SAP IS-U Experten in München

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

• Leite KI-Bereitschafts- und Prozessanalysen in den Bereichen HR und Finanzen, identifiziere Automatisierungsmöglichkeiten, entwickle ROI-Business-Cases und überführe die Ergebnisse in priorisierte Empfehlungen für die Entscheidungsfindung auf Führungsebene.
• Habe das interne KI-Betriebssystem von CloudMcFly in einer selbst gehosteten n8n-Umgebung aufgebaut – mit einer digitalen Belegschaft von 22 Agenten in sieben Geschäftsbereichen und einer geschätzten Lieferkapazität, die drei bis fünf Personen entspricht. Ein separater Workflow zur Dokumentenklassifizierung hat die manuelle Weiterleitung von HR-Tickets um 60 % reduziert.
• Übersetze die Anforderungen des EU AI Act in praktische Governance-Roadmaps und führe Workshops zum „AI Driving License“ durch, um das Verständnis der Führungskräfte für die Einführung von KI und ihre Governance-Verantwortung zu stärken.

KI-Assistenz und Zielbild für teilautonome Energieportfolio-Steuerung

Aufbau einer KI-Steuerungsschicht direkt auf dem tagesaktuellen Live-Portfolio eines großen Energieversorgers — nicht als isolierter Pilot, sondern als operative Erweiterung der bestehenden DB1- und Portfolio-Steuerung. Ziel ist die schrittweise Entwicklung von Assistenz über Monitoring/Alerting bis zu Analyse-Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben, ergänzt um ein rollenspezifisches System of Engagement neben dem BI-System of Record. Parallel werden Business Case, Zielbild und Management-Pitch gegenüber statischem Monatsreporting erarbeitet.

• KI-Steuerungsschicht: Konzeption und Aufbau auf dem bestehenden Live-Portfolio-Datenprodukt (mehrere Mio. Verträge) — Ausbaustufen Assistenz → Monitoring/Alerting → Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben.
• LLM-gestützte Datenanalyse: Semantische Abfragen, SQL-/Tool-Anbindung und ergänzende RAG-Komponenten auf Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätsdaten (Azure OpenAI, Snowflake) mit Drill-downs bis auf Einzelvertragsebene.
• Analyse-Agenten: Mehrstufige Agenten für Abweichungs- und Treiberanalysen zu Churn, Preisanpassungen, Mengen und Beschaffungskosten.
• Sichtenkonzept: Rollenspezifische Oberflächen für Fachbereich, Management und C-Level als System of Engagement neben dem BI-System of Record.
• Business Case & Pitch: Zielbild und Kosten-Nutzen-Argumentation gegenüber statischem Monatsreporting.
• LLM-Setup (Datenschutz & Security): Abstimmung mit IT-Security und Datenschutz — EU-Region, Datentrennung, Freigabeprozesse.
• Agenten-Architektur: Mehrstufige Agenten-Pipelines (Analyse → Validierung → Zusammenfassung) mit dokumentierten Datenquellen, Tool-Aufrufen, Prüfschritten und Quellenbezug je Aussage.
• Datenfundament: Aufsatz auf dem tagesaktuellen DB1-Datenprodukt (Snowflake, dbt) — Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätskennzahlen als gemeinsame Basis aller KI-Analysen.
• Guardrails & Evaluation: Evaluations- und Freigabeprozesse für LLM-Antworten bei steuerungsrelevanten Aussagen — Testsets, Metriken, Human-Review.
• Prototyping & Validierung: Iterative Validierung der Agenten-Antworten mit dem Fachbereich — Testfragen-Katalog, Feedback-Schleifen, Antwortqualität je Release.
• Roadmap & Ausbaustufen: Detaillierung der Stufen Assistenz → Monitoring/Alerting → teilautonome Steuerung inkl. Übergangskriterien und Governance je Stufe.
• Integration: Einbettung in die bestehende BI- und Datenlandschaft — BI bleibt System of Record, die KI-Schicht liefert interaktive Drill-down-Pfade als System of Engagement.
• Enablement: Befähigung der Anwender im Fachbereich — Prompting-Leitfäden, Schulungen und Betriebsmodell für den laufenden Einsatz.
• Steuerung: Koordination Fachbereich, Data Engineering, IT-Security & Datenschutz.
• Change Management: Kommunikation und Erwartungsmanagement gegenüber Fachbereich und Management entlang der Ausbaustufen.

