Responsible AI Experten in Deutschland

• Die Yatta Integration Layer entworfen – eine konfigurationsgetriebene Integrationsplattform auf Java 25, Spring Boot 4 (WebFlux), Temporal, gRPC und Kafka, die neue Third-Party-Integrationen (z. B. AVS Fulfillment) über deklarative JSON-Konfigurationen ohne Codeänderungen ermöglicht.
• Tink-Integration entworfen und umgesetzt mit 0Auth-IBAN-Verifizierung, um Betrugsprävention und Kontovalidierungs-Workflows mit Adyen payByBank zu verbessern.
• Ein auf OpenFGA basierendes Berechtigungsmodell entworfen und umgesetzt für die zentrale Verwaltung von Benutzern, Gruppen und fein granularer Zugriffskontrolle im Vendor-Portal.
• Die Yatta API-Gateway-Plattform mit GraphQL Federation entworfen und die Umsetzung geleitet, um eine einheitliche Enterprise-API-Schicht über verteilte Microservices mit zentraler Authentifizierung, Autorisierung und Request-Orchestrierung bereitzustellen.
• NGINX + NLB durch Istio Service Mesh und AWS ALB ersetzt; WAF, OAuth (Cognito), IP-Whitelisting und RBAC über alle Umgebungen ausgerollt.
• CDC von Confluent-Cloud-Connectors auf einen selbst gehosteten Kafka-Connect- + Debezium-Stack migriert, wodurch die Betriebskosten über mehrere Umgebungen um rund 80 % gesenkt wurden.
• Das Transactional-Outbox-Pattern mit Debezium umgesetzt für zuverlässiges Event-Publishing mit genau-einmal-Zustellung nach Kafka mit Avro und Schema Registry.
• Dunning-/Payment-Recovery-Workflows von Airflow zu Temporal migriert, wodurch 99,9 % Zuverlässigkeit für die Abwicklung erreicht wurden.
• Apache Airflow optimiert mit deferrable Sensors, um 1000+ gleichzeitige DAG-Runs ohne Skalierung des Worker-Pools zu verarbeiten.
• Eine monolithische Terraform-Codebasis in 3 modulare Projekte refaktoriert, wodurch die Deploy-Zeit um rund 45 % verkürzt wurde.
• Vollständige Observability aufgebaut mit OpenTelemetry, Tempo, Prometheus und Loki; Dev/Staging/Prod mit ArgoCD, Image Updater und Helm automatisiert.
• Mit Produkt-, Operations- und Engineering-Stakeholdern zusammengearbeitet, um eine skalierbare Plattformarchitektur und Integrationsstandards zu definieren, die auf langfristige Geschäfts- und Betriebsziele abgestimmt sind.

• TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
• Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
• Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
• Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
• BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
• Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
• Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
• Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
• KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
• Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.

Manufacturing-Intelligence-Plattform mit Enterprise-Workflows, RAG, Echtzeit-Funktionen für AI-Assistenten und Backend-Architektur über mehrere Repositories.

• Entwickelte und erweiterte produktive AI-/Backend-Services mit Django, DRF, FastAPI, GraphQL, Celery, PostgreSQL, MySQL, Redis und WebSockets über eine modulare Plattform mit mehreren Repositories.
• Mitgewirkt an ARIS V2, einem Echtzeit-AI-Assistenten für die Fertigung mit LangChain, LangGraph, MCP-Tool-Orchestrierung, Planungs-/Ausführungs-Workflows, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant sowie Retrieval auf Basis von Elasticsearch/OpenSearch.
• Unterstützte die Rollout-Erweiterung von ARIS V1 in 4 von 17 Kunden-Produktionswerken auf ARIS V2, das aktuell in 13 von 17 Werken aktiv ist, und steigerte so die reale Abdeckung auf mehr als 50 % der Kundenumgebung.
• Arbeitete an dokumentengestützter RAG-Funktionalität inklusive Ingestion, OCR, Chunking, Embeddings, Indexing, Retrieval, Reranking und geerdeter Antwortgenerierung für industrielle Workflows.

Stack: Python, Django, DRF, FastAPI, LangChain, LangGraph, GraphQL, Celery, WebSockets, OpenAI, AWS Bedrock, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, MySQL, Redis, Docker.

• Entwickle KI-Strategien und smarte Geschäftsprozesse für Unternehmen, die KI-Initiativen umsetzen.
• Fokus auf pragmatische und vertrauenswürdige KI-Integration mit greifbarem betrieblichem Mehrwert.

Entwicklung und Training von Deep-Learning-Modellen für große biologische Datenmengen. Aufbau von Daten- und Trainingspipelines. Tutor für Machine-Learning-Kurse. Betreuung von Forschungspraktikanten und Bachelorarbeiten.

