Quality Inspection Experten in Deutschland

Stabilisierung eines kritischen Logistik-Outsourcing-Setups im Umfeld einer SAP S/4HANA-Transformation. Schwerpunkt war die operative Wiederherstellung einer belastbaren Faktenbasis zwischen Auftraggeber, Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken und SAP-/IT-Organisation.

• Koordination zwischen Auftraggeber, globalem Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken, SAP-/IT-Teams, Quality Management und operativem Shopfloor.
• Steuerung, Überwachung und operative Korrektur von Inbound Deliveries; Einbindung von Outbound-Delivery-Prozessen.
• Analyse von Schnittstellen-, Buchungs-, Batch- und Stammdatenfehlern zwischen SAP S/4HANA, Logistikdienstleister, Zulieferwerken und internen Fachbereichen.
• Deutliche Reduktion kritischer Bestandsdifferenzen zwischen Auftraggeber und Logistikdienstleister.
• Verbesserung der operativen Steuerungsfähigkeit im Logistikumfeld und Schaffung einer gemeinsamen Faktenbasis.
• Reduktion wiederkehrender Fehlerbilder in den Bereichen Inbound Deliveries, Bestände, Schnittstellen, Batch-/Buchungslogik und Dienstleisterprozesse.

Programmierung eigener Indikatoren mit ProBuilder (für ProRealTime Plattform)

6 Monate RCP - Rabe Academy (Grundlagen - Handelskonto - TWS interactive Brokers) Focus: Kursverlauf ETH - Aktie NVIDIA (NASDAQ und CBOE)

• 500 Stunden gesamt (TradingView & ProRealTime) davon ca 1.500 Stunden Tickdaten Analyse per ProRealTime

Systematische Marktanalyse, Entwicklung eigener Indikatoren, Mustererkennung.

• Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
• Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
• Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
• Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
• Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.

• Branche: Versicherung, Handel, IT
• Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
• Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
• Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

ETL 180 - Bau 90 Km Gaspipeline zwischen Hamburg und Bremen. Bauüberwachung Schweißtechnik, Rohrabsenkung, Umhüllung, Biegearbeiten, Druckprüfung. Qualitätssicherung. Stahlrohr 1,4 m Durchmesser, 21mm Rohrdicke.

Parametrierung und Begleitung der IBN Wasseraufbereitung

Projekt: Neubau kommunale Wasseraufbereitung Dörenthe

• Kontrolle der Sensorik auf Eignung, Einbaufehler und Parametrierung.
• Abstimmung mit dem PL-System zur Automation.
• Korrektur von Fehlern

Tools: Endress & Hauser Tools

• Rolle: Simulation Engineer
• Umfeld: Maschinenbau / Visuelle Inspektion
• Ziele & Umsetzung: Simulation von Photometric-Stereo-Setups, um optimale Positionen von Kameras und Lichtquellen bauteilspezifisch zu ermitteln.
• Business Value: Ermöglichte eine kostengünstige und skalierbare Lösung, um bauteilspezifische Hardware-Setups zu bestimmen.
• Tech Stack: Python, Blender

• 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

• Führende Product-Owner-Rolle für die BFSG-Pilotstrecke „Suchen und Buchen“ über Web und App, mit Fokus auf digitale Barrierefreiheit, UX, Conversion und regulatorische Umsetzung.
• Erstellung und Priorisierung des Product Backlogs; Ableitung von User Stories und Akzeptanzkriterien aus gesetzlichen Standards (BFSG, WCAG 2.1)
• Entwicklung einer Produktvision, die digitale Barrierefreiheit, nutzerzentrierte UX und Conversion-Optimierung der Buchungsstrecke verbindet
• Cross-Stream Release Management und Qualitätssicherung über den gesamten Web- und App-Bereich inklusive Go/No-Go-Entscheidungen, Rollout und User Acceptance Tests
• Abstimmung und Priorisierung mit Legal, Compliance, externer BFSG-Beratung, UX, Development, Marketing und Management
• Durchführung von User Research sowie Usability- und Accessibility-Tests (u. a. Screenreader, Tastaturnavigation) und Prototyping mit UX/UI
• Definition von KPIs zur Erfolgsmessung von Accessibility, Conversion und Nutzerführung
• BFSG-Pilotstrecke „Suchen und Buchen“ erfolgreich ausgeliefert: erste barrierefreie Features ausgerollt und Grundlage für eine langfristig BFSG-konforme Buchungsstrecke geschaffen
• Nachhaltige Prozessintegration durch enge Zusammenarbeit mit Beratungspartnern und internen Teams etabliert

Entwicklung und Implementierung

• Konzeption und Umsetzung verschiedener Anforderungen.
• Erfahrung und Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit anderen Delivery-Teams.
• Leitung eines 15-köpfigen Teams mit Aufgaben wie Betriebsüberwachung, Delegation von Aufgaben und Budgetverwaltung.
• Als Product Owner tätig und Verantwortung für Produktvision, Strategie und Prioritäten im Bereich Produktionsbetrieb.
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Analysten und QA-Mitarbeitern, um die erfolgreiche Bereitstellung logistischer Funktionen und Verbesserungen sicherzustellen.
• Leitung des Prozessdesigns und des Build-Teams für die SAP-Implementierung (EU-Länder) und die Post-Merger-Integration in den Modulen SAP PP, QM, MM, APO und SD.
• Implementierung und Optimierung von MRP Live (MD01N) für mehrere Werke zur Verbesserung der Planungslaufzeit.
• Zusammenarbeit mit Fachanwendern beim Übergang vom klassischen MRP zu MRP Live.
• Implementierung des SAP-QM-Moduls einschließlich Qualitätsplanung und Bearbeitung von Prüflosen, wodurch die Einhaltung der Produktqualität um 20 % verbessert wurde.
• Entwicklung und Test kundenspezifischer Berichte mit SAP Query und ABAP für die MES-Datenanalyse, wodurch die Transparenz von Ausbeuteraten und Ressourcennutzung verbessert wurde.
• Übersetzung von Produktionsanforderungen in klare und umsetzbare User Stories, Abnahmekriterien und technische Spezifikationen.
• Erfahrung in diskreten und Prozess-/Fertigungsumgebungen (PP-PI); umfassendes Verständnis von Stammdaten, Fertigungs- und Prozessaufträgen, Rezeptverwaltung, Chargenverwaltung, Kapazitäts- und Terminplanung, Shopfloor-Steuerung sowie der Integration mit QM, MM, EWM und MES.
• Arbeit mit Variantenkonfiguration (VC).
• Unterstützung internationaler Rollouts und Transformationsprojekte für SAP PP, QM, PPDS, aATP, EWM und Variantenkonfiguration im Rahmen einer globalen Strategie.
• Test der Funktionen für verschiedene Geschäftsszenarien einschließlich Schnittstellensystemen.
• Beteiligung an SIT-, UAT- und Cutover-Aktivitäten.

Technologie: Projektmanagement, SAP PP, QM, MM, APO, ABAP OO, HANA-Modellierung, FIORI, SAP UI5, AMDP, SAP SD, SAP FICO und eingebettete S/4HANA-Analysen

• Entwicklung von Methoden zur monokularen 3D-Gesichtsrekonstruktion und personalisierten geometrischen Modellierung aus mobilen Aufnahmen
• Entwicklung lernbasierter Ansätze zur Schätzung der Gesichtsform, videobasierten Gesichtsanalyse und datenschutzfreundlichen visuellen Lernverfahren

• IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration