Traceability-Experten in Berlin

• Aufbau der Enterprise-Architecture-Abteilung. Vorbereitung der Konvergenz von IT / OT.
• Kartografie der weltweiten Business-Applikationslandschaft (6 Länder).
• Konzept für ein Graphenmodell der Applikationslandschaft. Sicherung der Ergebnisse in der Open-Source-Graph-Datenbank Neo4j. Verschiedene Berichte in der DB-Abfragesprache Cypher und der Visualisierungskomponente Bloom. Automatische Generierung der IT-Architekturdiagramme.
• Entwicklung einer Applikationstaxonomie zur Entdeckung redundanter Applikationen.
• Anwendung von Gartners Software-Portfolio-Management-TIME-Modell (Tolerate, Invest, Migrate and Eliminate) zur Portfoliosteuerung.
• Enterprise-Architecture-Governance: Etablierung von Architekturrichtlinien zur Dokumentation von Maßnahmen und Entscheidungen.
• Prozessmodellierung nach Porter (Value Chain).
• Verschiedene Architekturfreigaben von Maßnahmenanfragen und Dokumentation in Architecture Decision Records (ADR).
• Mitarbeit an der RACI-Matrix für verschiedene Prozesse.
• Arbeiten an Business Capabilities als Vorbereitung für einen LeanIX-Roll-out.
• Mitarbeit bei der Konzeption für die IT/OT-Konvergenz.
• Etablierung von Architekturrichtlinien in einer sehr pragmatisch orientierten Unternehmenskultur. Das Wissen über Applikationen und Verantwortlichkeiten ist weltweit verstreut.

• Verantwortlich für die 12–18-Monats-Roadmap und die wichtigsten Ergebnisse der Enterprise-Kundenplattform von Elli, einschließlich Onboarding, Preisgestaltung, Abrechnung, Analysen und umfassender Plattformmodernisierung; den Fleet-Onboarding-Funnel neu gestaltet und die Conversion verdoppelt, wodurch bis 2028 ein prognostizierter Umsatzanstieg von €20.7M unterstützt wird.
• Leitung des übergreifenden Energy-Intelligence-Produkts und direkte Verantwortung für dessen KI/ML-, Asset- und Portfoliooptimierungsfunktionen, einschließlich MLOps, sicherer Strategiebereitstellung, Strategielebenszyklusmanagement und Backtesting; die Verantwortung für die Daten- und V2G-Integrationsroadmap an einen neuen PO übertragen, als sich der Plattformumfang erweiterte.
• Einen Human-in-the-loop-GenAI/RAG-Support-Workflow aufgebaut, wodurch die L1-Lösungsquote um 24% gesteigert, die Routing-Genauigkeit auf 91% erhöht und die L2-Arbeitslast um 30% reduziert wurde.
• Standardisierte Datenverträge und ein Self-Service-Python-Toolkit für Trader und Data Scientists eingeführt, wodurch die Plattformnutzung um 15% gesteigert und der Supportaufwand um 50% reduziert wurde.
• Ein Echtzeit-Orchestrierungsprodukt von 32 auf 3,000+ Endpunkte in vier Märkten aufgebaut und skaliert; der wiederkehrende Umsatz stieg von €1.4k auf €56.3k MRR.
• Produkt- und KI-Kompetenzen im gesamten Unternehmen entwickelt, 20 PMs zu RAG, Agenten und Prototyping geschult; einen Junior PM betreut und einen Enterprise Platform Tech Lead auf dem Weg zur Übernahme von Verantwortung im Product Management begleitet.

• 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.

• Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.

Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.

Tätigkeiten:

• Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
• Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
• Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
• Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
• Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
• Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket

Erfolge:

• 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
• 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
• Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
• 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
• 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
• Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert

Qualität von KI-Modellen im großen Maßstab vorantreiben – Bewertung der Prompt-Antwort-Genauigkeit, Erkennung von Randfällen und Einhaltung SLA-konformer Workflows über verteilte globale Teams hinweg.

• Analyse von KI-Prompts und nebeneinander gestellten Modellausgaben zur Bewertung der Antwortqualität, Sachgenauigkeit, Relevanz, Konsistenz und Einhaltung der Projektbewertungsrichtlinien.
• Durchführung von Faktenprüfungen, Datenvalidierung, Fehlerbehebung, Identifizierung von Problemen und Überprüfung von Randfällen zur Verbesserung der Qualitätsstandards in den KI-Trainingsunterstützungs-Workflows.
• Verwendung von Google Sheets, Google Docs und browserbasierten Tools zur Dokumentation von Ergebnissen, Führung von Bewertungsprotokollen, Verfolgung von Problemmustern und Unterstützung der Workflow-Optimierung in einer Remote-Umgebung.
• Erstellung klarer schriftlicher Begründungen, Review-Zusammenfassungen und KPI-orientierter Berichte mit Fokus auf Genauigkeit, Durchlaufzeit, Vollständigkeit der Dokumentation, Fehlererkennungsrate und SLA-Einhaltung.

