Python-Spezialisten in Deutschland

• Zusammenführen mehrerer Systeme, Beratung gesamt SAP Finance / Controlling, FI/CO, DRC, F2R, R2R, Eingehende und ausgehende Rechnungsabbildung und Sollstellungen von Verträgen und BP aus Vorsystemen. CAMt53, Erstellung des technischen Konzeptes für die Migration diverser Geschäftsbereiche, Erstellung der Migrationstemplates und FMD Files, Unterstüzung bei der Datenmigration, Konsolidierungen und Datenerfassung, Testmanagement für den SAP Part, Testunterstüzung, Training der Enduser aller Bereiche FI und CO, FI-AA

• Gründer CheironX: KI-gestütztes GRC-Management (ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, TISAX, DORA)
• Strategische Vertiefung in Agentic AI und GenAI für modernes IT-Governance, Risk & Compliance Management
• IT-Interim-Management und strategische Beratung

Ich habe eine Self-Service-AWS-Plattform für Data-Science-Teams mit wenig oder keiner Erfahrung mit Infrastructure as Code entworfen und entwickelt. Ein Team schreibt etwa 10 Zeilen Python und erhält einen bereitstellbaren Stack mit vollständigem SDLC-Release-Zyklus, der bereits den Governance-Regeln folgt. Netzwerk, Verschlüsselung, IAM und Tagging werden von der Plattform festgelegt, nicht von jedem einzelnen Team.

Neue Teams oder AWS-Konten werden mit einem Pull Request eingebunden. Die Vermeidung von Verschwendung und die Kostenkontrolle sind standardmäßig integriert: Data Scientists benötigen keine Infrastrukturkenntnisse.

• Construct-Bibliothek (AWS CDK, Python). Aufbau eines versionierten Katalogs mit etwa 20 gehärteten Constructs für den Einsatz in Data-Science-Projekten mit ML-Kontext
• Governance as Code
• Multi-Account, Multi-Tenant
• Scaffolding für den Golden Path
• CI/CD und Supply Chain. Erstellung wiederverwendbarer GitHub-Actions-Workflows
• Release Engineering
• Qualitätssicherung mit E2E-, Contract- und Unit-Tests bei jedem Release Candidate

• Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Wirbelstromprüfsignalen (ECT) und mikrostrukturellen Eigenschaften
• Erkennung verborgener Muster in ECT-Daten, die grundlegende Materialeigenschaften widerspiegeln
• Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle zur Klassifizierung und Quantifizierung der Mikrostruktur unter Verwendung von Härte und Randschichthärtetiefe als Referenzwerten
• Anwendung der Bayes'schen Strukturgleichungsmodellierung für fortgeschrittene Datenanalysen

AI Readiness - Part 3: Erstellung eines E-Books zum Einsatz von KI im Softwaretest

• Konzeption und Erstellung eines E-Books zum sinnvollen und sicheren Einsatz von KI im Softwaretest aus Sicht eines erfahrenen Testexperten.
• Einsatz generativer KI (ChatGPT, Perplexity Pro) als Sparringspartner für Strukturierung, Formulierungsvorschläge und Variantenbildung; abschließende fachliche Bewertung und Freigabe aller Inhalte durch eigene Expertise.
• Ausarbeitung praxisnaher Chancen und Risiken von KI im Test, mit besonderem Fokus auf die Zusammenarbeit zwischen Testern und KI statt „Tester vs. KI“.
• Titel: „11 starke Gründe: Dream-Team statt Rivalen - Tester und KI sind gemeinsam unschlagbar“
• Untertitel: „Wie Mensch und Maschine im Softwaretest das perfekte Team bilden – und warum reines KI-Testing riskant ist.“
• Geplante Nutzung des E-Books als Grundlage für Workshops, Kundengespräche oder interne Schulungen.
• Technik: Generative KI, ChatGPT, Perplexity Pro, Microsoft Word, Adobe Acrobat, langjährige Praxiserfahrung im professionellen Testing, gesunder Menschenverstand.

Leitung der durchgängigen Integrations- und Migrationsarchitektur für die Stilllegung der SAP-IS-U-Marktkommunikation und den Übergang zu Salesforce Marketing Cloud (SFMC) mit E.ON IT Services — einschließlich regulierter EDIFACT-Marktnachrichten, einer dreiphasigen Datenmigration (Übernahme Marktnachrichtenbestand nach Cutover), der Neugestaltung der Marktkommunikationsprozesse sowie der vollständigen Einhaltung der DSGVO und der deutschen Energiemarktanforderungen.

• Entwicklung der dreistufigen Zielarchitektur (SAP IS-U → NScale B2B gateway → SFMC) zur Verarbeitung von 50.000–100.000 EDIFACT-Nachrichten täglich innerhalb von SLAs unter 5 Minuten.
• Konzeption der dreiphasigen Datenmigration: 36 Monate historische Daten, verlustfreier Cutover laufender Marktnachrichten und nahezu Echtzeit-CDC-Synchronisierung.
• Umsetzung einer sicheren, BDEW-/DSGVO-konformen Integration (AS2/OFTP2, RFC/IDoc, REST APIs, OAuth 2.0, Azure AD, AWS S3) mit >99.5% Verfügbarkeit, <0.1% Migrationsabweichung und RTO <4 Stunden.
• Einsatz von BPMN zur Modellierung und Optimierung der Marktkommunikationsprozesse.

Technologien: SAP IS-U, NScale, Salesforce Marketing Cloud, EDIFACT, OAuth 2.0, Azure AD, AWS S3, BPMN, Jira, Confluence, Draw.io

• Konzeption und Entwicklung einer produktionsreifen Data Platform auf Basis von Microsoft Fabric für ein E Commerce Unternehmen
• Aufbau einer skalierbaren Medallion Architektur (Bronze, Silver, Gold) mit Lakehouse und Delta Lake als Grundlage für Analytics und AI Anwendungen
• Entwicklung einer metadata driven ETL Plattform mit PySpark sowie eines generischen Incremental Loading Frameworks (SQL Server → Bronze → Silver → Gold)
• Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für Microsoft Fabric Notebooks zur Standardisierung von Datenintegration, Transformation und Validierung
• Implementierung automatisierter Data Pipelines inklusive Monitoring, Logging, Fehlerbehandlung und Delta MERGE Strategien für einen stabilen produktiven Betrieb
• Aufbau einer Business Layer Architektur für Reporting, Data Warehouse und wiederverwendbare Datenprodukte
• Integration heterogener Datenquellen über SQL Server, REST APIs, Amazon SP API und Google Analytics 4
• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in skalierbare Datenarchitekturen

Technologien: Microsoft Fabric, PySpark, Python, SQL Server, Delta Lake, Lakehouse, OneLake, Data Factory, Data Warehouse, REST APIs, Amazon SP-API, Google Analytics 4

• Tätigkeit in der Abteilung für Informations- und Sicherheitsmanagement im Rahmen eines Proof-of-Concept-(PoC)-Projekts zur Entwicklung eines Client Security Portals.
• Steuerung der Projektressourcen in Großbritannien, Indien und Deutschland.
• Konzeption und Bereitstellung der PoC-Lösung unter Einsatz eines modernen Java-Stacks, der Google Cloud Platform (GCP) mit Kubernetes und Active Directory (Entra ID) zur Authentifizierung.
• Implementierung von OAuth 2.0 zur Autorisierung.
• Sicherstellung der DORA-Konformität gemäß den Sicherheitsregeln der Deutsche Bank und Vorbereitung auf regulatorische Anforderungen.

Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen und Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.

Medizin-IT, Pharmaindustrie

Aufgaben, Verantwortlichkeiten:

• Aufnahme der Kundenanforderungen
• Planung des Teilprojekts
• Konzeption und Definition von KPI's
• Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kunden-Dashboards
• Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
• Ableitung von Handlungsempfehlungen

Methoden, Technologien:

• Simulation
• Künstliche Intelligenz
• Python
• R
• SQL
• Microsoft Power BI
• Amazon Web Services
• Elasticsearch
• PostgreSQL
• Databricks
• Multivariate Statistik

• Aufbau eines Cyber-Resilience-Frameworks für KI-beschleunigte Bedrohungen im Programm Frontier AI Threat Endurance (FATE): Capability Assessments, Reifegradbewertungen und Gap-Analysen zu Cyber Security, operativer Resilienz, Incident Response, Recovery und Governance, daraus abgeleitete Zielkonzepte und Verbesserungsmaßnahmen
• Begleitung der Maßnahmenverantwortlichen von der Konkretisierung bis zur Umsetzung: Umsetzungs-Roadmaps, Entscheidungsvorlagen, Management-Präsentationen und Governance-Reporting sowie audit- und aufsichtsfeste Dokumentation; Steuerung der Stakeholder aus IT, Information Security, Risk Management, Operational Resilience, Business Continuity und den Fachbereichen

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform entwickelt, die anhand von Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien markengerechte Marketingbilder und -videos erstellt.
• Verantwortlich für Plattformarchitektur, technische Roadmap, API-Design, Sicherheit, Deployment-Abläufe, betriebliche Zuverlässigkeit und Strategie für Modellanbieter.
• Die Kernplattform mit .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python erstellt. Dabei sprachunabhängige API-Verträge und strukturierte Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern eingesetzt.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ, gespeichertem Workflow-Zustand, idempotenter Verarbeitung, Wiederholungsversuchen, Fehlerbehebung, Logging, sicherer Speicherung, Autorisierung und Abrechnung von Credits umgesetzt.
• Pragmatische Entscheidungen zu Eigenentwicklung oder Zukauf sowie zum Routing von Modellen getroffen, basierend auf Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain entwickelt und verglichen, darunter Tool-Nutzung, bedingte Weiterleitung, Klärungsschritte, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert. So lassen sich KI-Anbieter einfacher wechseln, ohne den Kern-Workflow neu zu schreiben.

Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa

Schieneninfrastruktur

• Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
• Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
• Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)

Ausgangslage:

Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.

Maßnahmen:

• Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
• Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
• Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
• Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
• Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
• Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
• Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
• Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
• Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.

Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe

Ergebnisse:

• Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
• Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
• Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
• Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
• Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar

Technische und kaufmännische Risikobewertung für ein Investitionsvorhaben im Hardware-Sektor (Skalierungspotenzial, Haftungsrisiken, operative Prozesse) Prozessberatung für zwei KMUs im Engineering-Umfeld, Fokus Workflow-Digitalisierung, PLM

• Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit

• Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur

• Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory

• Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions

• Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)

• Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses

• Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs

• Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural