QlikView-Experten in München

AI-Telefonassistent-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

• Konzeption und Hands-on-Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
• Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
• Darüber hinaus KI-gestützte Delivery in Kundenmandaten: Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automationen.

• Entwicklung der Vision, Strategie und Roadmap KI-gestützter Analyseprodukte, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen von Vertrieb, Marketing, Finance und Führungsteams in ganz Europa entsprechen.
• Aufnahme von Geschäftsanforderungen, Priorisierung von Funktionen für AI-Produkte und Leitung der agilen Entwicklung von Prognose- und Analyselösungen. Definition von Produktspezifikationen, User Stories und Akzeptanzkriterien zur Sicherstellung einer erfolgreichen Umsetzung.
• Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Product Ownern, Data Scientists, ML Engineers und Software Engineers, um AI-Modelle in skalierbare Geschäftsprodukte zu überführen und AI-Erkenntnisse in operative Abläufe zu integrieren.
• Entwicklung und Umsetzung von Generative-AI-Lösungen unter Nutzung von Large Language Models (LLMs), um Berichte zu automatisieren und Abfragen von Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu ermöglichen; dadurch Reduzierung des manuellen Aufwands um etwa 30%.
• Definition von Produktzielen und Erfolgskennzahlen, Überwachung der Produktleistung und Nutzerakzeptanz sowie kontinuierliche Verbesserung des Produkts auf Basis von Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen.
• Aufbau von Data Governance, Standards für Stammdatenqualität und Berichtswesen in SQL-, BigQuery- und Power-BI-Umgebungen, um zuverlässige, sichere und skalierbare Analysen sicherzustellen.

• Demand, Entwicklungs- und operative Organisationsstruktur für den Solution Train überarbeiten
• Prozess für die Verfeinerung von Anforderungen vom strategischen Thema bis zur User Story überarbeiten
• Einführung von Visualisierungstools (Canvas) für Arbeitsabhängigkeiten über verschiedene Anforderungsebenen hinweg sowie Coaching der Solution-Train-Leitung

• Performanceoptimierung/Reportingzentralisierung durch Aufbau von Datenmodellen via SSMS (SQL) & SSAS (DAX) & Dataintegration via SSIS
• Optimierung und Erweiterung aktuelles PowerBI Datasets (parallel bis Fertigstellung Datenmodell in SSAS)
• Erweiterung aktuelles Reporting (nach Aufbau SSAS Datenmodell Umzug des Reportings auf SSAS Quelle)
• Regressionsanalysen, Kohortenanalysen, Preis-/Mengenanalysen, Erfolgsanalysen von Strategieprojekten
• Schulung interner Kollegen

• Im Rahmen der Entwicklung dieses Projekts wurden verschiedene Apps für die IBM-Portal-Umgebung auf Basis von Portlets und SpringBoot-Services sowie der Aufbau einer BI-Plattform auf Basis von QlikView entwickelt

• Full-Stack-Entwicklung von Applikationen, technische Analyse, Refinement von Anforderungen mit dem Fachbereich, Koordination mit dem Kunden, DevOPS

• Teamgröße: 8 Leute

• Technologie: Java 11.0, Maven, Git, Spring, Hibernate, JUNIT, Mockito, React, Jira, SQL, Spring Boot, CD/CI Jenkins, Kanban, Rest API, Oracle

• Umgebung: Eclipse, IBM Rational Application Developer

• Konzipierung und Implementierung eines interaktiven Bewertungssystems für Top-Führungskräfte zur differenzierten Bewertung von Kernkompetenzen wie Zielorientierung, Teamkultur und strategischer Ausrichtung.
• Integration von Kontrollmechanismen zur Einhaltung von Feedback-Begrenzungen und Speicherung der Bewertungen in einem zentralen System zur Gewährleistung von Datenintegrität.
• Optimierung der Datenverarbeitung für die Personalentwicklung durch Automatisierung der Zusammenführung verschiedener Informationsquellen für Serienbriefe.
• Technische Umsetzung der Datenaufbereitung und -analyse für den jährlichen Vergütungsvergleich in der Finanzbranche.
• Entwicklung automatisierter Prozesse zur Datenaufbereitung in Excel mittels Power Query inklusive Sicherstellung der Datenintegrität und Anonymisierung gemäß Datenschutzvorgaben.
• Automatisierung der Personalkostenauswertung durch Entwicklung einer Lösung zur Verarbeitung von Daten aus dem Paisy-System in eine SAP-kompatible Excel-Datei.
• Erstellung von Testfällen, Benutzerdokumentationen und Testkonzepten für alle entwickelten Systeme.
• Technologien: Power-Query, MS Office 2016 (Word, Excel, PowerPoint), Paisy, SAP, VBA.

