Microsoft Power BI Experten in Nürnberg

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

• Analyse der Rolle von Ehe als informelle Versicherung in Deutschland unter Anwendung ökonometrischer Methoden (Betreuung: Prof. Dr. Harald Tauchmann).
• Aufbereitung und Bereinigung mehrerer Paneldatensätze sowie Extraktion relevanter Variablen zur Erstellung eines finalen Paneldatensatzes mit über 36.000 Beobachtungen (2006–2020, SOEP).
• Design eines IV-Modells in Stata zur Untersuchung des kausalen Zusammenhangs zwischen Trennung von Paaren und Gesundheitsschocks (mental/physisch).
• Durchführung von Robustness Checks zur Sicherstellung der Stabilität und Validität der Ergebnisse.

• Konzeption eines Target Operating Models (inkl. strategischer Mittelfristplanung und operativem Staffing) für den Restrukturierungs- und Kapazitätssteuerungsprozess der Produkt-Workstreams zur Steigerung der Entwicklungseffizienz, Erhöhung der Mitarbeiterbindung und Profitabilität
• Integration zielgerichteter Anreize wie Budgetvorgaben, Deckungsbeitragsrechnung und Incentivierung in das Operating Model

• HR-Daten aus mehreren Systemen gesammelt, analysiert und interpretiert
• Ad-hoc-Analysen zu People-Daten für Stakeholder durchgeführt
• Employee Listening unterstützt und dafür gesorgt, dass Umfragen umsetzbare Erkenntnisse liefern
• Intuitive Dashboards und Visualisierungen in SuccessFactors, Power BI und Qualtrics erstellt
• Regelmäßige Reports und Dashboards zu wichtigen HR-Kennzahlen erstellt
• Als Junior-Teammitglied an People-Analytics-Projekten mitgewirkt
• Mit HR Tech- und Data-Teams zusammengearbeitet, um die Datenqualität zu verbessern
• Einen ethischen und geregelten Umgang mit Daten zusammen mit Legal, Data Privacy, Labour Relations und dem Betriebsrat sichergestellt

Hochqualifizierte Ingenieurdienstleistungen wie Engineering, Projekt- und Qualitätsmanagement, Planung und Steuerung.

• Schnelle Einsatzbereitschaft und flexible Modelle
• Ergebnisorientierte Teamarbeit
• Beschleunigung von Projekten, Schaffung von Mehrwert
• Technische Erfahrung und betriebswirtschaftliches Know-how
• Datenanalyse und spezialisierte Dienstleistungen.

Ergebnisse: Exzellenz, Zuverlässigkeit und Effizienz.

• Erarbeitung von Strategien, Prozessen und Systemanforderungen zur Weiterentwicklung des Lead- und Kampagnen-Streams eines Salesforce-Systems für die Teilsysteme Sales Cloud, Marketing Cloud und Analytics Cloud
• Erhebung und Erarbeitung von Marketing-Strategie-Konzepten für den Direktvertrieb, mit dem Schwerpunkt Leadgenerierung bei Neu- und Bestandskunden
• Analyse und Optimierung bestehender und neuer Kontaktpunkte
• Ableitung von Systemanforderungen und Benutzertests für Neuentwicklungen
• Aufbau eines Anforderungs- und Umsetzungsprozesses für fachseitige Bedarfe an der Schnittstelle zwischen CRM-Strategie und Marketing-Systembetrieb
• Moderation von Ideenfindungs-Workshops mit den Stakeholdern des Projektes
• Vermittlung zwischen fachlichen und technischen Projektbeteiligten
• Analyse & Nachdokumentation der bestehenden Marketing-Strategien und der bereits dafür geschaffenen Systemfunktionen
• Analyse von Zielgruppen und vorsystemischer Datenqualität als Grundstein für neue CRM-Strategien
• Beratung bei Content- und Asset-Strategie für Marketing-Kampagnen
• Definition von KPIs und anderen Leistungskriterien für System und CRM-Strategie

• Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
• Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.

• Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
• Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
• Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
• Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
• Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
• Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
• Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
• Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.

• Leitung des Programms für digitale Services mit Verantwortung für Projekte wie Transformation, Remote-Scanning (WeScan), E-Commerce und OneGate (Budget: ~5 Mio. €/Jahr).
• Entwicklung der Transformationsstrategie und des Fahrplans für eine Angebots- und Nachfrageplattform auf ServiceNow, um Harmonisierung und Integration von Altsystemen voranzutreiben.
• Führung funktionsübergreifender Teams für Design und Rollout dieser digitalen Geschäftsmodelle auf der ServiceNow Backend-Plattform.
• Ermöglichung strategischer Entscheidungen durch Kombination von Transparenzstrukturen in Azure DevOps und den Einsatz agiler Methoden wie PI Planning und WSJF-Priorisierung.
• Tätigkeit als Business Demand Manager und digitale Schnittstelle für CS CRM.
• Verantwortung für die interne Projektorganisation und externe Partner sowie für organisatorische Schnittstellen und Abhängigkeiten zu anderen Abteilungen.
• Durchführung von RFPs und Steuerung von Anbietern gemäß Verträgen und internen Vorgaben.
• Mitwirkung an Project sucCeSs, Northstar und Tätigkeit im RaaS Tiger Team sowie im Spryker Customer Advisory Board.

• Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
• Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
• Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
• Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
• Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib

• Datenbankschemas erstellt und mit geografisch verteilten Teams nach Wasserfall-Methodik kommuniziert.
• An Business-Workshops teilgenommen und technische Spezifikationsdokumente gemäß Architekturvorgaben verfasst.
• Hochwertige Code-Artefakte und Berichte mit Repository-Tools erstellt.

• Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.

• Beriet zu Themen des Project Management Office (PMO), einschließlich der Optimierung von Prozessen, Methoden und Governance-Strukturen, um die Effizienz und Effektivität von Projekten zu steigern
• Leistete umfassende Executive-Unterstützung, einschließlich der Erstellung von Präsentationen und Berichten, dem Management vertraulicher Kommunikation sowie der Organisation und Straffung administrativer Prozesse
• Entwickelte und implementierte strategische Marketingpläne zur Steigerung der Markenbekanntheit, einschließlich der Konzeption und Durchführung von Kampagnen über verschiedene Kanäle sowie der Messung und Analyse der Kampagnenergebnisse zur kontinuierlichen Optimierung der Marketingmaßnahmen

• Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
• Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
• Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
• Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
• Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen