Beratung, Konzeption und Architektur KI-gestützter SaaS-Plattformen zur Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen mit Fokus auf Datenanalyse und Cloud-Deployment. Verantwortlich für die Definition der Zielarchitektur sowie den gesamten Entwicklungszyklus von der Implementierung bis zum produktiven Betrieb, inklusive Abstimmung mit fachlichen und technischen Stakeholdern.

Ausgewählte Tätigkeiten:

• Konzeption, Architektur und Umsetzung einer Multi-Tenant-Plattform zur Automatisierung zentraler Geschäftsprozesse

• Aufbau skalierbarer Daten- und Machine-Learning-Pipelines (Batch & Streaming) für transaktionale Bestell- und Geschäftsdaten

• Entwicklung von KI-Modellen zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung (KPI-Berechnungen, Prognosen) und Integration in produktive Datenpipelines

• KI-gestützte Verarbeitung von Kundenanfragen (z. B. Lieferstatus, Rechnung, Widerruf, Beschwerde) zur Automatisierung und Entlastung des Kundenservice

• Entwicklung von APIs, Microservices und Dashboards (Python) zur Orchestrierung datengetriebener Geschäftsprozesse

• Cloud-Deployment in AWS sowie Infrastructure-as-Code-Automatisierung mit Terraform; Containerisierung mittels Docker und Kubernetes

• Aufbau von CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung (GitLab CI) und Governance produktiver Deployment-Prozesse

• Implementierung von Monitoring-Dashboards (Grafana) zur Überwachung von Services, Daten- und ML-Pipelines

Beratung, Konzeption und Umsetzung intelligenter Systeme zur Datenverarbeitung und Prozessautomatisierung mit Schwerpunkt auf Natural Language Processing (NLP), Machine Learning und skalierbarer Software-Architektur. Verantwortlich für die Architekturdefinition und technische Umsetzung von KI-Lösungen in Projekten mit öffentlichem und sicherheitskritischem Fokus. Dazu gehörten die Modernisierung bestehender Legacy-Systeme, die Migration in containerisierte Microservices-Architekturen sowie die Einhaltung strenger Sicherheits- und Datenschutzstandards.

Ausgewählte Tätigkeiten:

• Aufbau und Architektur eines NLP-Systems zur automatischen Klassifikation von Nachrichtentexten mit unternehmensspezifischen Kategorien, inkl. Integration in ein bestehendes Prognosemodell und automatisierter Merkmalsextraktion aus unstrukturierten Textdaten
• Entwicklung eines Verfahrens zur Priorisierung von Regressionstests (ML-Modell zur Vorhersage relevanter Testfälle) zur Optimierung der Testanalyse in großen Softwareprojekten
• Anwendung semantischer Analyseverfahren im IT-Problemmanagement zur Beschleunigung der Incident-Bearbeitung und Reduktion von Wiederholungsfällen (inkl. Knowledge-Graph-Ansätzen)
• Abstimmung von Architekturentscheidungen mit interdisziplinären Teams (Softwareentwicklung, Fachbereiche, DevOps, Data Science) ? Beratung zu Modellvalidierung, Nachvollziehbarkeit (Explainability) und Wissensintegration
• Java-Entwicklung von Backend-Komponenten zur Umsetzung fachlicher Anforderungen im öffentlichen Sektor ? mit Fokus auf Wartbarkeit, Clean Code und reibungslose Integration in bestehende Systemarchitekturen
• Modernisierung von Legacy-Anwendungen und Überführung in eine skalierbare Microservices-Architektur (Docker/Kubernetes)
• Aufbau einer skalierbaren MLOps-Referenzarchitektur mit automatisiertem Model Lifecycle Management (Versionierung, Pipeline-Orchestrierung, Monitoring)
• Verantwortung für die Architektur-Roadmap, CI/CD-Governance (GitLab, Jenkins) und Integration einer passenden MLOps-Toolchain in die bestehende IT-Landschaft
• Evaluation von Strategien für neue KI-Komponenten im Behördenumfeld zur Maximierung der Wiederverwendung vorhandener Lösungen

Forschung und Entwicklung im Bereich Industrie 4.0 zur intelligenten Analyse von Sensordaten, Fehlerberichten und Produktionsparametern in cyber-physischen Fertigungsanlagen. Ziel war die Entwicklung von Prognosemodellen zur Prozessoptimierung sowie von Methoden zur automatisierten Datenbereinigung in Echtzeit-Datenströmen.

Ausgewählte Tätigkeiten:

• Konzeption und Erforschung von Verfahren zur Analyse von Sensordaten und Auftragsparametern für die Effizienzsteigerung von Industrie-4.0-Fertigungsprozessen
• Entwicklung von Predictive-Analytics-Modellen für Maschinensensordaten mit Apache Flink und Machine Learning (Streaming- und Batch-Processing)
• Analyse unstrukturierter Daten (Fehler-Logs, Wartungs- und Reparaturberichte) mittels NLP zur automatisierten Fehlererkennung und Ursachendiagnose
• Implementierung von Methoden zur Echtzeit-Datenbereinigung (Streaming Data Cleaning) und Sicherstellung der Datenqualität in kontinuierlichen Datenströmen

Ausgewählte Tätigkeiten:

• Konzeption und Implementierung eines graphbasierten Modells für Question Answering auf Basis des IBM DeepQA-Frameworks
• Analyse und Verarbeitung natürlichsprachlicher Texte (NLP-Pipeline) zur Extraktion semantischer Relationen
• Validierung des Ansatzes in Zusammenarbeit mit einem internationalen Forschungsteam in Dublin (IBM Watson Group)

Konzeption und Entwicklung von Web- und Backend-Funktionalitäten für eine Mobilitätsplattform mit Fokus auf Buchungssysteme, Nutzermanagement und Abrechnungsprozesse. Verantwortlich für die Architektur, Implementierung und Integration von Schnittstellen sowie die Optimierung der Datenhaltung.

Ausgewählte Tätigkeiten:

• Entwicklung von Komponenten für Buchungs- und Abrechnungssysteme
• Integration externer Services und APIs zur Einbindung von Preisinformationen und Buchungsfunktionen
• Modellierung und Optimierung relationaler Datenbanken (PostgreSQL) zur effizienten Datenverwaltung
• Implementierung zentraler Geschäftslogik für Nutzerverwaltung, Rechnungsstellung und Zahlungen (inkl. Routen-Matching)
• Agile Entwicklung im Team nach Scrum (kurze Sprints, regelmäßige Reviews)