Technical Writing Experten

• Verantwortung für den operativen Betrieb
• Termin- und Qualitätsverantwortung
• Planung und Steuerung von Personal 35 Mitarbeiter

Standort 1: DEUTSCHLAND | MAGDEBURG - C60

Groß angelegtes Industrieprojekt im Wasserstoffsektor in Magdeburg, Deutschland.

Koordination und Überwachung von Tiefbau-, Tragwerks- und Infrastrukturarbeiten in einem komplexen, sicherheitskritischen Industrieumfeld.

• Koordination der täglichen Abläufe auf der Baustelle zwischen Auftragnehmern, Lieferanten, Planungsteams und verschiedenen Baubereichen.
• Überwachung der Ausführung anhand von Zeichnungen, technischen Spezifikationen, QA/QC-Anforderungen, HSE-Standards und Projektterminplänen.
• Nachverfolgung des Baufortschritts, technischer Probleme, Abweichungen und Korrekturmaßnahmen.
• Teilnahme an Baustelleninspektionen, Begehungen und Baubesprechungen.
• Unterstützung bei der Vorbereitung der Inbetriebnahme, SAT-Vorbereitung, Abarbeitung der Punch-List und abschließenden Übergabe.

Standort 2: DEUTSCHLAND | KAISERSESCH – C53

SmartQuart – E.ON / Elogen | Wasserstoff-Elektrolyseur

• Unterstützung des Baustellenmanagements und der technischen Koordination vor Ort während des Einsatzes von Elogen an der Elektrolyseanlage in Kaisersesch.
• Teilnahme an Baustellenbesprechungen und Koordination technischer Fragen, die während der Ausführung aufkamen.
• Nachverfolgung offener technischer Maßnahmen und Sicherstellung, dass die erforderlichen Informationen an die zuständigen Baustellenbeteiligten weitergegeben wurden.
• Berichterstattung an das Elogen-Projektteam über den Baustellenstatus, technische Einschränkungen und offene Maßnahmen.

Standort 3: DEUTSCHLAND | C68 - SLOWAKEI

Elogen / Veolia | Industrie- / Wasserstoffbauprojekt

• Koordination von Infrastruktur- und Tragwerksarbeiten in einem komplexen Industrieumfeld.
• Überwachung und Nachverfolgung von Tiefbau-, Tragwerks- und Montagearbeiten.
• Koordination von Auftragnehmern, Lieferanten, Planungs- und Bauteams.
• Überwachung der Einhaltung von Zeichnungen, Spezifikationen, HSE- und Qualitätsanforderungen

Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa

Schieneninfrastruktur

• Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
• Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
• Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)

Ausgangslage:

Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.

Maßnahmen:

• Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
• Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
• Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
• Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
• Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
• Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
• Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
• Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
• Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.

Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe

Ergebnisse:

• Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
• Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
• Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
• Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
• Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar

Ich habe an der Entwicklung technischer Produkte von der Konzeptphase bis zur fertigungsgerechten Konstruktion gearbeitet. Zu meinen Aufgaben gehörten die Erstellung von 3D-CAD-Modellen und Baugruppen, die technische Auslegung von Bauteilen, die Konstruktion von Kunststoff-, Blech-, Fräs- und Gussteilen sowie die Erstellung von Fertigungszeichnungen und technischer Dokumentation.

Dabei arbeitete ich eng mit Design-, Entwicklungs-, Fertigungs- und Projektteams zusammen, um funktionale, wirtschaftliche und produzierbare Lösungen zu entwickeln. Neben der Neukonstruktion bestehender und neuer Produkte umfasste meine Tätigkeit auch die Optimierung bestehender Baugruppen hinsichtlich Kosten, Gewicht, Montagefreundlichkeit und Fertigbarkeit.

CAD-/Engineering-Software:

CATIA Siemens NX SolidWorks Autodesk Inventor Autodesk Fusion Autodesk Revit Rhino 3D AutoCAD

Schwerpunkte:

Produktentwicklung 3D-CAD-Konstruktion Baugruppenentwicklung Technische Produktgestaltung Parametrische Modellierung Detailkonstruktion Fertigungszeichnungen Design for Manufacturing (DfM) Änderungs- und Variantenmanagement Prototypenentwicklung Technische Dokumentation

Durch meine Kombination aus Designverständnis und technischem Engineering kann ich Produkte von der ersten Idee über die Konstruktion bis zur Produktionsfreigabe begleiten.

• Bewertete KI-Ausgaben und Quellmaterial auf Genauigkeit, Relevanz, Klarheit und Nutzbarkeit in den Bereichen Suchqualität, Annotation, Sprache und multimodale Aufgaben.
• Setzte praktische Kenntnisse darüber ein, wie Quellenqualität, Metadaten und Berechtigungen den zuverlässigen KI-Abruf beeinflussen; keine Behauptung von Chatbot-Engineering oder Plattformentwicklung.

• Verantwortung für Confluence-Architektur und Content-Strategie; Wissensbereiche, Navigation, Seitentypen und Vorlagen auf Arbeitsabläufe ausgerichtet.
• Verantwortlichkeiten, Review-Zyklen, Terminologie und redaktionelle Standards für pflegbare Wissenssysteme entwickelt.
• Informationsarchitektur, Leistungsangebot und Inhalte der eigenen Website aufgebaut und kontinuierlich weiterentwickelt.
• Kundenprojekte im Bereich Confluence-Wissensstruktur und Workflow-Management.

• Requirements Engineering
• Prozessoptimierung und Einführung kollaborativer Arbeitsmodelle
• Prozessmodellierung mit BPMN
• Analyse, Spezifikation und Dokumentation logistischer Prozesse, IT-Systeme und Datenmodelle
• Erarbeitung konzeptioneller Lösungen
• Use Case Erstellung und Dokumentation
• Datenanalysen mit SQL
• Administration von Jira & Confluence

• LLM-Benchmarking: Über 1,000 von LLMs generierte Antworten auf technische Korrektheit, Code-Effizienz, Sicherheit und die strikte Einhaltung komplexer technischer Prompt-Vorgaben bewertet und verglichen.
• Mathematische Prüfung: Hochdetaillierte strukturelle Prüfungen von modellgeneriertem Code und mehrstufigen mathematischen Herleitungen durchgeführt und dabei Ursachen für logische Lücken, Syntaxfehler und Halluzinationen dokumentiert.
• Prompt-Architektur: Hochkomplexe mathematische, logische und programmierbezogene Prompts entwickelt und Belastungstests unterzogen, um Fehler in Edge-Cases aufzudecken und fortgeschrittene Denkfähigkeiten zu bewerten.
• Modellausrichtung: RLHF- und SFT-Workflows geleitet, Google Collab und interaktive Python-Skripte genutzt, um umfangreiche Datensätze mit Modellausgaben zu analysieren und sehr detaillierte Präferenz-Rankings zu erstellen.

• Niederspannung (NSHV und UV)
• Mittelspannung (Mittelspannungsanlagen)
• Erstellen von Schaltplänen
• Erstellen von technischen Dokumentationen
• Technischer Support
• Unterstützung teschnische Projekte

• Standortübergreifenden Workplace-/Druckerrollout stabilisieren und in belastbare Betriebsprozesse überführen. Laufender Klinikbetrieb, neue Namenskonventionen, neue Printserver in anderer AD-Struktur, Kerberos-Abhängigkeiten, Managementsysteme und inkonsistente Bestandsdaten.
• Technische Arbeitsströme übernommen und Risiken früh eskaliert. Schnittstelle zwischen IT-Betrieb, Projektorganisation, internen Mitarbeitenden und externen Dienstleistern; eigenständige Verantwortung für kritische technische Workstreams ohne formale Gesamtprojektleitung.
• Zentrale Master-/Rolloutdaten vollständig konsolidiert. Seriennummer, MAC, IP, Standort sowie Alt-/Neugerätebezug aus mehreren Quellen korreliert und als gemeinsame Arbeitsgrundlage für Rollout, Nacharbeiten, Standort- und Tonerprozesse etabliert.
• Druckerrollout technisch stabilisiert. 717 Geräte im konsolidierten Rolloutumfang, davon 431 Austauschgeräte; 114 dokumentierte Abweichungen. Rund 2.000 Drucker-/Queueobjekte kontrolliert, erzeugt bzw. validiert.
• Standort B als eigenständiges Arbeitspaket vorgeschlagen und technisch gesteuert. 216 Altgeräte auf 88 Neugeräte konsolidiert; in rund 10 Werktagen mit 1-2 externen Technikern umgesetzt. ClearPass-, TXT-/Mapping- und ORBIS-Offset-Themen parallel vorbereitet.
• Mehrere tausend bestehende TXT-/VBS-Clientzuordnungen massenfähig migrierbar gemacht. Alt-/Neu-Mapping, neue Printserver, Follow-Me-, Queue-, Suffix- und Tray-Logik definiert; Prüf-/Korrekturlogik für fehlerhafte manuelle Namen entwickelt.
• Cross-Domain-FollowMe aufgebaut und produktiv verifiziert. Historisches Username-Attribut zur Zuordnung zwischen alter und neuer AD-Domäne genutzt; weitere Ausweitung gestoppt, als die Datenqualität nicht mehr zuverlässig war.
• Hardware-/Queue-Reconciliation fachlich entwickelt. Standardlisten, Printserverobjekte und reale Geräte per IP/SNMP korreliert; Regeln für MAC, Seriennummer, IP, Standort, Toner, Trays, Keep/Remove/Rename, Dubletten und Rollback definiert.
• KI-gestützte Automatisierung unter Zeitdruck aufgebaut. PowerShell-/XML-Tools mit fachlich eigener Prozess-, Daten- und Prüflogik, Testfällen, Logging, DryRun-/Guardrail-Ansätzen, Fehleranalyse und Live-Validierung entwickelt und stabilisiert.
• HTTP-/Webplattform als nicht produktiv eingeführtes Zielbild konzipiert. ASP.NET Core 8, .NET Worker, SQLite und PowerShell 5.1 für Jobsteuerung, Soll-/Ist-Abgleich, Logging/Audit, Recovery, Queueing und Locking fachlich entworfen.
• Toner-, Standort- und Betriebsprozesse operationalisiert. TA-Cockpit-Standortdaten konsolidiert; Toner-/Bestelllogik mit priorisierten Lauflisten aufgebaut; Follow-Me-, Duplex- und Scan2Mail-Piloten begleitet.
• KRITIS-/Notfallthema fachlich ausgearbeitet. Druckbetrieb bei Strom-/Infrastrukturausfall strukturiert, visualisiert, intern abgestimmt und bis zur Übernahme in das Notfallkonzept begleitet.
• Workplace-/IGEL-Client-Rollout mit 1.200+ Thin Clients fachlich-operativ koordiniert. Projekt ab 11/2025 vorbereitet und seit Mitte 09/2026 fortgeführt. Ablauf von Auspacken, Label-/Inventarisieren bis Aufstellen fachlich geprüft und strukturiert; operative Auspack-/Label-Koordination an einen Kollegen übergeben, damit mehrere Mitarbeitende parallel arbeiten können.
• Ca. 120 Thin Clients selbst produktionsbereit vorbereitet. Gemeinsam mit einem technischen Kollegen hauptverantwortlich für die Lösungsfindung zur automatisierten IGEL-OS-12-Installation; produktive Automatisierung derzeit noch offen.
• Ca. 83 Stunden manuelle ClearPass-Erfassung eingespart. PowerShell-/Importskript für ClearPass erstellt und damit dem Netzwerk-Kollegen bei 1.200 Thin Clients nachweislich rund 83 Stunden manuelle Eintragung erspart; zugleich das Risiko manueller Fehleinträge deutlich reduziert.
• Formale Projektleitung mit technischen Ergebnissen versorgt. Operative Ergebnisse, technische Machbarkeit, Ablaufstruktur und Status aus den verantworteten Workstreams dienen als wesentliche Steuerungsgrundlage für den offiziellen Projektmanager.
• Dokumentation & Übergabe. Rollout-, AQrate-, TA-Cockpit- und Automatisierungsprozesse dokumentiert, Schulungen durchgeführt und ca. 25 digitale Visitewagen getestet, konfiguriert und betriebsbereit vorbereitet.

• Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
• Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
• BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
• Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL

• Python-Skripte zur Analyse von CSV-Datensätzen entwickelt.
• Erstellung von Berichten und Datenvisualisierungen automatisiert.
• Die Workflow-Effizienz durch die Automatisierung der Datenverarbeitung verbessert.

• Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.

• Übernahm die technische Leitung eines 4-köpfigen Teams, das innerhalb von 12 Monaten 3 wichtige Kundenplattformen mit Microservices-Architektur und Lösungen für Skalierbarkeit bereitstellte — 100% der geplanten Hauptfunktionen wurden vor dem Zeitplan und den geplanten Meilensteinen ausgeliefert (Ausgangslage: Frühere Releases verzögerten sich häufig um 1–2 Sprints).
• Führte Evaluierungen von KI-Modellen und Modellausgaben für LLM-/KI-Anbieter-APIs durch: Sicherheit, Vollständigkeit, Befolgung von Anweisungen und Prüfung der inhaltlichen Fundierung vor dem Go-live; reduzierte fehlerhafte Ausgaben in den KI-integrierten Release-Checklisten von wiederkehrenden UAT-Ergebnissen auf nahezu null bei der finalen Freigabe.
• Entwickelte die API-Entwicklung und Performance-Optimierung für Zahlungs-, Börsen- und KI-Dienste voran; strikt geschlossene Fehlerbehandlung und Payload-Validierung reduzierten die Überarbeitung von Integrationen im Vergleich zum ersten KI-Integrationsdurchlauf um ~35%.
• Setzte Softwaretests, Test-Frameworks, Qualitätssicherung von Code und Code-Refactoring mit Gates für die kontinuierliche Integration ein; die Akzeptanz von Pull Requests im ersten Durchlauf verbesserte sich im gesamten Team, und Hotfixes in der Produktion für KI-Adapter gingen nach Einführung der Review-Standards spürbar zurück.
• Verantwortete DevOps-Praktiken: Docker, GitHub Actions, Jenkins-kompatible Pipelines und Versionskontroll-Workflows — reduzierte die Bereitstellungszeit gegenüber der Ausgangslage vor der Automatisierung um ~50% und stabilisierte Releases in 3 Kundenumgebungen.
• Implementierte Verifier-/Oracle-artige Bestanden-Nicht-bestanden-Prüfungen in Container-Sandboxes (an Harbor/Terminal-Bench ausgerichtet); erstellte technische Dokumentation, sodass Fehler in einem Review-Zyklus behoben werden konnten.
• Leitete die funktionsübergreifende Zusammenarbeit mit Produkt- und Kundenstakeholdern; übersetzte KI-Evaluierungswerte und Risikobefunde in verständliche Kurzberichte für nichttechnische Partner und ermöglichte Go-/No-Go-Entscheidungen ohne zusätzliche Engineering-Meetings.
• Setzte agile Methoden für Sprintplanung und Backlog-Verantwortung ein; unterstützte Engineers dabei, dass Entwickler auf mittlerem Niveau bereits zur Hälfte des Projekts KI-Adapter-Module eigenständig verantworteten.