Process Automation Experten in Berlin

Interner Beratungsdienstleister und Treiber der Transformation im Verbund, Multi-Stakeholder-Umfeld und C-Level.

Neuausrichtung und Stabilisierung eines bereichsübergreifenden Transformations- und Skalierungsprogramms im Verbund. Schärfung von Zielbild, Prioritäten und Maßnahmenportfolio sowie Aufbau belastbarer Governance-, Planungs- und Steuerungsstrukturen. Strukturierung von Rollen, Verantwortlichkeiten und strategischen Vorhaben unter Einbezug von KI- und IT-Automatisierungsimpulsen.

• Programm-Neuausrichtung und Projekt-Portfolio-Management konzipiert

• Strategie-Modell und Zielbild für IT-Projekte erarbeitet

• Portfolio, Roadmap und Prioritäten strukturiert

• Governance und Regeltermine etabliert

• Operating Model für Leuchtturmprojekte ausgearbeitet

• KI- und Automatisierungsimpulse eingeordnet

• Rollen und Verantwortlichkeiten geschärft

• Change-Maßnahmen umgesetzt

• Workshops entwickelt, moderiert und ausgewertet

• 17 Initiativen in ein Steuerungsmodell überführt

• Transparenz und Entscheidungsfähigkeit erhöht

• Verbindlichkeit in der Steuerung gestärkt

• Operating Model strukturell geschärft

• Drei Top-5-Institute integriert

• Über 80 % Stakeholder eingebunden

• Governance

• Portfolio-Steuerung (PPM)

• Change Management

• Künstliche Intelligenz

• Workflow-Automatisierung

• KI-Use-Case-Assessment

• Confluence

• Jira

• Stakeholder-Management

SaaS für Workflow-Automatisierung für Operations-Teams (Berlin, 120 Mitarbeitende); Vollzeit-Freiberufler auf Vertrag mit Berichtslinie an den CEO: zunächst ein 12-monatiges Interimsmandat, zweimal verlängert während des KI-Aufbaus; verantwortlich für das Produkt eines Squads und Coaching der anderen Product Manager bei Prozessen.

• Leitete die Integration generativer KI (LLM) in das Kernprodukt: von LLM-gestützten Schritten über die Erstellung von Workflows in natürlicher Sprache und Automatisierungsvorschläge auf Schritt-Ebene bis hin zu KI-gesteuerten dynamischen Workflows, ausgeliefert mit Eval-Gates und Human-in-the-loop-Fallbacks: KI-entworfene Workflows stiegen auf 31% aller neuen Workflows, und die mediane Zeit bis zum ersten Workflow sank von 3 Tagen auf 4 Stunden.
• Bündelte die KI-Funktionen als nutzungsbasiertes Add-on, dessen Preis sich an ausgeführten Automatisierungsschritten orientiert, und arbeitete mit Vertrieb und Marketing an der Positionierung: ~€800K zusätzlicher ARR im ersten Jahr, außerdem churnten Kunden mit dem Add-on 1.8 pp weniger.
• Verantwortete die Roadmap von Anfang bis Ende: Ersetzte die von Feature-Anfragen getriebene Quartalsplanung durch eine ergebnisorientierte, rollierende Roadmap auf Basis von Quartalswetten und klaren Abbruchkriterien, die monatlich dem Führungsteam und quartalsweise dem Vorstand präsentiert wurde.
• Baute das Product-Management-Betriebsmodell neu auf: wöchentlicher Customer-Discovery-Rhythmus inklusive Workshop-Moderation, Reviews von RFCs und Entscheidungsdokumenten sowie eine einheitliche quartalsweise Metrik-Erzählung; coachte vier Product Manager, von denen einer während des Engagements zum Senior befördert wurde.
• Beendete das Engagement wie vereinbart: stellte den permanenten VP Product ein und arbeitete ihn ein, übergab das Prozess-Playbook und die Roadmap und schied im Juni 2026 planmäßig aus.

Ich war bei Casavi, einer Softwareplattform für Immobilienverwalter, als Lead Designer für zwei interdisziplinäre Teams tätig. Casavi ist eine zentrale Plattform für alle Bereiche der digitalen Immobilienverwaltung und optimiert Abläufe und Geschäftsprozesse.

SmartTask: Das Team konzentriert sich auf Ticketmanagement, Workflow-Automatisierung, KI-Integration und die Verbesserung der Kommunikation zwischen Immobilienverwaltern und ihren Kunden.

Kunden-App/-Portal: Das Team ist darauf ausgerichtet, die Community unter den Bewohnern verwalteter Immobilien zu stärken. Das Kundenportal in Kombination mit der Casavi-App löst die Herausforderungen für Property- und Facility-Manager.

