TensorFlow Experten in Frankfurt

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

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

• Leitete globale Digitalisierungsprogramme, die die unternehmensweite Einführung KI-gestützter Retail-Analytics-Lösungen ermöglichten
• Leitete die Migration von Altsystemen zu cloudbasierten Ökosystemen und steigerte die Datenverarbeitungsleistung um über 40%
• Wirkte als strategischer Technologieberater für Unternehmenskunden und stimmte Technologie-Roadmaps auf Geschäftsziele ab
• Führte funktionsübergreifende globale Teams mit über 100 Mitarbeitenden in mehreren Regionen

• Intensiver Sprachkurs mit Schwerpunkt auf berufssprachliche Inhalte.

• Führte die Entwicklung und Einführung einer generativen KI-Lösung für die Automobilindustrie an, um das Kundenerlebnis durch KI-basierte Innovationen zu verbessern.

• Führte umfangreiche Marktforschung durch, um die Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor besser zu verstehen, indem Branchentrends, Kundenprobleme und Wettbewerbsangebote analysiert wurden, um die Produktstrategie zu untermauern.

• Entwickelte eine strategische Vision für die generative KI-Lösung zur Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Ziele des Unternehmens sowie die Anforderungen des Automobilmarktes ab.

• Steigerte die Kundenzufriedenheit durch personalisierte KI-Funktionen und erreichte eine 15%ige Erhöhung des Kundenengagements und der Kundenbindung.

• Nahm konzernweit an Workshops zur KI-Strategie für das Kundenerlebnis teil und vertrat dort die Audi AG.

• Setzte Kenntnisse in rekurrenten neuronalen Netzen und Transformer-Architektur ein.

• Setzte GPT-3-Frameworks für generative KI ein.

• Verwendete TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen.

• Setzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung ein.

• Fungierte als Solution Manager für das Business Architecture Team.

• Arbeitete mit Business-Stakeholdern bei Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie aufzunehmen – darunter Marketingabteilung, CRM-Verantwortliche in den Ländern, Marken der VW Gruppe und CARIAD SE.

• Repräsentierte die Audi AG in CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.

• Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM und Data basierend auf den Workshop-Ergebnissen.

• Führte Geschäftsanalysen auf Basis erhobener Marktdaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

• Planete und startete Marketingkampagnen wie Willkommens-Mailings, Erinnerungen an Führerscheinverlängerungen, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.

• Verwaltete das Projektbudget.

• Agierte als Solution Manager für das ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, abgeordnet von Audi AG.

• Kooperierte mit Business-Verantwortlichen der VW-Gruppe-Marken, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.

• Repräsentierte CARIAD SE in CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.

• Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM bei CARIAD SE basierend auf den Workshop-Ergebnissen.

• Führte Geschäftsanalysen auf Basis von Markt- und Markendaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

• Planete und implementierte Kampagnenfunktionen von Vorlagen für Marken wie Willkommens-Mailings für Audi AG, SEAT und SKODA.

• Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Head of CRM.

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Praxisorientiertes Coaching zu Kernaspekten der Data Science
• Vermittlung fortgeschrittener Konzepte in Python sowie Automatisierung (mit Make und n8n) und ETL-Prozesse mit Apache Airflow
• Wöchentliche Vorbereitung und Durchführung von praxisorientierten Kursen zur Programmierung anhand realer Beispiele
• Förderung praktischer Programmierkenntnisse bei Teilnehmenden durch interaktive Übungen und individuelle Betreuung
• Entwicklung didaktischer Materialien und Anpassung der Inhalte an den Kenntnisstand der Teilnehmer
• Enge Zusammenarbeit mit dem Team zur kontinuierlichen Verbesserung der Kursqualität und Lernerfolge

• Power BI-Dashboards erstellt und datengetriebene Strategien auf digitalen Plattformen ermöglicht

• Erstellt ein vollständiges Entity-Relationship-Modell (ERM) für die zukünftige operative Datenbank
• Implementiert das Modell mit einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS)
• Entworfen und implementiert ein Star-Schema für die Bestandsverwaltung

• Freier Entwicklungsingenieur für Bildverarbeitungssysteme
• Entwicklung von maßgeschneiderten Bildverarbeitungsalgorithmen
• Erstellen von industriellen Bildverarbeitungs-Applikationen
• Schulungen und Mentoring