Technical Writing Experten in Deutschland

Produkt:

• Eine produktionsreife KI-Plattform entwickelt, die anhand von Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien markengerechte Marketingbilder und -videos erstellt.
• Verantwortlich für Plattformarchitektur, technische Roadmap, API-Design, Sicherheit, Deployment-Abläufe, betriebliche Zuverlässigkeit und Strategie für Modellanbieter.
• Die Kernplattform mit .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python erstellt. Dabei sprachunabhängige API-Verträge und strukturierte Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern eingesetzt.
• Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ, gespeichertem Workflow-Zustand, idempotenter Verarbeitung, Wiederholungsversuchen, Fehlerbehebung, Logging, sicherer Speicherung, Autorisierung und Abrechnung von Credits umgesetzt.
• Pragmatische Entscheidungen zu Eigenentwicklung oder Zukauf sowie zum Routing von Modellen getroffen, basierend auf Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit statt auf Neuheit.

Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme

• Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain entwickelt und verglichen, darunter Tool-Nutzung, bedingte Weiterleitung, Klärungsschritte, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
• Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert. So lassen sich KI-Anbieter einfacher wechseln, ohne den Kern-Workflow neu zu schreiben.

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

• Schwerpunkt EBICS Optimierung und Weiterentwicklung der kundeninternen EBICS Anwendung
• Fachliche und technische Beratung der Aareal First Financial Solutions AG zu Produkten und Anwendungen des EBICS-Standards in den Fachbereichen Betrieb und Weiterentwicklung sowie die projektbezogene Kommunikation mit externen Entwicklungspartnern und dem Produkthersteller, um entsprechende Optimierungen auf technischer Ebene abzubilden
• Als Rolle des fachlichen Koordinators, Beratung hinsichtlich inhaltlich- regulatorischer Anforderungen, als auch hinsichtlich technischer Voraussetzungen und Notwendigkeiten und diese auf fachlicher Ebene zusammengeführt
• Beratung zur Bedienung von EBICS Formaten
• Prüfung des aktuell bestehenden EBICS Standards auf Optimierungs- und Weiterentwicklungspotentialen
• Analyse des Ist-Zustandes, um Weiterentwicklungspotentiale zu eruieren und Ableitung entsprechender Handlungsempfehlungen unter Berücksichtigung regulatorischer Vorgaben
• Durchführung von EBICS Tests innerhalb des Projektverlaufs
• Verantwortlich auf fachlicher Ebene für das Anforderungsmanagement und in diesem Kontext Anforderungen an derartige Tests aufgenommen und festgehalten
• Konzeption eines funktionsfähigen und langfristigen Testmanagements
• Durchführung und Bewertung der Tests
• Beratung zur nachhaltigen Qualitätssicherung und Audits
• Projektsprache: deutsch und englisch
• Tools/Methoden: MS Project, MS Office, MS Visio, TestRail, Confluence, Jira, Business Logics Bankkrecher, Business Logics Testdatengenerator, Business Logics Banking Tool, Business Logics Testsystem, DBEAVER, Squirrel, Unix Virtual Machines, WinSCP, Kitty, Putty, Diverse Aareal Bank Produkte, Online Banking Portal, Aareal Sign, Kernbankenrechner, SAP Blue Eagle, SAP RE-FX, Aareon Wodis Sigma, Haufe Real Estate Wowinex, GAP Group Immotion, UTS Karthago, SAP IS-U/Waste, SIV kVASy verschiedene EBICS Clients

• Analyse bestehender Microservice-Strukturen und Integration in die ereignisgesteuerte Architektur
• Konzeption und Implementierung von Prototypen
• Einführung strukturierter Workflows und Verankerung in einer soliden Teststrategie
• Team: Kleines spezialisiertes Team (3-5 Personen) von der Analyse bis zur Implementierungsreife
• Dokumentation von Architekturentscheidungen und Definition von Schnittstellen
• Integration der ereignisgesteuerten Pipeline in die bestehende Landschaft
• Technologien: Kafka, Docker, Microservices, ereignisgesteuerte Architektur, Java, Liquibase

Stabilisierung eines kritischen Logistik-Outsourcing-Setups im Umfeld einer SAP S/4HANA-Transformation. Schwerpunkt war die operative Wiederherstellung einer belastbaren Faktenbasis zwischen Auftraggeber, Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken und SAP-/IT-Organisation.