Meine Rolle umfasste den gesamten Design-Lifecycle, darunter UX/UI-Design, Nutzerforschung, Usability-Tests und strategische Designplanung, über die Webplattform, die Mobile App und die Kundenportale von Casavi hinweg. Jedes Team bestand aus rund 10 Mitgliedern, darunter Projektmanager, Designer, Entwickler und QA-Tester. Außerdem war ich für die Sicherstellung der Barrierefreiheit des gesamten Produkts verantwortlich.

Rolle in der Design-Einheit: Zusätzlich zu meinen Kernaufgaben trage ich aktiv zur Weiterentwicklung und Pflege des Designsystems und des Styleguides des Unternehmens bei und sorge so für Konsistenz und Skalierbarkeit über alle Produkte hinweg. Junior Designer zu mentorieren ist meine offizielle und moralische Verantwortung.

• Zusammenarbeit mit Senior Stakeholdern in ganz AWS EMEA, um Talentstrategie, Partnerentwicklung und Geschäftswachstum im Cloud-Ökosystem voranzutreiben.
• Schwerpunkte:
• Zusammenarbeit mit Sales & Partner Management bei Go-to-Market-Initiativen
• Beratung zur langfristigen Ressourcenstrategie für Cloud-, Data- und Security-Bereiche
• Unterstützung interner Innovationsteams bei der Skalierung von KI- und Automatisierungsprojekten
• Ergebnis: Beitrag zur Expansion von AWS in Zentraleuropa durch die Abstimmung von Geschäfts-, Technologie- und People-Strategie.

Qualität von KI-Modellen im großen Maßstab vorantreiben – Bewertung der Prompt-Antwort-Genauigkeit, Erkennung von Randfällen und Einhaltung SLA-konformer Workflows über verteilte globale Teams hinweg.

• Analyse von KI-Prompts und nebeneinander gestellten Modellausgaben zur Bewertung der Antwortqualität, Sachgenauigkeit, Relevanz, Konsistenz und Einhaltung der Projektbewertungsrichtlinien.
• Durchführung von Faktenprüfungen, Datenvalidierung, Fehlerbehebung, Identifizierung von Problemen und Überprüfung von Randfällen zur Verbesserung der Qualitätsstandards in den KI-Trainingsunterstützungs-Workflows.
• Verwendung von Google Sheets, Google Docs und browserbasierten Tools zur Dokumentation von Ergebnissen, Führung von Bewertungsprotokollen, Verfolgung von Problemmustern und Unterstützung der Workflow-Optimierung in einer Remote-Umgebung.
• Erstellung klarer schriftlicher Begründungen, Review-Zusammenfassungen und KPI-orientierter Berichte mit Fokus auf Genauigkeit, Durchlaufzeit, Vollständigkeit der Dokumentation, Fehlererkennungsrate und SLA-Einhaltung.

• Eigenständige Einarbeitung in die Reisekostenabrechnung (Egencia, Perk, AirPlus)
• Schnittstellenmanagement zwischen RSK-Tools
• On- und Offboarding von Mitarbeitern und Lieferanten
• Beratung der Teams bei der Verbuchung von Eingangs- und Ausgangsrechnungen
• Dokumentation und Optimierung von Prozessen

• Mentor eines Teams aus 6 ML-Platform-Engineers durch wöchentliche 1:1s, technische Design-Reviews und Best Practices; Verbesserung der Team-Produktivität um 35% durch strukturierte Sprint-Planung und Programme zur Skill-Entwicklung
• Definition der ML-Plattform-Roadmap 2025–2026 in Zusammenarbeit mit Data Science, Cloud Engineering und Product Teams; Priorisierung von automatisierter Model Governance, Cost-Attribution-Systemen und Multi-Environment-Deployment-Strategien
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Data Science, SRE und Product, um die Fähigkeiten der ML-Plattform mit den Geschäftszielen abzustimmen; Reduktion der Deployment-Hürden für Data Scientists um 60% durch Self-Service-Plattformen
• Architektur und Lieferung einer produktionsreifen MLOps-Plattform für 50+ Modelle in Produktion mit automatisierten Promotion-Pipelines, Versionierung und Rollback-Funktionen; Erreichung eines SLA von 99,5% Plattform-Uptime
• Design einer verteilten ML-Pipeline-Architektur mit Metaflow und Argo Workflows (Vertex Pipelines-kompatibel); Verkürzung der Modell-Trainingszeit um 30% und der Deployment-Zyklen von 2 Wochen auf 3 Tage durch vollständige CI/CD-Automatisierung
• Aufbau containerisierter ML-Services auf Kubernetes mit Auto-Scaling-Policies, Resource Quotas und Multi-Tenancy-Isolation; Optimierung der Infrastrukturkosten um 180K $ pro Jahr (25% Reduktion)
• Implementierung von Monitoring, Alerting und Performance-Tracking mit Prometheus, Grafana und Custom Instrumentation; Reduktion der Debugging-Zeit für Modelle um 50% und Einführung von SLOs für die Modell-Performance
• Leitung der Entwicklung einer RAG-basierten Document-Intelligence-Plattform mit LangChain, LangGraph und Vektor-Datenbanken; Implementierung von Agentic-AI-Workflows für die automatisierte Verarbeitung von Finanzdokumenten
• Implementierung von Infrastructure-as-Code mit Terraform für reproduzierbare Umgebungseinrichtung und GitOps-Workflows; Reduktion von Infrastruktur-Drift-Vorfällen um 80%
• Design von rollenbasiertem Zugriff für die ML-Plattform, Implementierung von Model-Lineage-Tracking und Aufbau von Audit Trails für regulatorische Compliance nach Enterprise-IAM-Best Practices

• Entwickelte KI-gestützte Dokumentenverarbeitungslösungen mit Python, OCR, NLP und Large Language Models (LLMs), um die Extraktion, Validierung und Klassifizierung von Finanzdokumenten zu automatisieren und die Verarbeitungszeit um 75 % zu senken.
• Baute intelligente mehrstufige Workflow-Automatisierungspipelines, die KI-Services, Machine-Learning-Modelle und Unternehmenssysteme integrieren, um Finanzprozesse zu verschlanken und die Datenqualität zu verbessern.
• Entwickelte wiederverwendbare KI-gestützte Transformationsframeworks, die strukturierte und unstrukturierte Dokumentformate (XML, CSV, JSON, TXT, DAT) verarbeiten und in einheitliche Business-Schemata normalisieren können.
• Konzipierte und entwickelte Python-basierte REST-APIs und Backend-Services zur Unterstützung von Finanzanwendungen im Unternehmen und von Data-Processing-Workloads mit hohem Volumen.
• Entwickelte skalierbare Daten-Synchronisationspipelines zwischen Oracle CFIN und SQL-Datenbanken und integrierte Machine-Learning-Modelle für Cashflow-Prognosen sowie die Erkennung von Anomalien in AP/AR.
• Architektierte und implementierte Apache-Airflow-Workflows zur Orchestrierung KI-gestützter Datenpipelines und automatisierte den kompletten Ablauf von der Dokumentenaufnahme bis zur Integration in Finanzsysteme.
• Leitete die Migration kritischer Unternehmensintegrationen von MuleSoft zu Python-basierten Services und verbesserte dadurch Wartbarkeit, Performance und betriebliche Flexibilität bei gleichzeitig vollständiger Datenintegrität.
• Verantwortete den gesamten API-Lebenszyklus, einschließlich Lösungsdesign, Implementierung, Dokumentation, Deployment, Monitoring und Produktionssupport für geschäftskritische Finanzsysteme.
• Arbeitete direkt mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu identifizieren, Lösungsanforderungen zu definieren und durch Automatisierung und KI-gestützte Workflows messbare Verbesserungen zu erzielen.
• Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Engineering- und Business-Teams zusammen, um Features schnell weiterzuentwickeln, Prozesse zu verbessern und die erfolgreiche Einführung KI-gestützter Lösungen voranzutreiben.
• Übernahm technische Führung durch Architektur-Reviews, Technologieentscheidungen, Code-Reviews und Best Practices im Engineering für Integrations- und Automatisierungsinitiativen.
• Mentorierte Entwickler, definierte Coding-Standards und trug zur Verbesserung von Softwarequalität, Wartbarkeit und Lieferfähigkeit über mehrere Projekte hinweg bei.
• Leistete Produktionssupport während kritischer Monats- und Quartalsabschlüsse, führte Root-Cause-Analysen durch und setzte schnelle Fixes um, um Systemzuverlässigkeit und Datenkorrektheit sicherzustellen.

