Entwicklung eines KI-Modells zur Klassifikation von Pflanzenarten auf Basis vortrainierter CNNs (VGG16, Densenet121) mit einem eigenen Datensatz. Durch Transfer Learning und Datenaugmentation wurde eine Genauigkeit von ~90 % erreicht. Zusätzlich wurde eine Kommandozeilenanwendung für die Klassifikation erstellt.

Entwicklung einer Python-basierten Prototype-Lösung zur Demonstration der Möglichkeiten öffentlicher APIs für geschäftliche Analysen. Implementierung einer API-Anbindung zur Extraktion, Analyse und Aufbereitung von Daten, um Automatisierungspotenziale im Medienmanagement aufzuzeigen.

Implementierung eines Auszahlungs-Automatisierungstools mit inkrementellen Lernmethoden, wodurch die Datenverarbeitungszeit um 95 % reduziert wurde (GCP & SQL).

Leitung der Migration von Reporting-Prozessen von einem IBM System zu Google BigQuery. Sicherstellung einer nahtlosen Datenintegration, Leistungssteigerung und Einführung skalierbarer Analysen für das Business-Reporting.

Leitung von Datenmigrationsprojekten für großangelegte Verwaltungsverträge und Akquisitionen. Integration von Millionen von Songs und Kundendaten in interne Datenbanken, Sicherstellung der Auszahlungsbereitschaft (inkl. SAP-Daten) und Kompatibilität mit externen internationalen Gesellschaften und Agenten.

Developed BI dashboards to track team progress and workload on ongoing projects.
Integrated Jira data with Google BigQuery for real-time insights and project management
optimization.

1. Als Product Owner habe ich die Weiterentwicklung eines Matching-Tools zur Duplikatsvermeidung bei der Datenintegration geleitet.

2. Ich habe Anforderungen definiert, die Erkennung redundanter Datensätze optimiert und das Entwicklungsteam bei der Umsetzung begleitet.

3. Dadurch konnte die Datenqualität verbessert und die Effizienz der Integration erhöht werden.

1. Ich habe eine komplexe Anwendung entwickelt, die mithilfe von Optischer Zeichenerkennung (OCR) PDFs automatisch liest und die darin enthaltenen Daten extrahiert.

2. Die extrahierten Informationen werden in strukturierte Datensätze umgewandelt und in eine Datenbank geladen, um eine effiziente Weiterverarbeitung zu ermöglichen.

3. Durch den Einsatz von OCR und fortschrittlicher Datenextraktion konnten manuelle Eingaben minimiert und die Datenverarbeitung deutlich beschleunigt werden.