• Produktvision, Roadmap und ein abonnementbasiertes Monetarisierungsmodell definiert.
• Multimodale KI-Orchestrierung (Gemini + GPT-Fallback) entwickelt, um Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz sicherzustellen.
• Eine erklärbare Insight-Engine mit Confidence-Scoring und Erkennung von Agile-Antipatterns entworfen.
• Eine Full-Stack-Architektur (FastAPI, PostgreSQL, React) aufgebaut und bereitgestellt, mit sicherer Authentifizierung und Quotenverwaltung.
• Tech: Python, FastAPI, PostgreSQL, React, TypeScript, Stripe, Gemini API, OpenAI API.

• Pionierarbeit bei der ersten Enterprise-KI-SAP-Integration bei ALDI SÜD, Einführung KI-gesteuerter Automatisierung in einem der größten SAP S/4HANA-Programme im Einzelhandel, wodurch 50 % der manuellen Pre-Cycle-Validierungen entfallen sind und ein reproduzierbares Automatisierungs-Framework in 11 Ländern geschaffen wurde
• Verantwortlich für das gesamte SAP-Projekt-Lifecycle-Management für Implementierungen in SAP S/4HANA und Manhattan Systems, Unterstützung von über 7.300 ALDI SÜD-Filialen in Europa und Australien
• Hauptansprechpartner für C-Level-Stakeholder in 11 Ländern für strategische SAP-Transformationsprogramme
• Orchestrierung von Automatisierungs-, Performance- und Volumentests für kritische Releases mit 99,9 % SLA-Einhaltung während der umsatzstärksten Phasen
• Führung funktionsübergreifender internationaler Teams mit über 15 Spezialisten, Lieferung von Projekten 20 % schneller als Branchendurchschnitt
• Standardisierung von SAP-Prozessen in 11 Ländern als Teil einer der größten SAP-Einführungen im Einzelhandel
• Direkte Verwaltung eines Budgets von 2 Mio. € mit einer Budgettreue von 98 % über 12 gleichzeitige Projekte
• Reduzierung der SAP S/4HANA-Migrationskosten um 18 % durch strategische Vertragsnachverhandlungen und Optimierung

• Entwicklung einer Shop-Website
• Integration eines KI-Sprachmodells
• Tool-Entwicklung für KI-gesteuerte Webhooks
• Technische Tools: REACT.js; Elevenlabs; MCP; n8n; HTTP

KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung

• Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
• Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
• Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
• Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie

• Durchführung von Sicherheitsbewertungen und Penetrationstests an Microsoft-KI-Modellen für Text-, Bild- und Videoerzeugung.
• Durchführung von Prompt-Injection-Angriffen über verschiedene Eingabevektoren, darunter speziell gestalteter Text, steganografische Bilder und manipulierte visuelle Elemente (z. B. unterschiedliche Transparenz und eingebettete Inhalte).

• Mitgegründet das deutsche Kapitel der International Women's Coffee Alliance und zur Entwicklung der strategischen Vision sowie zur organisatorischen Strukturierung internationaler Entwicklungsinitiativen beigetragen
• Interne Arbeitsabläufe optimiert und Verwaltungsaufwand durch systematische Prozessanalyse und Dokumentation reduziert
• Governance-Rahmenwerke und Standards zur Daten-Governance entworfen und implementiert, um ESG-Konformität und Transparenzanforderungen für NGO-Aktivitäten zu unterstützen
• Umfassende Datenstrategie entwickelt, um Datenqualität, Transparenz und Reporting-Fähigkeiten im internationalen Stakeholder-Netzwerk zu verbessern

• Hauptverantwortlicher Forscher im Projekt "Beyond the Machine", in dem untersucht wird, wie generative KI zukünftige Erzählungen und die öffentliche Vorstellungskraft prägt
• Durchführung umfangreicher Literaturrecherchen und Synthese von Ergebnissen zu den ethischen Implikationen KI-generierter Bilder für Zukunftsdarstellungen
• Konzeption und Moderation interdisziplinärer Workshops in Karlsruhe und Berlin, die Technologen, Designer, Entscheidungsträger, Künstler und Forscher zusammenbringen, um verantwortungsvolle KI-Praktiken zu erkunden
• Entwicklung ethischer Rahmenwerke und Manifeste, die Nachhaltigkeit, Vorurteile und Demokratisierung kreativer KI thematisieren
• Erstellung von Forschungsberichten, die komplexe KI-Ethik-Konzepte für unterschiedliche Interessengruppen aufbereiten