• Koordination zwischen Auftraggeber, globalem Logistikdienstleister, internationalen Zulieferwerken, SAP-/IT-Teams, Quality Management und operativem Shopfloor.
• Steuerung, Überwachung und operative Korrektur von Inbound Deliveries; Einbindung von Outbound-Delivery-Prozessen.
• Analyse von Schnittstellen-, Buchungs-, Batch- und Stammdatenfehlern zwischen SAP S/4HANA, Logistikdienstleister, Zulieferwerken und internen Fachbereichen.
• Deutliche Reduktion kritischer Bestandsdifferenzen zwischen Auftraggeber und Logistikdienstleister.
• Verbesserung der operativen Steuerungsfähigkeit im Logistikumfeld und Schaffung einer gemeinsamen Faktenbasis.
• Reduktion wiederkehrender Fehlerbilder in den Bereichen Inbound Deliveries, Bestände, Schnittstellen, Batch-/Buchungslogik und Dienstleisterprozesse.

Prozessarchitekt und Transformationstreiber für unternehmensweite Exzellenzinitiativen (Vakanzüberbrückung) Aufbau und Steuerung eines unternehmensweiten Prozess- und Governance-Rahmens zur Stärkung von Struktur, Führung und Wirksamkeit in einem international wachsenden Familienunternehmen. Verantwortung für das globale Prozesshaus, die End-to-End- Governance, die Prozessrollenarchitektur sowie die Weiterentwicklung des integrierten Managementsystems – inklusive internationaler Implementierung (Rumänien, USA).

Scope:

• Leitung der Abteilung Business Excellence mit 6 MA und fachliche Führung von 20+ Process Ownern
• Aufbau eines globalen Prozess-Betriebssystems (Architektur, Rollen, Governance, Global-Local-Logik)
• Entwicklung eines gruppenweiten Steuerungs- und KPI-Systems für Prozesse (Transparenz, KPIs, Reifegrad)
• Einführung von Mechanismen zur Wirksamkeit im Tagesgeschäft (Rollenbefähigung, Communities, Feedback)
• Governance-und Rollen-Framework für neue Produktionsstandorte Rumänien und USA (Mandate, Rollen, Entscheidungslogik)
• Stabilisierung und Weiterentwicklung des integrierten Managementsystems (IMS)

Nachhaltige Ergebnisse:

• Globales Prozess-Betriebssystem etabliert - Struktur, Rollen, Governance und Global-Local-Regeln als verbindlicher Rahmen definiert und im Managementsystem verankert — Grundlage für konsistente Steuerung und Skalierbarkeit.
• End-to-End-Prozessverantwortung gestärkt - Process-Owner-Rollen global definiert, qualifiziert und in Communities of Practice verankert — erstmals klare Ownership-Strukturen über alle Standorte hinweg.
• KPI- und Steuerungslogik für Prozesse aufgebaut - Einheitliches KPI-System, Reifegradmodell und Reporting-Prinzipien entwickelt — Basis für faktenbasierte Entscheidungen, Priorisierung und Transparenz im gesamten Unternehmen.
• Wirksamkeit im Tagesgeschäft erhöht - Enablement-Architektur, Onboarding-Mechaniken, Jour-Fixe-Formate und Feedbackschleifen eingeführt — Prozesssystem wird im Alltag angewendet und kontinuierlich verbessert.
• Governance-Framework für neuen Standort implementiert - Mandate, Rollen, Entscheidungswege und Eskalationslogik für den neuen Produktionsstandort Rumänien entwickelt — klare Struktur für Aufbau, Steuerung und Integration.

