Technical Debt Experten in Berlin

Assessment der Produkt-, Delivery- und AI-Organisation mit Neuausrichtung von Operational Excellence, Zielarchitektur und AI-first Operating Model

Ausgangslage: Die Produkt- und Delivery-Organisation zeigte strukturelle Schwächen in Effizienz, Steuerbarkeit und Zusammenarbeit. Zusätzlich fehlte eine klare Zielarchitektur für eine AI-getriebene Produkt- und Organisationsentwicklung. Auf Leadership-Ebene bestand eingeschränkte Transparenz über Rollen, Verantwortlichkeiten und operative Performance.

Verantwortung & Vorgehen:

• Analyse der bestehenden Produkt-, Delivery- und Organisationsstrukturen hinsichtlich Prozesse, Governance und Steuerbarkeit
• Bewertung von Architektur und Plattform im Hinblick auf Skalierbarkeit, Zukunftsfähigkeit und AI-Integration
• Entwicklung eines Zielbilds für ein AI-first Produkt- und Delivery-Operating-Model
• Ableitung konkreter Maßnahmen zur Verbesserung von Operational Excellence und Zusammenarbeit
• Sparring mit dem Leadership-Team zur strukturierten organisatorischen Weiterentwicklung

Ergebnisse & Wirkung:

• Herstellung von Transparenz über strukturelle Engpässe, Performance und Entscheidungslogiken
• Entwicklung einer Zielstruktur für ein skalierbares AI-first Produkt- und Delivery-Setup
• Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit und Steuerbarkeit auf Leadership-Ebene
• Schaffung einer belastbaren Grundlage für nachgelagerte Transformationsmaßnahmen
• Definition konkreter Hebel zur Verbesserung von Effizienz, Zusammenarbeit und Time-to-Market

FP&A-Tech-Transformation für ein Unternehmen mit neunstelligen Umsätzen geleitet – von der Behebung alter technischer Schulden bis zur Einführung einer AI-native EPM-Lösung

• Steuerung der FP&A-Transformation von A bis Z, vom Architektur-Redesign über die Auswahl des EPM-Tools bis zum Rollout
• Bewertung von über 12 EPM-Plattformen durchgeführt, von Verhandlungen mit Anbietern bis zu einem Auswahlrahmen, der auf die langfristige Planung ausgerichtet war
• Einschränkungen in der Architektur der Finanzplanung analysiert, die Ergebnisse dem CFO vorgestellt und das Mandat der Führungsebene zur grundlegenden Neugestaltung der FP&A-Infrastruktur gesichert

Nach dem Vaillant-Engagement gründete ich eine unabhängige Beratung mit Fokus auf Senior-SAP-Beratung und dem Aufbau von ASTRA — einer Methodik, keinem Tool. ASTRA ist unabhängig und unvoreingenommen: Dieselben vier Säulen dienen CIO / Business Leadership, SI / SAP Practice und Programme Director / Principal mit gleicher Gewichtung. Keine Zielgruppe steht im Vordergrund.

ASTRA richtet sich mit gleicher Gewichtung an drei Zielgruppen — CIO / Business Leadership · SI / SAP Practice · Programme Director / Principal. ASTRA ist unabhängig und unvoreingenommen — die Methodik ist weder Teil einer SI-Praxis noch bedient sie eine einzelne Zielgruppe als primären Kunden. Jede Zielgruppe erhält eine an ihre Rolle angepasste Auswertung derselben Analyse.

Eine Methodik, zwei Ergebnisse:

ERGEBNIS 1 — SAP-TRANSFORMATIONSGOVERNANCE:

Jedes aktive SAP-Programm: ECC→S/4HANA Greenfield, Brownfield, Global Rollout, AMS. Die vier Säulen beantworten die vier Fragen, die über den Erfolg einer Transformation entscheiden — für alle drei Zielgruppen.

• Sind die Geschäftsanforderungen sauber — oder entwickelt der SI etwas, das der SAP-Standard bereits abdeckt? (Functional Auditor → alle drei Zielgruppen)
• Ist das Verzeichnis der kundeneigenen Objekte gesund — oder entsteht eine wachsende technische Schuld, die Upgrades blockiert? (RICEFW Auditor → Director und CIO)
• Ist die SteerCo-Berichterstattung korrekt — oder sieht die Führung ein Watermelon? (Truth Engine → CIO und Director)
• Sind die Menschen auf das System vorbereitet, das sie erhalten? (Human Signal → CIO und Director)

ERGEBNIS 2 — BEREITSCHAFT FÜR DAS AUTONOMOUS ENTERPRISE:

Jedes Programm, das Joule einführt, RISE anstrebt oder eine AE-Migration plant. Dieselben vier Säulen beantworten die Fragen, die SAP nicht beantwortet — wiederum auf die jeweilige Zielgruppe zugeschnitten.

