Microsoft Power Apps Experten in München

• 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.

• 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

• Betreuung/Support und Weiterentwicklung eines komplexen Prozesses zur Erstellung von XML-Dokumenten für elektronische Rechnungen / E-Invoicing (XRechnung, ZUGFeRD)
• Automatisierung von Betriebsabläufen, Prozessentwicklung und –optimierung
• Entwicklung von Frontend-Applikationen mit MS Power Apps
• Portierung SQL Server 2016 auf SQL Server 2022
• Datenbank-Administration SQL Server

• Durchführung von Teamentwicklungsmaßnahmen zur Verbesserung der Zusammenarbeit und Beseitigung von Konflikten innerhalb der einzelnen Teams
• Aufnahme und Optimierung von Prozessen, Wertströme und Customer Journeys
• Schaffung von Transparenz bei Date...

• Entwicklung einer durchgängigen KI-Pipeline zur Analyse von 2D-Explosionszeichnungen mithilfe von Computer Vision und Deep-Learning-Modellen.
• Integration einer YOLO-basierten Objekterkennung (Bounding Boxes, Nachbearbeitung, Überlappungsbehandlung) für präzise Erkennung von Bauteilen und Beschriftungen.
• Anwendung des Segment Anything Model (SAM) für eine feinkörnige Segmentierung und Trennung einzelner Komponenten.
• Implementierung von OCR- und Feature-Extraction-Modulen sowie Vergleich von Vision-Language-Modellen (VLM) und traditionellen Computer-Vision-Ansätzen hinsichtlich Genauigkeit, Laufzeit und Skalierbarkeit.

• Implementierung eines Portfoliomanagements für Mittel- und Kleinprojekte mit Planner Premium
• Entwicklung der organisatorischen und technischen Standards für Projektmanagement
• Automatisierung von Prozessen mit Power Automate
• Entwicklung einer Power Apps Plattform (Schnittstelle MS Dynamics zu Planner Premium)
• Entwicklung eines ganzheitlichen Reportings mit Power BI und Berichtswesen mit MS Loop
• Bereich: PMO

• Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.

• Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.

• Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.

• Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.

• Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.

• Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.

• Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.

• Business Analyse und Prozessoptimierung, inklusive Spezifizierung von Fachanforderungen und technischem Design
• Schnittstellenanalyse (REST API, SOAP) und Optimierung von Prozessen
• Prozessoptimierung mit RPA, Power Automate, Microsoft Fabric, Power Automate Cloud und Power BI
• Entwicklung von Power Apps für eine Point of Sales Plattform unter Einsatz von Power Automate und MS Fabric/Power BI zur Ablösung verschiedener Tools
• Automatisierung und Ablösung manueller Pflege von Excel-Tabellen und manueller Prozesse

• Erstellung des Profitcenter Reports und Statistische Kennzahlen Report
• Aufnahme und Analyse der Anforderungen bzgl. des Forecasts für Umsatz und Kosten
• Umsetzung diverser Zeitreihenanalysen und Optimierung der Vorhersagen
• SAP Prozesswissen, SQL, Python
• Python mit diversen Bibliotheken für Zeitreihenanalyse und Machine Learning

Im Rahmen einer Eigenentwicklung wurde – als zweite Stufe des vorgelagerten Systems zur Projektbeobachtung – eine Pipeline zur automatisierten Lead-Generierung erstellt. Aus einer Liste von Freelance-Projekt-URLs (freelancermap) werden qualifizierte Lead-Datensätze inklusive Firma, Ansprechpartner, offizieller und personenbezogener E-Mail-Adresse sowie passender Anrede (Du/Sie) erzeugt. Als Technologien kamen Python (openpyxl, requests) sowie ein LLM-Agent-Workflow in VS Code (GitHub Copilot Chat) mit eigenem Slash-Command und umfangreichem Regelwerk zum Einsatz; für die Recherche werden Such-APIs (Serper.dev) angebunden. Zu meinen Aufgaben gehörte die gesamte Konzeption und Entwicklung. Kern ist ein rund 480 Zeilen umfassendes Regelwerk, das den LLM-Agenten deterministisch durch Extraktion, Website- und E-Mail-Ermittlung, Dublettenabgleich (gegen bestehende Provider-Listen) und die Erzeugung eines strukturierten JSON-Outputs führt. Deterministische Teilschritte (Excel-Abgleich, Web-/E-Mail-Suche, Pattern-Ableitung) wurden in Python-Helper-Skripte ausgelagert. Zu den weiteren Anforderungen zählten die Validierung der Ergebnisse über versionierte Blind-Runs gegen eine Referenz, die iterative Verfeinerung des Regelwerks sowie ein austauschbarer Such-Provider-Layer aus Kosten- und Stabilitätsgründen.