• Verantwortlich für Investorenakquise und Partnerschaftsentwicklung als Gründungs-Geschäftsführer, Aufbau des Business Case und der technischen Story, um Erstfinanzierung und strategische Partner im Bereich Digital Health zu gewinnen
• Konzeption von Multi-Agenten-KI-Systemen für autonome Biosignalanalysen, Orchestrierung von LLM-basierten Reasoning-Pipelines mit fachspezifischem medizinischen Kontext zur Unterstützung intelligenter, klinischer Entscheidungsfindung

• Wandelt natürliche Sprache mit RAG und pgvector in JQL um. Gibt strukturiertes JSON mit einer Query, einer Chart-Spezifikation und einer Klartext-Antwort zurück. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen ganz ohne den JQL-Pipeline-Pfad.
• Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock - zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Self-healing JQL: Bei Jira-Validierungsfehlern wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4 Mal erneut versucht. OCI Vault für Secrets. Bereitgestellt auf Oracle Cloud A1 mit GPU-Inferenz über ein Tailscale-Privatnetzwerk. Open Source.

• Verantwortung für das bereichsübergreifende Requirements Management in der Zusammenarbeit mit Fachbereichen, IT und externen Dienstleistern
• Aufnahme, Strukturierung, Konsolidierung und Priorisierung fachlicher Anforderungen aus verschiedenen Unternehmensbereichen
• Modellierung und Dokumentation fachlicher Prozesse nach BPMN als Grundlage für Transparenz und Weiterentwicklung bestehender Lösungen
• Untersuchung bestehender Geschäftsprozesse und Identifikation von Optimierungspotenzialen
• Präzisierung fachlicher Anforderungen im Hinblick auf Umsetzbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Auswirkungen auf angrenzende Prozesse
• Moderation fachlicher Abstimmungen mit relevanten Stakeholdern zur Konkretisierung von Anforderungen und Entscheidungsfindung
• Erstellung umsetzungsreifer fachlicher Konzepte für die IT-Entwicklung
• Begleitung von Umsetzung, Testing und Rollout neuer oder angepasster Lösungen
• Unterstützung bei der Standardisierung von Anforderungen und Prozessen zur Schaffung einer belastbaren Entscheidungsgrundlage

• Neugestaltung des digitalen Publishings durch den Aufbau eines zukunftsweisenden CMS-Ökosystems für unser Portfolio an Webmagazinen, unterstützt durch einen intelligenten KI-Assistenten, der die journalistische Kreativität und Entscheidungsfindung erweitert. Von der Erkennung aktueller Trends in Echtzeit und der datenbasierten Themenfindung über Recherche, Schreiben und Überarbeitung bis hin zur nahtlosen Veröffentlichung wird die Plattform die Erstellung von Geschichten verändern – für schnelleren, intelligenteren und wirkungsvolleren Journalismus bei gleichzeitiger Wahrung der redaktionellen Stimme, Integrität und menschlichen Kontrolle.
• Die ersten beiden Marken erfolgreich auf der neuen CMS-Plattform eingeführt und damit eine skalierbare Grundlage geschaffen
• Drei weitere Marken für Migration und Einführung vorbereitet und dabei Design-, SEO- und technische Anforderungen abgestimmt
• Einen einheitlichen CMS- und KI-gestützten Redaktionsworkflow über mehrere digitale Publikationen hinweg etabliert
• Produktivität und Fokus der Journalisten durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und die Unterstützung kreativer Prozesse verbessert
• Geschwindigkeit, Konsistenz und Qualität der Content-Bereitstellung im gesamten Portfolio gesteigert

• Vram.run: Rust, TypeScript, HF-Inference-API mit 19 Anbietern, über 220 Hardware-Konfigurationen und mehr als 30 Cloud-GPUs. Suche nach einem Modell, um zu sehen, welche API-Anbieter es bereitstellen, welche GPUs es lokal ausführen können (und wie schnell) und was ein Cloud-Leasing kosten würde. Oder suche nach deiner Hardware und finde die passende. Beinhaltet auch ein Rust-CLI.
• Psychotron: JavaScript, Web Audio API, AudioWorklet, Canvas 2D. Frontend für Flash-Fiction-Hörbuch mit einer Web-Audio-DSP-Kette mit Pitch-Shifting, 12-stimmigem Chor, Flanger, 13-Band-EQ und Convolver-Hall. Beinhaltet eine 2D-Canvas-Effekt-Morphing-Engine und einen synchronisierten Teleprompter.
• RecentWork: Swift, macOS, FSEvents, launchd. macOS-Daemon, der Projektverzeichnisse überwacht und einen flachen Ordner mit Symlinks auf kürzlich geänderte Dateien pflegt. Über Homebrew installierbar.
• Mini-llm: Bash, macOS, launchd, Ollama, llama.cpp, MLX, Open WebUI. Ein einzelner Befehl verwandelt einen Mac Mini in einen Headless-KI-Server.
• ThatSlop: JavaScript. Chrome-/Firefox-Erweiterung zur KI-Inhaltserkennung auf LinkedIn und Twitter.
• Smux: Bash, tmux. Benutzerfreundlicher tmux-Wrapper, der über Homebrew installierbar ist.
• Learn Rust Course: Rust. Kurs zum Rust-Speichermodell für C++-Programmierer, geschrieben aus der Erfahrung des Übergangs von C++ zu Rust bei Irreducible.

• Analysierte Datensätze aus mehreren Quellen mit informationstheoretischen Metriken wie Permutationsentropie, Informationskomplexität und Entscheidungsunterstützungsmodellen.
• Entwickelte Algorithmen und Datenvisualisierungen in MATLAB und Python.
• Führte Forschung durch und war Co-Autor mehrerer peer-reviewter wissenschaftlicher Veröffentlichungen basierend auf den Ergebnissen.
• Elektrische Projektplanung & -durchführung
• Digitalisierung & Integration intelligenter Systeme
• Koordination von Lieferanten & Auftragnehmern
• Risiko- und Qualitätsmanagement
• Strategische Entscheidungsfindung
• Finanz- & ROI-Perspektive
• Analytisches & systemisches Denken
• Datenbasierte Entscheidungsunterstützung
• Problemlösung & kritisches Denken
• Fachübergreifende Teamführung
• Einflussreiche Führung

Ich habe die Automatisierung von Cold-Outreach-Workflows realisiert.

• Entwickelt eine Queue-Architektur zur Unterstützung der parallelen Ausführung großer Mengen von Hintergrundaufgaben.
• Integriert mehrere E-Mail-Versandanbieter.
• Implementiert einen LLM-basierten Prozess zur Datenanreicherung.

Technologien: TypeScript, React, Node.js, Next.js, Drizzle ORM, PostgreSQL, Next-Auth, JWT, Docker, Kubernetes, AWS, CloudFlare, Traefik, Groq, Jest, Figma

• Entworfen und implementiert Embedded-Firmware in C/C++ für ARM-basierte Mikrocontroller und SoCs (STM32, NXP, Infineon)
• Arbeitete in Bare-Metal-, FreeRTOS- und Embedded-Linux-Umgebungen, trug zur BSP-Funktionalität, Treiber-Bring-up und Systemintegration bei
• Eingesetzt, konfiguriert und validiert Embedded-Linux-Systeme mit Yocto, einschließlich Image-Erstellung, Boot-Validierung und Laufzeit-Debugging
• Entwickelte und führte Unit-, Integrations- und Systemtests durch, einschließlich HIL- und SIL-Test-Szenarien auf realer Hardware und in simulierten Umgebungen
• Erstellte Python- und Bash-Skripte zur Automatisierung von Build, Testausführung, Simulationen und Reporting in CI/CD-Pipelines (Jenkins, GitLab CI)
• Entwarf Testfälle basierend auf Software- und Systemanforderungen und deckte Normalbetrieb, Grenzfälle und Fehlerszenarien ab
• Führte Low-Level-Debugging mit JTAG/GDB durch, analysierte Boot-Probleme, Timing-Probleme, Interrupts und Peripherieverhalten
• Entwickelte und validierte Kommunikationsschnittstellen wie UART, SPI, I2C, CAN mit Logs und externen Messwerkzeugen
• Nutze Simulationen und virtuelle Testumgebungen zur Validierung des Softwareverhaltens vor Hardwareverfügbarkeit
• Las und interpretierte Hardware-Schemata, um Signalpfade, Pin-Multiplexing und Peripherie-Verbindungen zu verstehen
• Unterstützte PCB-Design und Review-Aktivitäten mit dem Altium-Tool, half bei Bauteilauswahl, Pin-Mapping und Bring-up-Bereitschaft
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Hardware-, Firmware- und Systemteams zur Klärung von Anforderungen, Dokumentation von Annahmen und Verbesserung der Testabdeckung
• Entwickelte Weboberflächen mit HTML, CSS und JavaScript (ES6) sowie grundlegende REST-API-Entwicklung mit Node.js
• Erfahrung im Testen von Webanwendungen und Aufbau von UI-Automatisierungs-Frameworks mit Selenium WebDriver