• Branche: Versicherung, Handel, IT
• Kunden & Projekte: Beratung und Verkauf von Versicherungen und ähnlichen Dienstleistungen
• Tätigkeitsschwerpunkte: Versicherungsberatung (Krankenversicherung, Altersvorsorge, Vermögensaufbau); kaufmännische Dienstleistungen, Vertrieb im Innen- und Außendienst; Verkaufsdatenanalyse und Prognoseerstellung; Kundenberatung und Support; Eröffnung einer neuen Vertriebszentrale für Privat- und Firmenkunden; Geschäftsfeldentwicklung & Innovationsmanagement; Entwicklung von Business-Use-Cases; Prozessoptimierung; Stakeholder-Management; Teamleitung und Weiterbildung; Vorbereitung und Durchführung von Schulungen;
• Verwendete Technologien: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Jira, Draw.IO, Camunda 8, Java (8, 17,21,25), Git, Spring Boot, Spring Batch, Spring Data REST, Spring Web, Spring Security, J-Unit, Playwright, Lombock, Vaadin, H2, PostgreSQL (16, 17 18), pgAdmin, Docker, LLMs, JasperSoft Studio, JasperReports

• 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

• Leitung der Hardware-Entwicklung und Validierung eines sicherheitskritischen 400-V-Batteriemanagementsystems (BMS) für das TOGG SUV-Programm; Durchführung von Systemarchitektur-Reviews, Schaltplanvalidierungen, EMV- und Zuverlässigkeitstests sowie Ursachenanalysen (Root-Cause Analysis) unter Einhaltung relevanter Automobilstandards (ECE-R10, CISPR25, ISO-26262). Koordination länderübergreifender EU-Engineering-Teams, Kunden-Reviews und technischer Dokumentationen zur Bereitstellung eines serienreifen, validierten Systems.

• Architektur und Integration von 22 hochmodernen ADAS-Validierungsfahrzeugen für BMW ADCAM- und LIDAR-Programme bei Magna Electronics; Synchronisation von bis zu 26 heterogenen Sensoren (LIDAR, RADAR, Kameras, GNSS/INS) mittels PTP-basierter Timing-Architekturen. Definition der Systemarchitektur, HW/SW-Schnittstellen für Wiederaufbereitung Hardware-in-the-Loop (HIL), Sensorintegrationsstrategien und Datenerfassungs-Frameworks. Dies ermöglichte eine skalierbare Validierung auf Fahrzeugebene, verbesserte die Validierungseffizienz um 25 % und reduzierte die Projektkosten um 1,45 Mio. €.

• End-to-End-Validierung und Integration von Automotive-Radarplattformen für ein Daimler-Projekt bei Continental. Entwicklung automatisierter Open-Loop Hardware-in-the-Loop (HIL)-Umgebungen zur präzisen Prüfung von Zielverfolgungs-KPIs, Sichtfeldgrenzen (Field of View) sowie thermischen und spannungsbezogenen ECU-Zustandsautomaten. Versierter Einsatz einer hochkomplexen Toolchain bestehend aus CANoe, Lauterbach Trace32, RADAR-Zielsimulatoren und EMV-Abschirmkabinen zur HF- und Systemvalidierung. Synchronisation globaler, interdisziplinärer Teams zur Beschleunigung der Fehlerbehebung und Schließung kritischer technischer Lücken.

• Rekonstruktion und Validierung der Produktarchitektur eines elektromechanischen E-Bikes durch Integration und Fehlersuche in kritischen Subsystemen (BMS, Motorsteuerung, Sensorik, HMI, elektronische Schließsysteme). Aufbau eines umfassenden Teststands auf Systemebene für Funktionsprüfungen, Fehlerreproduktion und Leistungsanalysen; Koordination von Lieferanten und Umsetzung von Korrekturmaßnahmen zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit.

• Definition der Systemarchitektur und Validierungsstrategie für eine in Kooperation mit Elmos Semiconductor entwickelte LIDAR-Plattform; Evaluierung optischer Messkonzepte, SPAD-Detektorintegration und Systemanforderungen sowie Erstellung technischer Empfehlungen für Produktentwicklung und Verifikation.