• Welche kundeneigenen Objekte blockieren die 224 Joule AI agents? (RICEFW Auditor → SI erhält Maßnahmenpfade, Director erhält Bewertungen, CIO erhält finanzielle Auswirkungen)
• Ist die Fiori-Einführung vollständig genug, um Joule zu aktivieren? (Truth Engine → alle drei Zielgruppen)
• Ist die Belegschaft für KI-basiertes Arbeiten geschult? (Human Signal → CIO und Director)

Vier Säulen (jede dient allen drei Zielgruppen):

• Functional Auditor: Clean Core Score 0–100. Abschnitt A (CIO): KG-Fidelitätsrisiko in €. Abschnitt B (Director): Fragen an den SI, Einsparung von Manntagen. Abschnitt C (SI): Language Translation Ledger, SAP-Alternativen.
• RICEFW Auditor: Joule API Pathway Audit, Clean Core Level A–D, Technical Debt Index 1–10. Abschnitt A: finanzielle Auswirkungen blockierter AI agents. Abschnitt B: Bewertungen RETIRE/MIGRATE/REDESIGN/KEEP. Abschnitt C: BTP-Maßnahmenpfade.
• Truth Engine: Watermelon Detection, Fiori-Deployment-Prüfung, Programme Truth Score 0–100. Abschnitt A: 3 SteerCo-Fragen. Abschnitt B: Aktionsliste für 48 Stunden. Abschnitt C: Anbieter-Reibungskarte.
• Human Signal: dreistufiges Fiori-Adoptionsmodell, HITL Policy readiness, Human Signal Score 0–100. Abschnitt A: Gewichtung der GUI-Schulung, finanzielles Risiko der AE-Einführung. Abschnitt B: Go-Live-Empfehlung, Karte der Stakeholder-Widerstände.

SAP-Beratung auf Abruf:

• SAP-Programmmanagement — ganzheitliche Governance, Factory-Management, Multi-Stream-Lieferung, Anbietersteuerung und SteerCo-Berichte für Greenfield-, Brownfield-, Rollout- und AMS-Programme.
• Delivery Management — RICEFW-Aufsicht, Governance der Datenmigration, Release- und Cutover-Management, Hypercare, SLA/KPI-Management.
• Due Diligence & Landschaftsbewertung — SAP-Landschaftsprüfung, AS-IS/TO-BE-Roadmap, RFP-Strukturierung, Beratung bei der SI-Auswahl.
• IT-Strategie & CIO-Beratung — Transformations-Roadmap, Clean-Core-Strategie, Planung der Autonomous-Enterprise-Bereitschaft.
• Programmwiederherstellung — Bewertung kritischer Programme, schneller Governance-Aufbau, Lösung von Eskalationen.

Tätig über Senior-Professional-Netzwerke in der gesamten EMEA-Region.

• Aufbau unabhängiger Projekte im Bereich KI/Entwickler-Tools.
• Erprobung von Produktideen, schnellem Prototyping und Validierung der Markteinführung.
• Entwicklung eines KI-nativen Betriebsmodells – unter Einsatz agentischer Pipelines, dynamischer Kontextschemata und strenger Evaluierungs-Frameworks, um den Hebel einzelner Entwickler zu vervielfachen und Umsetzungshürden zu beseitigen.

• Savills ist eines der weltweit führenden Immobilienberatungsunternehmen mit mehr als 700 Büros weltweit. In Berlin entwickelte ich zentrale digitale Lösungen für das Bewertungsgeschäft und ersetzte auf Access basierende Legacy-Workflows durch eine auf Vue.js entwickelte Webanwendung auf Enterprise-Niveau.
• Frontend-Architektur und Skalierbarkeit: Entwicklung einer skalierbaren Vue- und TypeScript-Frontend-Architektur für interne Unternehmensanwendungen mit Symfony-Backend und interaktiven Karten.
• Modernisierung von Legacy-Systemen: Leitung der Modernisierung älterer, auf jQuery basierender Systeme hin zu wartbaren Vue-Anwendungen, wodurch Performance, Wartbarkeit und Geschäftsabläufe verbessert wurden.
• Automatisierung von PDF-Berichten: Entwicklung automatisierter, Twig-basierter Pipelines zur PDF-Erstellung, wodurch die manuelle Erstellung von Berichten um etwa 80 % reduziert wurde. Dies sparte pro Analyst und Monat ungefähr 12 Stunden.
• Designsystem und Frontend: Aufbau eines skalierbaren, SASS-basierten Designsystems mit Mixins, Maps, Funktionen und wiederverwendbaren UI-Mustern für Konsistenz und langfristige Wartbarkeit.

• Entwickelte ein JTBD-basiertes Priorisierungs-Framework für über 3.000 gesammelte Feature-Anfragen, identifizierte 27 Makler-Jobs, validierte 8 davon in 25 Nutzerinterviews und nutzte die daraus resultierende Job-Map als Live-Priorisierungsfilter für alle Eingangskanäle (Upvoty, CSAT, Beratungstickets).
• Verantwortlich für die Scout24-Lighthouse-Initiative: Document Intelligence mit vollständiger RAG-Architektur (semantisches Chunking, bge-m3 Embeddings, pgvector, BM25+Dense Hybrid-Retrieval).
• Reduzierte die Durchlaufzeit von Kunden-Feature-Anfragen auf 3,1 Tage durch Code-Analyse, Ticket-Spezifikation und eigenständige Implementierung mithilfe eines Coding-Agenten (Codex).
• Entwickelte einen LLM-basierten Support-Agenten (GPT-4o mini, Codex-generierte Merge Requests), der Eskalationen auf 3rd-Level von 40 % auf 5 % aller monatlichen Tickets reduzierte.
• Integrierte sechs Partner durch technische Koordination, Spezifikation, Backlog- und Release-Management und führte sieben Full-Stack-Entwickler.
• Beseitigte innerhalb von sechs Wochen regulatorische Risiken für Makler durch Risikoanalyse (BGH-Urteil zum Fernabsatz/GDPR), neue Audit-Funktionen und Koordination mit Rechts- und Datenschutzbeauftragten.

• Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
• Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
• Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
• Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
• Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
• Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden

Java 21 · Spring Boot 3 · Keycloak · PostgreSQL · Docker · Nginx · GitHub Actions · DigitalOcean · React 18 · TypeScript · Plasmo

• Eine produktionsreife Job-Application-Tracker-Lösung von Grund auf konzipiert und live gestellt: REST-API mit 5-stufigem Workflow, Pagination, Sortierung und dynamischem Filtern — komplette Verantwortung von Design bis zum Live-Deployment in der Cloud auf DigitalOcean.
• Produktives Identity Management umgesetzt: OAuth 2.0 / OpenID Connect / JWT / RBAC über Keycloak, unter Anwendung von Hexagonaler Architektur und DDD-Prinzipien.
• Automatisierte CI/CD-Pipeline gebaut (GitHub Actions); mit Docker containerisiert; Nginx Reverse Proxy mit pathbasiertem Routing und SSL-Terminierung.
• Eine Chrome-Erweiterung entwickelt (Plasmo-Framework, Manifest V3), die Job-Bewerbungen direkt von LinkedIn in den Tracker übernimmt — zeigt ein komplettes Produktverständnis über Backend-API und Browser-Client hinweg.

• Moss ist eine Ausgabenmanagement-Plattform für KMU, die Firmenkarten, Webanwendungen und Spesenabrechnung, Kreditoren-/Beschaffungsprozesse und erweiterte Buchhaltung an einem Ort bündelt.
• Arbeitet in den Tribes Accounting, Spending und Growth und übernimmt Anforderungsanalyse, öffentliches Produktdesign, Implementierung, Test, Debugging und interne Apps.
• Beteiligt sich an der Entwicklung und Pflege des Design-Systems/UI-Kits und unterstützt dabei Tools, Dokumentation und die Entwicklererfahrung.
• Erstellt formularlastige UIs, auf Schubladen basierende Bearbeitung, hochdichte/fehlertolerante Tabellen mit serverseitigen Filtern, Paginierung, Spaltenkonfigurationen, CSV-/Excel-Export und Massenaktionen, alles abgesichert durch Berechtigungen und Audit-Funktionen.
• Arbeitet mit komplexen Beziehungen zwischen Entitäten ohne eine Single-Schema-Lösung.
• Verwendet React, Redux Toolkit, styled-components, react-hook-form, React PDF, Vite, Lokalise, React Testing Library und Playwright.

• Frontend-Modernisierung (verschiedene Kundenprojekte): Angular-Versionen aktualisiert, Architektur umstrukturiert, Performance optimiert, State-Management neu organisiert und UI-Bibliotheken konsolidiert – alles mit schnelleren Ladezeiten und besserer Nutzererfahrung in allen Projekten.
• Webentwicklung: Hochleistungs-Landingpages und Firmenwebsites für KMU-Kunden mit Next.js, SvelteKit, PayloadCMS und TailwindCSS, optimiert für Geschwindigkeit, SEO und Conversion.
• SaaS-Produktentwicklung: Architektur und Aufbau einer KI-gestützten Plattform für Fotostudio-Betreiber (PoC-Phase) mit Full-Stack-TypeScript: Angular-Frontend, NestJS-Backend, PostgreSQL, LLM-Integration (Gemini/Claude) für intelligente Workflow-Automatisierung.
• KI-Integration: Entwicklung eines PoC für KI-generierte Podcast-Avatare unter Verwendung der Gemini-API für Content-Produktions-Workflows.
• Tiefgehende Angular-Workshops: Durchführung von über 20 Workshops (je 3–5 Tage, 8–10 Teilnehmer) in Hands-on-Form, bei denen die Teilnehmer eine Demo-Anwendung basierend auf ihrem realen Geschäftsbereich bauen.

• Direkt an den CEO berichtet.
• Verantwortlich für alle technischen Belange, einschließlich Softwareentwicklung, Architektur und Qualitätssicherung.
• Führung eines Teams von etwa 25 funktionsübergreifenden Mitgliedern, darunter Frontend-, Backend- und Fullstack-Entwickler.
• Abstimmung der Engineering-Strategien mit der Unternehmensstrategie durch klar definierte OKRs.
• Einführung von Team Topologies und Scrum, um weniger Übergaben zwischen Teams zu ermöglichen und ihre Effizienz zu steigern, was zu wirkungsvolleren Lösungen für unsere Kunden führte.
• Leitung des Technology-Due-Diligence-Prozesses für eine M&A-Entscheidung.
• Federführend bei der Umstrukturierung unseres Produkts vom Monolithen zu Microservices, um technische Schulden zu reduzieren und die Expansion in neue Märkte zu ermöglichen.
• Verwaltung eines Budgets von ca. 2 Mio. €, Optimierung der Kosten durch Einführung von SaaS-Lösungen und Ersatz selbst entwickelter Systeme.
• Verhandlung von Lieferantenverträgen, wodurch die Kosten um mindestens 10 % gesenkt und die Servicequalität verbessert wurden.
• Festlegung klarer Erwartungen und Ziele für die Entwickler, um deren kontinuierliches Wachstum im Unternehmen sicherzustellen.
• Technologiestacks: React, Node.js, MongoDB und GCP.

Verantwortete Produktstrategie, bereichsübergreifende Umsetzung und die Weiterentwicklung der Plattform und des Betriebsmodells bei einem VC-finanzierten B2B-SaaS-Unternehmen (~60 FTE auf dem Peak), das eine mehrseitige Enforcement-Plattform betrieb — mit Verbindung von Markeninhabern, Marktplatzbetreibern und Enforcement-Workflows — und das von der Gründungsphase bis zum kommerziell validierten Produkt skaliert wurde.

PRODUKTSTRATEGIE & BUSINESS IMPACT

• Definierte und iterierte die Produktstrategie im Einklang mit der Schärfung des ICP, der Positionierung im Wettbewerb und dem langfristigen Umsatzwachstum
• Schärfte den Segmentfokus, um Kapazitäten auf die wertvollsten Enforcement-Use-Cases zu konzentrieren, was die Kundenbindung und den durchschnittlichen Vertragswert verbesserte
• Überarbeitete Pricing und Packaging, nachdem erkannt wurde, dass ein modulares, funktionsbasiertes Modell zu Cherry-Picking durch Kunden führte und am Point of Sale für Verwirrung sorgte. Verdichtete eine mehrseitige Preisstruktur zu einem einseitigen, ergebnisorientierten Modell — ausgerichtet darauf, was der Kunde tatsächlich schützen wollte, nicht darauf, welche Module er auswählte. Trug direkt zu einer 10×-Steigerung des ACV bei einem Schlüsselkunden bei (€500 → €5.000/Monat)
• Ersetzte ad hoc von Stakeholdern getriebene Priorisierung durch ein strukturiertes Entscheidungsmodell — mit OKR-Alignment, ICE-Scoring und einer festen Roadmap-Aufteilung (50% strategische Initiativen / 30% Kundenfeedback / 20% Tech Debt) — und beendete damit ein Muster, bei dem Sales-Anfragen und Eingriffe der Führung regelmäßig geplante Arbeit mitten im Quartal verdrängten
• Überarbeitete den Onboarding-Prozess nach der Identifikation eines wiederkehrenden Fehlerbilds: nicht abgestimmte Vertriebszusagen, fehlende Kundenseite-Inputs und siloartige Übergaben zwischen Sales, CS und Product verzögerten regelmäßig den Time-to-Value. Führte strukturierte Pre-Onboarding-Anforderungen und Cross-functional Handover-Protokolle ein — damit Kunden mit den für den Go-live nötigen Daten ankommen und interne Teams auf einer gemeinsamen Basis arbeiten

FÜHRUNG, DELIVERY & BETRIEBSMODELL

• Baute und führte eine 20-köpfige bereichsübergreifende Organisation über Product Management, Engineering, Design und Operations hinweg
• Führte OKR-getriebene Planung und quartalsweise Review-Routinen ein und schuf so eine konsistente strategische Ausrichtung über Funktionen und Senioritätsstufen hinweg
• Entwickelte Entscheidungsroutings, die operative und Produktentscheidungen auf Teamebene verlagerten — und damit ein Muster ersetzten, bei dem Analysten und PMs Routineentscheidungen (z. B. Enforcement-Maßnahmen, Behandlung von Sonderfällen) standardmäßig an die Führung eskalierten. Definierte klare Verantwortungsgrenzen und Entscheidungskriterien, damit das Team die große Mehrheit der Fälle eigenständig bearbeiten konnte und die Führungskapazität für wirklich nicht standardisierte Situationen frei wurde

KI-GESTÜTZTE PRODUKT- & WORKFLOW-TRANSFORMATION

• Leitete die Entwicklung eines KI-gestützten Website-Detection-Systems, das einen Großteil eines zuvor manuellen Prüfprozesses ersetzte und die Arbeitslast der Analysten um 70–90% senkte
• Gestaltete zentrale operative Workflows neu, um KI-gestützte Klassifizierung und Entscheidungsroutings zu integrieren, wodurch der Detection-Output um das 20-Fache stieg, ohne dass die Kosten linear mitwuchsen
• Definierte KI-Produkt-KPIs für Coverage, Accuracy und False-Positive-Rate — und verankerte so messbare Qualitätsstandards im Entwicklungszyklus
• Definierte, wo Automatisierung menschliche Entscheidungen ersetzen, unterstützen oder eskalieren sollte, und balancierte dabei Skalierung, Qualität und Kundenrisiko

Leitete das Backend Engineering in den Kerndomänen (Haupt-Backend, Benachrichtigungen, medizinische Wissensdatenbank, Ergebnisverarbeitung) und verantwortete die Qualität der Lieferung, das Teamwachstum und die Engineering-Standards.

Hauptergebnisse

Bereitgestellt wurde eine flexible No-Code-Mitgliederplattform (Preise, Pakete, Laufzeiten), die kommerzielle Änderungen ohne Ingenieurbeteiligung ermöglicht und Mitgliedsstufen im Laufe der Zeit konsistent hält.

Aufgebaut wurde ein leistungsstarkes Backend-Team durch Mentoring, Coaching der Ingenieure zu eigenständigen Mitwirkenden und Erstellung von Onboarding-Dokumentation, die ein schnelles Hochfahren ermöglichte.

Skalierte das Team von 2 auf 5 Ingenieure, während Liefergeschwindigkeit und Codequalität erhalten blieben; verantwortlich für Recruiting-Prozesse und Onboarding.

Eng mit dem Produkt-Team zusammengearbeitet, um Machbarkeit im Design zu beurteilen, Arbeit zu priorisieren und pragmatische Kompromisse zwischen Geschwindigkeit, technischem Schuldenstand und langfristiger Wartbarkeit zu finden.

Tests und Einfachheit als Standard institutionalisiert, hohe Testabdeckung und einen „Simple-First“-Architekturansatz durchgesetzt.

Technologie & Vorgehensweisen

Stack: Node.js (TypeScript), Express, PostgreSQL; Microservices (Node & Go); ereignisgesteuerte asynchrone Jobs.

Vorgehensweisen: Tests als Release-Gate, leichte Design-Reviews, iterative Lieferung, dokumentationsbasiertes Onboarding.

Compliance & Sicherheit: Umsetzung der Empfehlungen des Datenschutzbeauftragten (DSGVO und deutsche Gesundheitsvorschriften) geleitet.

• Teilnahme als Redner zu Führungs- und Transformationsthemen auf dem WeAreDevelopers World Congress mit 15.000 Besuchern.