Ergebnisse:

• Auf bestehendes tagesaktuelles Datenprodukt mit mehreren Millionen Verträgen aufgesetzt
• Mit Datenschutz und IT-Security abgestimmtes LLM-Setup in EU-Region mit Datentrennung und Freigaben etabliert
• Drei Ausbaustufen bis zur teilautonomen Steuerung definiert
• Rollenspezifische Sichten für Fachbereich, Management und C-Level konzipiert
• Business Case und Management-Pitch für die Ausbaustufen erarbeitet
• Iterativer Validierungsprozess für Antwortqualität mit dem Fachbereich etabliert
• Betriebsmodell für den Assistenzbetrieb konzipiert und in Validierung

Stack: Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Snowflake, dbt, React, TypeScript, Entra ID, RAG, Agentic AI, Analyse-Agenten, Human-in-the-Loop, Prompt Engineering, LLM Evaluation, LLMOps, DSGVO / EU-Region, Azure DevOps, Python, SQL, Change Management

• Übergreifende Prozessdefinition, Planung, Training, Werkzeuge, effektive Durchführung sowie Fortschritts- und Qualitätsmessung der Testaktivitäten auf Release-Ebene
• Definition und Verbesserung des Testprozesses
• Zeitplanung für die Releases
• Koordination der Abstimmung mit dem Releasemanagement für Testaufbau und Datenbereitstellung
• Koordination der Migrationstestplanung für Westnetz, Mitnetz und EON Grid
• Überwachung desTestfortschritts, revisionssichere Dokumentation, Fortschrittskontrolle über Defekte, OSS-Meldungen und Vorfälle
• Konzeption und Abstimmung möglicher Testautomatisierung

IT-Umgebung: Jira Zephyr, Confluence, SIGMA, PowerBI

Streamline – Einführung von S/4 HANA Utilities in Kooperation mit Accenture

• Beratung und Coaching der Programmleitung (OPL)

• Planung und Unterstützung in der Durchführung aller organisatorischen und systemtechnischen Aktivitäten zur Umstellung von SAP IS-U auf SAP S/4 HANA Utilities

• Kommunikation und Abstimmung mit den beteiligten Stakeholdern und Gremien (Kernteam, Programmleitung, Lenkungskreis)

• Projekt- und Prozessmanagement

• Coaching der Streamleads im Hautprojekt

• Anforderungsmanagement zur Schnittstellenanbindung der Umsysteme (Non-SAP-Systemen)

• Risikomanagement

• Ressourcen und Kapazitätsplanung

• Beratung der bestehenden Migrations-, Tests-, Schnittstellen/Umsystem- und Schulungsteams

• Beratung in der Steuerung des Cut-Over der SAP-Systeme

• Planung und Steuerung inkl. notwendiger Post-Migrationsaktivitäten (z. B. Verifikation, Dokumentation, Nachbesserungen)

• Team-Coaching & Servant Leadership: Unterstützung eines oder mehrerer Scrum Teams als Coach, Facilitator und Servant Leader

• Förderung von Selbstorganisation, Eigenverantwortung und kontinuierlicher Verbesserung

• Moderation und kontinuierliche Verbesserung von Scrum-Events (Daily, Planning, Review, Retrospective)

• Sicherstellung der Einhaltung von Scrum-Werten, Prinzipien und Praktiken

• Identifikation und aktives Management von Impediments, um die Produktivität des Teams zu sichern

• Zusammenarbeit mit Product Ownern, Agile Coaches und Führungskräften zur Lösung struktureller Hürden

• Unterstützung bei der agilen Skalierung in Bereichen wie SAFe, LeSS oder Nexus

• Mitgestaltung von agilen Transitionen im Rahmen der Digitalstrategie der MVV

• Aufbau eines agilen Denkens in der Organisation durch Trainings, Workshops und aktives Vorleben agiler Prinzipien

• Zusammenarbeit mit anderen Scrum Mastern und Agile Coaches im unternehmensweiten Agile Chapter

• IT Systeme: ERP: SAP IS-U, SAP S/4 HANA Utilities

• Bereinigen der SOD’s
• SAP-Prüfungen für den Audit