• Entwicklung LabVIEW-basierter Automatisierungs- und Verifikationssoftware für ein hochpräzises hydraulisches und elektromechanisches Prüfsystem für FTE Automotive; Integration von NI DAQ-Hardware zur hochfrequenten Echtzeiterfassung physikalischer Messgrößen. Entwicklung automatisierter Testabläufe, programmierbarer Dauertests, Fehlersuchroutinen, Datenprotokollierungs- und Analyse-Tools zur Steigerung der Testeffizienz und Rückverfolgbarkeit.

• Erfolgreiche Abwicklung kompletter Engineering-Lebenszyklen für namhafte Industriekunden (Magna, Continental, Farasis, FTE Automotive, BMW, Daimler, TOGG) – von Requirements Engineering und Proof-of-Concept über Systemintegration und Validierung bis hin zu technischer Dokumentation, Lieferantenkoordination und Anwenderschulungen.

Parametrierung und Begleitung der IBN Wasseraufbereitung

Projekt: Neubau kommunale Wasseraufbereitung Dörenthe

• Kontrolle der Sensorik auf Eignung, Einbaufehler und Parametrierung.
• Abstimmung mit dem PL-System zur Automation.
• Korrektur von Fehlern

Tools: Endress & Hauser Tools

• Arbeitete als freiberuflicher Senior DevOps Consultant vor Ort für IBM bei einer Agentur der Europäischen Union in einer hochsicheren, air-gapped Umgebung mit klassifizierten Systemen.
• Leitete Automatisierungs- und DevOps-Initiativen für eine große OpenShift-Plattform (>400 Nodes) und trieb die Deployment-Effizienz, GitOps-Einführung und operative Automatisierung mit Ansible, Python und Bash voran, während die Sicherheitsanforderungen eingehalten wurden.
• Übernahm die Automatisierung von Release- und Deployment-Workflows in einer Private-Cloud-Umgebung mit 400+ OpenShift-Nodes und verbesserte dadurch die Deployment-Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit deutlich.
• Migrierte bestehende Playbooks, Rollen und Templates von Ansible Tower zu Ansible Automation Platform (AAP), stellte die vollständige Einhaltung von Fully Qualified Collection Names (FQCN) sicher und bereitete eigene Execution Environments (EE) für containerisierte Automatisierung vor.
• Implementierte den GitOps-Agent für AAP Controller Configuration as Code und ermöglichte damit die automatische Synchronisierung (CRUD) von Ansible-Controller-Objekten auf Basis von im Repository gespeicherten Konfigurationsdefinitionen über GitHub-Webhooks.
• Entwarf und automatisierte komplexe mehrstufige Betriebsabläufe, darunter Environment Cleanup, die Neuerstellung von Helix-Clusterkomponenten, Kafka-Topic-Management und das Lifecycle-Management von OpenShift-Objekten über rund 100 Umgebungen hinweg.
• Erreichte durch Automatisierungsverbesserungen über mehrere AAP-Cluster und OpenShift-Umgebungen hinweg eine Reduzierung von mehrtägigen manuellen Tätigkeiten auf weniger als wenige Stunden.
• Integrierte Ansible Automation Platform über ein Lookup-Plugin mit Thycotic (Delinea) Secret Server, um das sichere Credential-Management in automatisierten Prozessen zu verbessern.
• Verwaltete Deployment-Aufgaben, Platform-Troubleshooting und Istio-Netzwerkkonfigurationen unter Einhaltung strenger EU-PSC-Sicherheits- und Compliance-Standards.
• Arbeitete mit Infrastruktur- und Anwendungsteams zusammen, um Deployment-Prozesse zu verfeinern, Namenskonventionen zu entwickeln und die Automatisierungsabdeckung in einer air-gapped, klassifizierten Umgebung kontinuierlich zu verbessern.

Multi-Agenten-Plattform zur Dokumentenerstellung

Problem:

Aus einem einzelnen Prompt ein gut recherchiertes, strukturiertes und mit Quellen belegtes Dokument erstellen und dabei die Kontrolle beim Nutzer belassen: Jeder Schritt kann geprüft, korrigiert oder erneut aufgerufen werden, bevor das System fortfährt.