• Themen: Business Analyse, Datenschutz, Datenmanagement, Stakeholder Management, Konzeption
• Das vorliegende Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung eines strategischen Ansatzes für das Datenlöschen in SAP-Systemen. Ziel ist es, die relevanten Daten und Strukturen bei der Systemübernahme zu identifizieren, um sowohl den Datenschutz als auch die IT-Systemeffizienz zu gewährleisten. Gleichzeitig sollen Downtimedauern minimiert und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
• Entwicklung eines umfassenden Ansatzes zur Datenlöschung in SAP-Systemen unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher und geschäftlicher Anforderungen.
• Sicherstellung einer effizienten und strukturierten Datenüberführung in das neue System.
• Optimierung der Systemeffizienz und Reduktion von Downtimes während der Migration.
• Erstellung fachlicher und technischer Konzepte, um eine rechtskonforme und nachhaltige Datenverwaltung sicherzustellen.
• Themenvorbereitung: Detaillierte Untersuchung des Themenfelds „Datenlöschen", um die Grundlage für eine strukturierte Datenmigration zu schaffen.
• Definition der Projektstruktur: Festlegung von Rollen, Schnittstellen und der organisatorischen Projektstruktur.
• Regulatorische Anforderungen: Analyse von datenschutzrechtlichen Vorgaben und geschäftlichen Anforderungen, um die Löschkriterien zu definieren.
• Vorgehensweise: Entwicklung möglicher Szenarien und Vorgehensweisen für die Datenbereinigung und -löschung.
• Löschkonzepte: Erstellung von fachlichen und technischen Löschkonzepten, die die Implementierung strukturieren und klare Vorgaben liefern.
• Festlegung der Löschkriterien: Definition, welche Daten und Strukturen gelöscht oder übertragen werden.
• Verantwortlichkeiten: Klärung der Verantwortlichkeiten innerhalb des Projektteams sowie bei beteiligten Stakeholdern.
• Analyse laufender Aktivitäten: Identifikation und Erhebung bereits laufender Aktivitäten im Themenfeld „Datenlöschen".
• Aufwands-, Kosten- und Zeitplanung: Erstellung von Schätzungen für Ressourcen, Zeitaufwand und Budget.
• Umsetzungsinitiativen: Entwicklung und Umsetzung konkreter Maßnahmen, um die definierten Löschstrategien umzusetzen.
• IT-Systemeffizienz: Analyse der vorhandenen IT-Infrastruktur, um Optimierungspotenziale für die Löschung und Überführung von Daten zu identifizieren.
• Technologietrends: Bewertung neuer Technologien und Tools, die den Prozess der Datenbereinigung unterstützen können.
• Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der finanziellen Auswirkungen der Datenbereinigung und der Einführung neuer Lösungsansätze.
• Risikomanagement: Identifikation potenzieller Risiken während der Umsetzung und Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Minimierung.
• Dieses Projekt legt die Grundlage für eine nachhaltige und rechtskonforme Datenüberführung in ein neues SAP-System. Mit einem klar definierten Ansatz zur Datenlöschung werden Datenschutzanforderungen erfüllt, Downtimes reduziert und die Effizienz des neuen Systems gesteigert. Die Ergebnisse und Handlungsempfehlungen werden Unternehmen dabei unterstützen, eine zukunftssichere Datenstrategie zu entwickeln, die gleichzeitig den gesetzlichen und geschäftlichen Anforderungen entspricht.

• Führung eines funktionsübergreifenden Squads aus Backend-, Frontend- und ML/Data-Ingenieuren, dabei Balance zwischen operativer Mitarbeit (Architektur, Codierung, Reviews) und Teamführung (Mentoring, Priorisierung des Backlogs, Abstimmung der Roadmap).
• Konzeption und Umsetzung von ML-basierten Such- und Discovery-Funktionen, darunter Learning-to-Rank (LTR), Query Expansion und Vektor-Suche, was die Relevanz der Ergebnisse und das Nutzerengagement verbesserte.
• Implementierung von Personalisierungs- und Empfehlungspipelines unter Nutzung von Verhaltensdaten und Segmentierung zur Steigerung der Kundenbindung und des Customer Lifetime Value.
• Einführung datengetriebener Prozesse und Aufbau von A/B-Testing- und Experimentier-Workflows (Odyn, MLflow), um die Auswirkungen von Features auf CTR, NDCG und Conversion zu messen.
• Verantwortung für die Architektur und Roadmap des Squads, Modernisierung der Services durch cloud-native Microservices und eventgesteuerte Systeme (AWS, Pulumi, Terraform) zur Steigerung von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
• Erhöhte Zuverlässigkeit und operative Exzellenz durch Einführung von Observability (Prometheus, Grafana, NewRelic), Incident Management und Post-Mortems, die Ausfallzeiten bei Kundendienstleistungen verringerten.
• Mentoring und Unterstützung von Ingenieuren, Förderung des technischen Wachstums, der Zusammenarbeit und einer kundenorientierten Denkweise durch regelmäßiges Feedback, Coaching und Code Reviews.
• Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Forschern und Stakeholdern, um Kunden-Insights in technische Lösungen umzusetzen, die Discovery, Engagement und Kundenbindung verbesserten.
• Untersuchung von Anwendungsfällen für Generative AI/LLM (GPT-4, LangChain, RAG), Prototyping intelligenter Assistenten und personalisierter Discovery-Workflows, die die Nutzerzufriedenheit steigerten.
• Erzielt greifbare Ergebnisse: Steigerung des Engagements durch Personalisierung, Beitrag zum Umsatzwachstum und Verringerung von Vorfällen durch Integration von Resilienz und Observability.