Prompt Engineering Experten in Deutschland

Der Auftraggeber betreibt eine SaaS-Plattform für das Management von Schienenverkehrs- und Intermodaltransporten (Rail-Flow Transport Management Plattform).

Für zwei seiner Kunden sucht dieser eine 3-monatige Vertretung der Projektleitung. Beide Kunden bieten Schienen- und Intermodalverkehre an. Der Fortschritt in der Umsetzung ist unterschiedlich: einer der Kunden ist bereits live und möchte seine Erweiterungen der Phase 2 umgesetzt haben; der andere Kunde ist in der MVP-Umsetzung und steigt in eine intensive Testphase ein.

Im Rahmen des Mandates wird die Projektleitung übernommen inkl. Steuerung des internen Entwicklerteams (Offshore Turkei).

• Übernahme der kompletten Projektleitung von 2 Kundenprojekten inkl. der Rollen Product Owner und Co-Scrum Master
• Steuerung der agilen Umsetzungsteams bestehend aus Business Analysten, Implementation Consultants, Entwickler (Offshore) und QA-Mitarbeitenden
• Einhaltung und Weiterentwicklung der Projekt-Governance
• Planung und Rollout-Management: Erstellung und Pflege von Projekt- und Rollout-Plänen sowie Abstimmung der Rollenverteilung mit dem Management des Auftraggebers
• Anforderungs- und Änderungsmanagement: Verwaltung von vertraglichen Anforderungen, Bugs und Changes
• Kunden- und Projektkommunikation: Organisation und Moderation von Statusmeetings und Lenkungsausschüssen
• Identifikation von Projektrisiken, Einleitung von Gegenmaßnahmen und Eskalation
• Sicherstellung einer korrekten und fristgerechten Rechnungsstellung für Projektleistungen mit Finance

Methoden: Zeitplanung (vorwärts und rückwärts basiert) inkl. Meilensteinplanung, Strukturierte Interviews, Multi-Projektmanagement (in Englisch)

Tools / Technologien: Jira, Confluence / Atlas, Claude (Skills, Artifakte), MS Outlook

• Claude-Code-Subagenten, MCP, Pydantic V2, pytest, bandit

• 3 spezialisierte Agenten entwickelt und produktiv eingesetzt, die die Arbeit entlang einer Kette weitergeben: Ein Forschungsagent erstellt eine zitierte Implementierungsspezifikation, ein Coding-Agent entwickelt den modularen Code und seine Tests, und ein Review-Agent bewertet die Ergebnisse nach Schweregrad und setzt die Korrekturen um. Jede Übergabe erfolgt als strukturiertes Dokument, sodass keine Phase vom Kontextfenster eines anderen Agenten abhängt.

• Den Forschungsagenten mit einem MCP-Server für akademische Recherche verbunden (Semantic Scholar, ArXiv, Hugging Face Hub, Zitationsverfolgung), sodass jede Referenz auf ein Tool-Ergebnis und nicht auf das Modell zurückgeht. Commits hinter ruff, mypy, pytest und bandit abgesichert, menschliche Freigabe vor Installationen und Commits verlangt und den Sitzungsstatus auf der Festplatte gespeichert, damit lange Läufe einen Kontext-Reset überstehen.

CXO AI OS ist ein Agenten-System aus sechs Bausteinen. Statt AI als Chat-Fenster zu nutzen, entsteht ein System, das den Kontext eines Unternehmens kennt, nach seinen Regeln urteilt und in seinem Auftrag handelt.

• Für den Mittelstand: geführter Sprint mit anschließendem Betrieb für ein Team, einen Bereich oder einen priorisierten Cluster, auf Basis einer AI-Diagnose
• Für Selbstständige: Programm, in dem die Teilnehmenden ihr eigenes Agenten-System bauen
• Sequenz im Unternehmen: Diagnose, Priorisierung, Sprint, Betrieb
• Umsetzung in Claude Cowork oder ChatGPT Work, ohne Programmierung
• Architektur: Stabschef, Ziele, Berater, Agenten, Kontext, Katalog

• Product Analytics, Mobile App Tracking & Tracking Governance (B2C Mobility App) – agile Projektsteuerung (Scrum/Kanban)
• Product Ownership für Product Analytics und Mobile App Tracking der EnBW mobility+ App; Aufnahme, Priorisierung und Übersetzung fachlicher Anforderungen in umsetzbare Konzepte und Azure DevOps User Stories mit Akzeptanzkriterien.
• Ableitung von Tracking-Anforderungen bei Einführung neuer App-Funktionen (u. a. Resilient Map), Definition von Tracking-Parametern (Screens, Events, Custom Definitions) sowie Sicherstellung eines datenschutzkonformen Trackings (Firebase, GA4, Adjust) entlang des Tracking-Konzepts.
• Konzeption und Anpassung von Dashboards sowie Funnel-Reporting für Kampagnen (GA4-Validierung, Onboarding- & Order-Flow-Analysen, Conversion Funnels, Ladestart-Flow) zur Identifikation von Abbruchpunkten und Optimierungspotenzialen.
• Steuerung des technischen Rohdatenexports (Adjust nach BigQuery) sowie der Anbindung an das Data Warehouse / Data Lakehouse inkl. Datenmapping; Zusammenarbeit mit internationalen Entwicklungsteams, Data Engineering, Marketing/Sales und Product Management.
• Aufbau standardisierter Tracking-Architektur, Namenskonventionen und Governance; Analyse und Ausbau des Trackings (neue Features & „blinde Flecken“), Testkonzeption, Übergabe an Tester sowie Qualitätssicherung und Abnahme vor Releases; Dokumentation auf Conceptboard.

• Aufbau einer maßgeschneiderten MediaWiki-Instanz inkl. Installation, MySQL-Datenbank, SSL und automatischer Backups
• Einrichtung von Benutzerrollen (Admin, Mod, Verifiziert, User) und Rechtesystem
• FlaggedRevisions für redaktionellen Prüf-Workflow · Kommentar- und Bewertungs-Extensions

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 der Geschäftsstrategie, Positionierung und Marktansprache für ein neues B2B- und B2C-Handelsunternehmen.
• Entwicklung und vollständige Umsetzung der Unternehmenswebsite und des Onlineshops sowie Koordination von Lieferanten und digitalen Vertriebsmöglichkeiten.

• 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

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

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

• Intelligente API-Workflows für Echtzeit-Carbon-Footprint-Berechnungen 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-Funktionen

• 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% Budget-Einhaltung durch datengetriebenes Backlog-Management

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

• Product-Market-Fit für AI-Funktionen durch A/B-Testing und Analytics (60% höhere Adoptionsrate)

• 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 maßgeschneiderter KI-Agenten mit einer Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands um 90%+ und deutlichen Effizienzsteigerungen
• Beratung zur ganzheitlichen KI-Strategie: von der digitalen Bestandsaufnahme über die Implementierung bis zum Change Management
• Konzeption und Durchführung maßgeschneiderter Schulungsprogramme und Workshops zu KI-Einführung, Prompt Engineering und Automatisierung
• Unterstützung von Kunden bei der Implementierung skalierbarer KI-Lösungen, die in bestehende Technologie-Stacks integriert sind
• Schwerpunkte: KI-Strategie, Automatisierung, Workflow-Optimierung und Kompetenzaufbau

• 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.

• In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.

Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP