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Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute

• Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
• Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.

Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025

• Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
• Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
• Analyse und Validierung von Datenmodellen
• Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
• Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
• Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads

Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute

• Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
• Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
• Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
• Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
• Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Analyse von Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing- und Wachstumsoptimierung
• Implementierung und Pflege von Tag-Management-Lösungen zur Sicherstellung einer zuverlässigen und konsistenten Datenerhebung
• Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Reporting-Strukturen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität
• Durchführung regelmäßiger Deep-Dive-Analysen sowie Leitung monatlicher Stakeholder-Sessions zur Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung von Optimierungsmaßnahmen
• Konzeption und Betrieb von End-to-End-Datenflüssen von der Datenerhebung bis zur Visualisierung
• Tools: GA4, Google Tag Manager, Looker Studio, Airbyte, BigQuery

• Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.

• Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch

• Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA

• Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten

• Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)

• Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben

• Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts

• Vereinbarung von Sprintabschlussberichte

• Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan

• Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)

• Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes

• Optimierung der Patientenreise durch Big-Data-Analyse und funktionsübergreifende Zusammenarbeit
• Regionalisierung von NICU-Zentren mit 86 % Abdeckung mittels mathematischer Modelle
• Entwicklung von Patientenfluss- und Geoprozessmodellen mit Python und ArcGIS, mit einer resultierenden Effizienzsteigerung von 18 %
• Simulation zur Optimierung der Bettenauslastung und Reduzierung von Wartezeiten mit Rockwell Arena
• Entwicklung analytischer Dashboards in Zusammenarbeit mit klinischen Experten
• Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen für Geburtsprognosen und funktionsübergreifende Verordnungsanalysen

• Entwickelte eine Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendung mit LangChain und LangGraph zur Analyse von Unternehmensdokumenten, bereitgestellt als installierbare Electron-Desktop-App mit lokalen KI-Modellen über Ollama.
• Bietet aktuell fortlaufenden KI-Feature-Support für das Loan Pricing Tool der Hamburg Commercial Bank mit einem Einsatz von drei Tagen pro Monat.
• Konzipierte Kubernetes-native Lösungen, einschließlich Helm-Chart-Konfiguration und Azure DevOps-Pipeline-Integration.

• Umsetzung der Geschäftsvorgang-Layouts für das Online-Banking UI unter Einhaltung von BITV (Accessibility)
• Technologien: JavaScript, jQuery, LESS

• Teilprojektleiter und Business Analyst für MiFID II Kostentransparenz
• Erstellung von Fachkonzepten zur Anbindung von bestehenden Applikationen an eine neue MiFID II Plattform
• Modellierung von neuen Prozessen in BPMN für die Fachbereiche
• Erstellung von Entscheidungsvorlagen für den Lenkungsausschuss

• Leitete bereichsübergreifende Compliance- und IT-Programme für Infrastruktur, Sicherheit, Recht und Führungsebene und stellte Audit-Bereitschaft sowie regulatorische Übereinstimmung sicher.

• Übernahm die Gesamtverantwortung für IT-Governance- und CSR-Programme, definierte den Umfang, Meilensteine, Risiken und Erfolgskriterien.

• Arbeitete direkt mit dem VP of IT als Governance- und Kontrollpartner zusammen, unterstützte bei Sicherheitsvorfällen, Compliance-Status (ISO 27001, DSGVO, SOC 2) und im Management-Reporting.

• Unterstützte die Organisation bei der Vorbereitung auf neue EU-Vorschriften, darunter den EU Cyber Resilience Act (CRA) und den EU AI Act, durch Analyse der Anforderungen, Identifikation von Governance- und Compliance-Auswirkungen sowie Anpassung interner Richtlinien und Kontrollprozesse.

• Entwarf und skalierte Prozesse zur Datenerfassung und Berichterstattung für CSR- und regulatorische Reports auf Konzern- und Tochtergesellschaftsebene.

• Setzte Prozessverbesserungen und Standardisierungen um, steigerte Transparenz, Vorhersehbarkeit und Audit-Bereitschaft.

• Technologien und Tools: Office 365 Power BI, MS SharePoint, MS Word, MS Excel, MS Teams, Zendesk, Confluence, JIRA, Vanta.

• Analyse von Systemanforderungen und Mapping-Konzepten (ETL-Anforderungen) für Datenströme und Datentransformationslogiken im DWH der Bank
• Analyse von Daten in DB-Tabellen und -Views des DWH mittels SQL (DB2)
• Eigenständige Definition, Anlage und Ausführung von Testfällen in JIRA Xray (SIT)
• Schreiben von SQL-Abfragen in DB2 zur Verifizierung von Datenkonstellationen und Mappings
• Erstellung von Testkonzepten für SAP FSDP und parallellaufende Projekte
• Durchführung von Fehler- und Ursachenanalysen in Abstimmung mit Business-Analysten, Entwicklern, Test Managern und Infrastruktur-Team
• Ausführliche Dokumentation von Testergebnissen in JIRA Xray
• Koordination zwischen Business Analyse, Entwicklung, DB-Infrastruktur, Fachbereichen und externen Dienstleistern

• Konzeption, Architektur & Entwicklung/Programmierung der ETL/ELT-Datenpipelines, DWH und BI-Lösung
• Technische Projektleitung, POC – Erstellung eines Proof of Concept
• Vermittlung zwischen Fachbereichen und technischen Teams
• Azure DevOps Boards & Jira
• Datenmodellierung & Data Engineering – Data Warehouse & Data Mart
• Azure (Data Factory, Azure SQL, Azure DevOps CI/CD, Azure Data Lake V2, Business Central REST API, OData API, OAuth2-Token)
• SharePoint-Liste & API für ADF, Firebird DB, Postgres DB, DB2
• Power BI (Power Query), DAX, Excel-PBI-Add-on, GIS-Daten
• Automatisiertes Monitoring/Logging von ETL-Prozessen, Performance-Monitoring, Fehler-Monitoring – Erkennung und Behebung
• Index-Performance-Tuning & Statistik-Monitoring, Transact-SQL
• Datensicherheit – MFA – Multifaktor-Authentifizierung & OAuth2, MS Graph, Azure-Netzwerke & Firewalls, Gateways, Rollen, Benutzergruppen – mit Lese- und Schreibberechtigungen
• Quellen – Vario Bill, Camunda, Radius, Geo-Datenbank, OTRS, PAST, MS Dynamics Business Central, Azure Blob Data Lake, SharePoint-Liste

• Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.

• Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.

• Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.

• Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.

• Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.

• Optimierung von Power BI-Dashboards:

• Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.

• Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.

• Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.

• Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:

• Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.

• Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.

• Dokumentation & Qualitätssicherung:

• Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.

• Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.