionen und VBA-Makros in eine eigenständige Web-App mit zentraler Datenspeicherung, Mehrbenutzerfähigkeit und automatisiertem Reporting überführt.

• Cashflow-Modellierung

• Ausgangssituation: Das bestehende Cashflow-Modell deckte nur Bestandsinvestitionen ab; Projektentwicklungen fehlten in der Steuerung.

• Umsetzung: Das CF-Modell aufgebaut und erweitert, um Cashflows aus Projektentwicklungen einzubeziehen.

• Optimierung: Bestehende CF-Modelle geprüft und optimiert sowie die KPI-Ausgaben für Reporting und Steuerung erweitert.

• IT-Beratung
• Power Plattform & Databricks
• KI-Softwareentwicklung (Custom Software)
• Wirtschaftliche Verantwortung für das Unternehmen

Technologien: n8n, Notion, OpenAI API, Claude, MS AI Foundry, MS CoPilot Studio, MS CoPilot, LLM, Node.js, Vercel, LangGraph, PostgreSQL, pgEdge, pgvector, Docker, LangChain, Ollama, Open WebUI

• Kontinuierliche Bewertung und Priorisierung eigener Automatisierungsbedarfe
• ~20 KI-Agenten im aktiven Einsatz: Recherche, Content-Pipelines, Dokumentenverarbeitung
• 5 n8n-Workflows für automatisierte Daten- und Prozesssteuerung
• Architektur nach denselben Prinzipien wie in Kundenprojekten: State Management, event-driven Orchestrierung, API-Integration
• Kontinuierlicher Betrieb und Weiterentwicklung

• Erstellung und Pflege von Power BI-Dashboards (DAX, Power Query, Datenmodellierung) zur Nachverfolgung von KPIs in über 15 globalen Produktionsstandorten — Haupt-Reporting-Tool für Entscheidungsfindung des EU-Managements.
• Entwicklung einer mehrseitigen Power Apps-Anwendung (Konfigurator-Tool) mit SharePoint-Workflow-Integration für das Vertriebsteam — gemeinsam mit Fachbereichen und IT konzipiert.
• Aufbau und Wartung automatisierter Power Automate-Workflows zur Anbindung an SQL-Datenbanken; eigenständige Identifizierung und Einführung eines LLM-basierten Automatisierungsanwendungsfalls, der 90 % des manuellen Reporting-Aufwands eliminiert hat — eigene Projektidee, von der Führungsebene abgenommen und von Anfang bis Ende produktiv umgesetzt.
• Entwicklung einer Python-basierten Datenpipeline (SQL) zur Extraktion, Modellierung und Validierung von Daten aus über 10 EU-Werken — Aufbau verlässlicher Datenmodelle und KPIs für übergreifendes Reporting.

• Titel der Arbeit: Entwurf einer semantischen Schicht für Enterprise Analytics und KI-Integration.
• Architektur für eine semantische Schicht im Enterprise-Analytics-Umfeld entworfen, die Datensatzsuche, Beziehungsabbildung und geregelten Zugriff auf Berichtsdaten verbessert hat.
• Workflows zur Schema-Erkennung und SQL-Generierung für über 400 Datenprodukte erstellt, um komplexe Datenstrukturen in nutzbare Analyseobjekte umzuwandeln.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle, Row-Level Security und Abfragevalidierung implementiert, um Datenqualität, geregelten Zugriff und verlässliche Nutzung von Enterprise-Reporting-Datensätzen sicherzustellen.

• Strukturierte Analyse und Bewertung von Geschäftsprozessen

• Erfassung, Dokumentation und Priorisierung von Anforderungen

• Erstellung fachlich verständlicher und technisch ausführbarer Prozessmodelle

• Einsatz von Tools Camunda

• Ableitung von Anforderungen und Schnittstellen aus BPMN-Diagrammen

• Abstimmung mit Stakeholdern und Fachbereichen

• Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Lösungskonzepte

• Realisierung effizienter und bedarfsgerechter Anwendungen

• Systematische Erhebung, Analyse und Dokumentation von Anforderungen

• Priorisierung und Validierung der Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern

• Abstimmung zwischen Fachbereich und Entwicklung zur Sicherstellung gemeinsamer Zielvorstellungen

• Erstellung von Use Cases, User Stories und Akzeptanzkriterien

• Kontinuierliches Anforderungs- und Änderungsmanagement über den gesamten Projektverlauf

• Projektziele festlegen und Projektplan erstellen

• Aufgaben delegieren und Projektfortschritt überwachen

• Budget überwachen und Stakeholder informieren

• Mendix: Architektur, Entwicklung und Wartung maßgeschneiderter Anwendungen (Microflows, Domain Model, Security, XPath)

• Modellierung von Mendix Workflows zur Prozessoptimierung

• Entwicklung skalierbarer Apps mit Mendix inkl. REST-/SOAP-Integration mit SAP, SQL, Azure & SharePoint

• UI-Design für Mendix mit Atlas UI, Fluent UI, HTML, CSS, JavaScript

• Entwicklung von Web- & Mobile-Apps mit Mendix nach agilen Methoden (Scrum, Kanban)

• Geschäftslogik-Implementierung mit Mendix Microflows und Nanoflows

• Performance-Optimierung und Architekturverbesserungen für Mendix-Anwendungen

• Durchführung von Mendix-Schulungen

• Erstellung technischer Dokumentationen und Best Practices für Mendix

• Coaching und Mentoring für Low-Code-Entwicklung mit Mendix

• Unterstützung des gesamten Innovationszyklus, von der Technologiesichtung und Use-Case-Entwicklung bis zur Inkubation und Umsetzung digitaler, Automatisierungs- und KI-Lösungen.
• Entwicklung und Implementierung von Prozessautomatisierungslösungen mit Power Automate, Mendix und Power Apps zur Digitalisierung interner Abläufe und Reduzierung manueller Tätigkeiten.
• Prototypen für KI-basierte Agenten entwickelt, um interne Prozesse zu automatisieren und Effizienzpotenziale im IT-Betrieb zu identifizieren.
• Erstellung von Power BI-Dashboards, die dem Management klare Einblicke in strategische KPIs und operative Leistung bieten.

• Beratung zur Architektur der Databricks Lakehouse Platform
• Migration bestehender Datenservices für die Fertigung auf Databricks. Bestehende Services laufen auf verschiedenen Plattformen und Tools und werden auf der Zielplattform zusammengeführt
• Umsetzung neuer Data- & KI-Use-Cases auf der Databricks-Plattform (z. B. Anbindung neuer Systeme, Entwicklung von Prototypen für KI-Agents, …)

Tech Stack: Databricks, Azure, PySpark, Python

• Verantwortung für das operative HR-Tagesgeschäft von 4 deutschlandweiten Studios mit Fokus auf Personaladministration und Mitarbeiterlebenszyklus
• Erstellung, Prüfung und Verwaltung sämtlicher arbeitsrechtlicher Dokumente (Arbeitsverträge, Vertragsänderungen, Bescheinigungen, Zeugnisse)
• Vorbereitung der Entgeltabrechnung, insbesondere für Stundenlohnmodelle, inkl. Datenaufbereitung und Abstimmung
• Pflege und Verwaltung von Zeitwirtschaftsdaten im System (Gfos) sowie Sicherstellung der Datenqualität
• Proaktive Steuerung und Nachverfolgung personalrelevanter Fristen (z. B. Probezeiten, Befristungen, Beurteilungen) in enger Abstimmung mit den Studioleitungen
• Funktion als zentrale Schnittstelle und Erinnerungspunkt für Führungskräfte bei allen HR-relevanten Themen und Prozessen
• Strukturierung und Nachverfolgung von HR-Vorgängen sowie Sicherstellung der Vollständigkeit und Einhaltung aller Vorschriften
• Erstellung und Pflege von HR-Dokumenten, Auswertungen und Übersichten in Word und Excel

• Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
• Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung

• Betreuung und Skalierung mehrerer Kundenkonten (Meta- & Google Ads) mit Fokus auf ROAS und CPA
• Konzeption und A/B-Testing von Anzeigen-Creatives, Angeboten und Landingpages
• Entwicklung von E-Mail- und Flow-Automatisierungen in Klaviyo (Welcome, Abandoned Cart, Post-Purchase)

• Verbesserte die KI-Modell-Überwachungslösung, um einen Vergleich von Modellversionen und eine umfassende Nachverfolgung von Eingangsvariablen mit relativen Drift-Metriken für eine vollständige Überwachung zu ermöglichen.
• Entwickelte eine maßgeschneiderte LLM-Lösung, um das Zertifikat für Wareneingänge zu automatisieren und eine nachgelagerte Analyse zu ermöglichen.
• Verbesserung von Digital-Twin-KI-Modellen zur Unterstützung der Modellvalidierung.

Skills: Python, Statistische Berechnung, Large Language Models (LLM), Machine-Learning-Engineering, Natural Language Processing (NLP), Data Wrangling, Datenvisualisierung, Statistische Auswertung.

Tools: Python-Programmierung, Snowflake, Databricks, Microsoft Powerapps, Powerautomate, PowerBI, Scipy, Seaborn, Scikit-Learn.