Prompt Engineering Experten

• Dozentin in einer AZAV-zertifizierten, einmonatigen Weiterbildung zu KI-Grundlagen und Anwendungspraxis
• Konzeption und Durchführung der Module für Teilnehmende aus unterschiedlichen Berufsfeldern
• Vermittlung von Funktionsweise, Einsatzfeldern und Grenzen generativer KI sowie von Prompting- und Bewertungspraxis
• Erstellung der Schulungsunterlagen und Übungsformate
• Ausbildereignung nach AEVO

• Agile Transformation Coach in einem SAP-getriebenen End-to-End Lead-to-Cash-Programm, Unterstützung von Führung und Management bei der Einführung und Weiterentwicklung des Sherpa Way of Working, Stärkung agiler Praktiken, Rollenklärung und Verantwortlichkeiten (RACI) sowie der Delivery-Effektivität
• Mitglied des Leadership Core Teams für den Way of Working, Mitgestaltung und Weiterentwicklung agiler Betriebsmodelle, Hinterfragen bestehender Vorgehensweisen und Anstoßen pragmatischer Verbesserungen auf Systemebene
• Konzeption eines Polarion-basierten Scrum-Master-Dashboards als zentraler, rollenbasierter Einstiegspunkt für Sprint-Status, Abhängigkeiten, Risiken und Governance-Artefakte, Reduzierung des Reporting-Aufwands und Verbesserung der Transparenz
• Gezieltes 1:1-Coaching für den Master Scrum Master und die Scrum Master, Stärkung der Führungskompetenz, der Rolleneffektivität und der Unterstützung bei teamspezifischen Herausforderungen, einschließlich der Neugestaltung von Scrum-Master-Syncs und Kollaborationsformaten
• Zusammenarbeit mit Teams und Führung bei der Analyse und Dokumentation von End-to-End Lead-to-Cash-Prozessen in SAP Signavio, zur Unterstützung von Abstimmung, Transparenz und einem gemeinsamen Verständnis von Prozesserwartungen über alle Teams hinweg

Stabilisierung einer Azure-/.NET-Landschaft im laufenden Betrieb.

• Architektur, DevOps und Betriebsfähigkeit; technische Entscheidungen unter Zeitdruck
• Azure DevOps, Monitoring, ETL/ELT, Cloud Security, FinOps und Data-Mesh-nahe Themen

Technologien: Azure DevOps, .NET, CI/CD, Monitoring, FinOps

• Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
• Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
• Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
• Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
• Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
• Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse

Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.

Workflow-Automation-SaaS für Operations-Teams (Berlin, 120 Mitarbeitende); Vollzeit-Freelance-Engagement mit Reporting an den CEO: zunächst ein 12-monatiges Interim-Mandat, zweimal verlängert durch den KI-Aufbau; verantwortlich für ein Produkt-Squad und Coaching der anderen Produktmanager im Prozess.

• Generative-KI-(LLM)-Integration ins Kernprodukt geleitet: von LLM-gestützten Schritten über Workflow-Erstellung in natürlicher Sprache und Automatisierungsvorschläge auf Schritt-Ebene bis hin zu dynamischen, von KI gesteuerten Workflows, ausgeliefert hinter Eval-Gates mit Human-in-the-Loop-Fallbacks: KI-entworfene Workflows stiegen auf 31 % aller neuen Workflows, und die mediane Time-to-first-Workflow fiel von 3 Tagen auf 4 Stunden.
• KI-Funktionen als nutzungsbasiertes Add-on mit Preis pro ausgeführtem Automatisierungsschritt verpackt und gemeinsam mit Sales und Marketing positioniert: rund 800.000 € zusätzlicher ARR im ersten Jahr, und Accounts, die das Produkt einführen, hatten 1,8 Prozentpunkte weniger Churn.
• Roadmap end-to-end verantwortet: quartalsweise Planung auf Basis von Feature-Requests durch eine outcome-basierte Rolling Roadmap mit Quartals-Wetten und klaren Kill-Kriterien ersetzt, monatlich an das Executive Team und quartalsweise an den Vorstand präsentiert.
• Das Product-Management-Operating-System neu aufgebaut: wöchentliche Customer-Discovery-Routine inkl. Workshop-Moderation, RFC-/Decision-Doc-Reviews und eine einheitliche quartalsweise Metrics-Story; vier Product Manager gecoacht, eine Person während des Mandats zum Senior befördert.
• Engagement wie geplant abgeschlossen: permanente VP Product eingestellt und eingearbeitet, Prozess-Playbook und Roadmap übergeben und planmäßig im Juni 2026 ausgeschieden.

• Entwickle maßgeschneiderte KI-Agenten mit einer Reduktion des manuellen Aufwands um über 90 % und deutlichen Effizienzgewinnen
• Biete KI-Strategieberatung von A bis Z: von der digitalen Analyse bis hin zu Implementierung und Change Management
• Entwickle und führe passgenaue Trainingsprogramme und Workshops zu KI-Adoption, Prompt Engineering und Automatisierung durch
• Unterstütze Kunden bei der Umsetzung skalierbarer KI-Lösungen, die in bestehende Technologie-Stacks integriert werden
• Schwerpunkte: KI-Strategie, Automatisierung, Workflow-Optimierung und Kompetenzaufbau

• LLM-basierte Funktionen zur automatisierten CO₂e-Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten (70 % Reduktion)

• Agentic-AI-Pipeline für die automatisierte Berechnung von Scope-3-Emissionen mit 150.000+ validierten Datensätzen

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Berechnungen des CO₂-Fußabdrucks in ERP- und ESG-Systemen

• ML-Algorithmen zur Vorhersage von Emissionshotspots und zur Optimierung des Produktdesigns

• Automatisierte Datenvalidierungs-Pipelines mit NLP zur Qualitätssicherung von CO₂e-Datensätzen

• Leitung eines 15-köpfigen cross-funktionalen Teams zur Entwicklung von 10+ AI-Features

• Strategische Produktplanung und AI-Roadmap mit 35 % kürzerer Time-to-Market

• Stakeholder-Management mit DAX-Unternehmen (40 % höhere Zufriedenheit, 95 % Retention)

• Termingerechte Projektumsetzung mit 95 % Budgeteinhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

• Agile Methoden (Scrum, Kanban) mit kontinuierlicher AI/ML-Integration (25 % mehr Team-Velocity)

• Product-Market-Fit für AI-Features durch A/B-Testing und Analytics (60 % höhere Adoption-Rate)

• Beratung entlang zweier integrierter Felder: Commercial Strategy (Pricing, Vertriebssteuerung, Marketing-Strategie, Markterschließung, Margensteuerung) und Operational Efficiency (Prozessautomatisierung, KI-Integration, Workflow-Design, Last-Mile-Automation).
• Entwicklung kundenindividueller SaaS-Lösungen, explizit abgestimmt auf die konkreten Anforderungen und Prozesse des jeweiligen Unternehmens.
• Durchführung von KI-Schulungen und Change-Management-Workshops für Geschäftsführer und Fachbereiche, einschließlich KI-Kompetenzschulungen mit Teilnahmebescheinigung nach Art. 4 EU AI Act.

• Leite die UX für ein Property-Management-System, eine All-in-One-Lösung für Ferienwohnungsagenturen und Tourismusregionen, für Marketing und Vermietung von Ferienwohnungen und -häusern
• UX-Audits, Konzeption und Umsetzung der UX-Strategie mit Fokus auf regulatorische, sicherheitsrelevante und nutzerzentrierte Anforderungen
• Beratung von Stakeholdern auf C-Level zu UX-Strategie und Best Practices im Design
• Planung und Durchführung von Research mit Agenturen und Eigentümern
• Strategie für das Designsystem und Definition der UX-Architektur

• Konzeption und Entwicklung einer Multi-Tenant-SaaS-Plattform, mit der Unternehmen ihre eigenen Wissensdatenbanken aufbauen und mit individuell gebrandeten KI-Assistenten chatten können (White-Label-Ansatz mit dynamischem Branding pro Organisation).
• Implementierung einer skalierbaren RAG-Architektur mit einer GPT-4o-Tool-Use-Loop, hybrider semantischer Suche und strikter Mandantentrennung auf Datenbank- und Suchindex-Ebene.
• Aufbau persistenter, projektähnlicher Chat-Sessions inklusive Streaming-API (SSE), mehrsprachiger Unterstützung sowie Sprach-Ein- und Ausgabe (STT/TTS).
• Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur als Infrastructure-as-Code, vollständig automatisierte CI/CD-Pipelines pro Kunde und ein Onboarding-Prozess für neue Mandanten.

Verwendete Technologien: Python, FastAPI, Pydantic (v2 noted), Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS, OpenAI / LLMs (GPT-4o), Azure AI Search, Cosmos DB, Azure Blob Storage, Azure Cognitive Services Speech, Azure App Service, Azure Container Registry, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Server-Sent Events (SSE), Docker, Terraform, GitHub Actions, REST, OpenID Connect (OIDC), Multi-Tenancy

Entwicklung KI-nativer digitaler Produkte durch die Kombination von Produktstrategie, UX-Forschung, Interaction Design, Software Engineering und modernen KI-Workflows. Leitung von Projekten von der Discovery bis zur Umsetzung, wobei KI über den gesamten Produktentwicklungszyklus hinweg integriert wird.

Hauptaufgaben

• → Product Discovery, Stakeholder-Workshops, Jobs-to-be-Done und Nutzerforschung
• → User-Journey-Mapping, Informationsarchitektur und Interaction Design
• → Wireframes, High-Fidelity-UI, Prototypen und skalierbare Design Systems in Figma und Penpot
• → KI-gestützte Oberflächengenerierung und schnelle Konzeptentwicklung mit Figma AI, Figma Make und generativen Design-Workflows
• → Design-to-Code-Workflows mit KI-gestützter Frontend-Generierung und Zusammenarbeit mit Engineering
• → Aufbau barrierefreier Oberflächen nach WCAG 2.2 und Enterprise-Design-Standards
• → Usability-Tests, iterative Validierung und KPI-getriebene Produktoptimierung
• → Entwicklung von KI-Wissenssystemen, MCP-gestützten Design-Workflows und Human-in-the-Loop-Review-Prozessen
• → Enge Zusammenarbeit mit Engineering-Teams, um eine produktionsreife Umsetzung sicherzustellen

Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.

Financial Data Integrity & ERP Governance

• GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
• Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
• SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
• Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt

Finance Reporting Transformation

• Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
• Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
• Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
• Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt

Power BI & Analytics Enablement

• Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
• Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
• Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen

Transformation Infrastructure & Collaboration

• Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
• Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
• Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert

Outcomes

• GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
• Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
• Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
• Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt

Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python