• Entwicklung der KI-Strategie für einen großen österreichischen Einzelhändler mit über 10 Mrd. € Jahresumsatz.
• Entwicklung einer Go-to-Market-Strategie für KI-Services eines norwegischen Beratungsunternehmens, spezialisiert auf SAP-Technologien.
• Durchführung von KI-für-Business-Schulungsprogrammen für eine führende deutsche Supermarktkette.
• Definition der Projektstruktur und Roadmap für AI-Governance bei einem großen deutschen Hersteller.
• Zertifizierte:r Facilitator für den AI Design Sprint™, Leitung von Use-Case-Discovery-Workshops für Großunternehmen.
• IEEE Certified AI Ethics Assessor mit Expertise im Aufbau von AI-Governance-Frameworks gemäß der EU AI-Verordnung.
• Gründer von aiethicsassessor.com als Wissensbasis für AI-Governance und AI-Gesetzgebung.
• Autor eines Bestsellers auf Udemy zum Thema Datenarchitektur.
• Entwicklung intelligenter Agenten mit Low-Code/No-Code-Plattformen zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse.

• Leitung des größten agilen Projekts bei Telefonica O2 (21+ Mio. EUR, 11 Scrum- und System-Teams in Deutschland und Indien, 80+ Entwickler, 3 Lieferanten) mit SAFe, Scrum und Kanban. Vorzeigeprojekt für agile Skalierung bei Telefonica.
• Skalierung der agilen Prozesse für ein Großprojekt mit SAFe.
• Projekt mit halb so hohen Kosten und in der halben Zeit im Vergleich zu ähnlichen Projekten geliefert.
• Testmanagement und Koordinierung der Systemtests.
• Coaching der Teams (SAFe & Scrum).
• Rollout-Planung und -Management.

• Betreuung einer konzernweit genutzten Oracle-Datenbank, in der Informationen aus diversen konzerninternen Datenbanken, Active Directory und anderen Systemen zusammenfließen

• Datentransfer per Oracle-Jobs zwischen der Monitoring-DB und den anderen Systemen

• Datenvisualisierung und -bearbeitung mittels APEX und Oracle Forms (letzteres wird durch APEX ersetzt)

• Aufnahme von Anforderungen durch die Fachabteilungen

• Konzeption der Umsetzung

• Implementierung auf Datenbankebene und in APEX

• Wartung des Systems

• Troubleshooting

Technologien: Oracle 12, Oracle 19, Oracle PL/SQL, Oracle APEX, SQL Developer

• Migration einer Mainframe-Anwendung (PL/1, zOS) in die Cloud (Azure)
• Datentransfer z/OS (USS) in Azure-Storage (Blob Container, File Shares)
• Implementierung der Mainframe-Jobsteuerung in Java
• Abbildung der Jobnetz-Abhängigkeiten in Control-M
• Performance-Analyse und Optimierungsmaßnahmen
• Migration von DB2 (z/OS) nach PostgreSQL (Azure)
• Technologien: Azure (Storage, VM, VMSS, PostgreSQL), z/OS (USS), DB2, PostgreSQL, Packer, Terraform, Docker, Jenkins, GitHub Actions, Control-M
• Tools: Eclipse, Visual Studio Code, IntelliJ

• Betriebsorganisation und Prozessmanagement
• Finanzen, Rechnungswesen und Controlling
• Teamaufbau, Teamführung und Mitarbeiterentwicklung