• Definition von D2C-Geschäftsmodellen und Go-to-Market-Strategien für Consumer-Unternehmen. Entwicklung von Business Cases und priorisierten Roadmaps, die Managementteams dabei helfen, kommerzielle Chancen zu bewerten, Investitionsentscheidungen zu treffen und die Umsetzung zu organisieren.
• Führung von Replatforming-Projekten im digitalen Handel – von der Erfassung geschäftlicher Anforderungen und der Technologieauswahl bis zur Umsetzungssteuerung. Koordination interner Teams und Umsetzungspartner, Strukturierung von Programmabhängigkeiten und Klärung der Verantwortung für wichtige Entscheidungen.
• Entwicklung von Strategien für Kundenerlebnis und Lifecycle-Marketing. Übersetzung von Kundenbedürfnissen und kommerziellen Prioritäten in Service- und Conversion-Initiativen, Plattformanforderungen und Datenmodelle sowie Steuerung der Technologieauswahl und Migrationsplanung.
• Strukturierung von Betriebsmodellen für den digitalen Handel mit klaren Verantwortlichkeiten in Marketing, Kundenerlebnis und Technologie. Vorbereitung von Teams auf die Verantwortung für Plattformen und Prozesse mit vereinbarten Prioritäten und klaren Übergaben in den internen Betrieb.
• Beratung von Unternehmen zu KI-Anwendungen in Marketing, Kundenservice und Commerce-Prozessen. Nutzung von Erfahrung in KI-gestützter Automatisierung, Prozessdesign und Governance sowie von Beiträgen zur Entwicklung lokaler Systeme.

Aufbau und Skalierung einer hochperformanten Unternehmens-API für Echtzeit-Adressvalidierung und Datenqualität mit Subsekunden-Latenz und 99,9 % Verfügbarkeit.

Architektur und Integration in E-Commerce-, Checkout- und Logistikprozesse führender europäischer Unternehmen. Reduzierung von Zustellfehlern und Versandkosten durch automatisierte Datenkorrektur und präzise Datenvalidierung.

End-to-End-Verantwortung für Produktstrategie, technische Architektur, Softwareentwicklung, Unternehmenskunden, Betrieb und DSGVO-konforme Datenverarbeitung. Verbindung von KI-nativen Entwicklungs-Workflows, Python, SQL, API-Integration, Datenqualität und Workflow-Automatisierung.

• Entwicklung des RunBot-KI-Assistenten geleitet und dabei LLM-basierte Workflow-Automatisierung eingesetzt (React, TypeScript, Java, MongoDB, NATS)
• Architektur der TMS-Plattform entworfen, die ein einheitliches Transportmanagement und Echtzeit-Logistikübersicht mit KI-gestützten Verarbeitungspipelines bietet
• Ereignisgesteuerte Microservices-Architektur für den Marktplatz entwickelt
• Technische Entscheidungen getroffen und technische Führung bei der Full-Stack-Plattformentwicklung übernommen

• Leitung des Vertragsmanagements für Europas größtes Portfolio erneuerbarer Energien mit 10 FTE
• Implementierung von Prozessautomatisierungen durch die Entwicklung skalierbarer, datenbasierter Workflows mit KI und klassischer Automatisierung

• Savills ist eines der weltweit führenden Immobilienberatungsunternehmen mit mehr als 700 Büros weltweit. In Berlin entwickelte ich zentrale digitale Lösungen für das Bewertungsgeschäft und ersetzte auf Access basierende Legacy-Workflows durch eine auf Vue.js entwickelte Webanwendung auf Enterprise-Niveau.
• Frontend-Architektur und Skalierbarkeit: Entwicklung einer skalierbaren Vue- und TypeScript-Frontend-Architektur für interne Unternehmensanwendungen mit Symfony-Backend und interaktiven Karten.
• Modernisierung von Legacy-Systemen: Leitung der Modernisierung älterer, auf jQuery basierender Systeme hin zu wartbaren Vue-Anwendungen, wodurch Performance, Wartbarkeit und Geschäftsabläufe verbessert wurden.
• Automatisierung von PDF-Berichten: Entwicklung automatisierter, Twig-basierter Pipelines zur PDF-Erstellung, wodurch die manuelle Erstellung von Berichten um etwa 80 % reduziert wurde. Dies sparte pro Analyst und Monat ungefähr 12 Stunden.
• Designsystem und Frontend: Aufbau eines skalierbaren, SASS-basierten Designsystems mit Mixins, Maps, Funktionen und wiederverwendbaren UI-Mustern für Konsistenz und langfristige Wartbarkeit.

• Prozessanalyse und Soll-Konzept: Gespräche mit Verantwortlichen und Anwendern, System- und Übergabemodell, Engpassanalyse und Abnahmekriterien.
• Abgegrenzte Automatisierungsmodule, KI-gestützt gebaut auf Python/FastAPI, TypeScript/Next.js, SQL/PostgreSQL, Supabase, REST APIs und Webhooks; Spezifikation, Abnahmekriterien und Abnahme bei mir.
• Dokumenten- und Entscheidungsworkflows von Intake, Recherche und Extraktion bis zu Entscheidungsvorlage, CRM-Update oder kontrollierter Systemaktion.
• Qualitätssicherung und Übergabe mit Testfällen, Protokollierung, Ausnahmewegen, Betriebsdokumentation und Wissenstransfer.