Architektur:

Ein Multi-Agenten-System, das von einer zentralen Steuerung koordiniert wird. Mehr als 20 spezialisierte pydantic-ai-Subagenten (Verstehen, Strukturieren, Planen, Recherchieren, Schreiben, Zusammenstellen, Querverweise prüfen, Glossar, Zitate, Referenztabelle und mehr) geben Ergebnisse anhand eines gemeinsamen, in Postgres gespeicherten Plans (asyncpg) weiter. Eine Runner-Schicht weist jede Aufgabe anhand ihres Namens einem Agenten zu. Mechanische Schritte wie Formatierung, Inhaltsverzeichnis und Abbildungsverzeichnis werden durch deterministischen Code statt durch LLM-Aufrufe erledigt. Der Anbieter (Anthropic oder OpenAI) wird über eine Konfiguration festgelegt, und Antworten werden über Server-Sent Events gestreamt.

Hosting & Infrastruktur:

Ein zustandsloser Container läuft als Scaleway Serverless Container in einem privaten Netzwerk mit verwaltetem PostgreSQL, Objektspeicher für fertige Dokumente und Assets sowie zentraler Protokollübertragung (Loki / Scaleway Cockpit). Bereitstellung mit OpenTofu-Modulen und Deployment über GitLab CI; die Nutzung wird pro API-Schlüssel abgerechnet.

Mein Beitrag und wichtige Entscheidungen:

• Zentrale Entscheidungssteuerung: Ein Zufriedenheitsklassifikator wandelt die Freitext-Rückmeldung des Nutzers in eine Entscheidung um (weiterarbeiten, fortfahren, abbrechen oder eine frühere Aufgabe überarbeiten). Eine Middleware wendet sie auf den Plan an. Der Plan kann zu früheren Aufgaben zurückspringen und die darauffolgenden Schritte erneut ausführen.
• Parallele Recherche und Texterstellung: Die Planung erstellt einen Plan, aus dem ein Recherche-Design-Agent einzelne Rechercheaufgaben und ein Schreib-Design-Agent einzelne Schreibaufgaben erstellt, die jeweils mit der benötigten Recherche verknüpft sind. Jede Aufgabe wird in einem eigenen Agenten mit eigenem Gesprächsverlauf ausgeführt.
• Selbstprüfung und Einbindung des Menschen: Nach jedem Schritt prüft ein Agent für kritisches Denken das Ergebnis. Bevor der Plan fortgesetzt wird, kann der Nutzer eine Kritik annehmen, überarbeiten oder Fragen dazu stellen.
• MCP-Integrationen: Zwei entfernte MCP-Server für die Websuche und die interne Dokumentensuche sind über pydantic-ai angebunden, mit Wiederholungsversuchen und Timeouts für lang laufende Tool-Aufrufe. Klassifikator-Agenten entscheiden für jede Aufgabe, ob eine Websuche nötig ist. Ein kleines Modell fasst rohe Suchergebnisse zu strukturierten Erkenntnissen zusammen, bevor sie die Schreibagenten erreichen.

Nutzungsabrechnung:

Kunden authentifizieren sich mit einem API-Schlüssel, der über einen Schlüsselverwaltungsdienst geprüft wird. Der Verbrauch wird in Credits abgerechnet, berechnet anhand der Token-Nutzung pro Modell zuzüglich eines Aufschlags. Bei ausgeschöpftem Kontingent wird HTTP 429 zurückgegeben.

Dienstleister: technische Dokumentation, Übersetzungen, Schulungen, Beratungstätigkeiten D-A-CH Fokus auf Automotive, Maschinenbau, medizinische Geräte (LifeSciences) SMB, Großkunden (alle Automotive OEMs) Vertriebsstrategie, Marketing-, Preis- Operative Vertriebstätigkeit

• Anlagenplanung in der Fördertechnik
• Engineering und Konstruktion von Förderanlagen für die Automobilindustrie / Batterien-Transport
• Ausführung, CAD: AutoCAD Inventor 2019 3D + Vault