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

Ausgewählte Tätigkeiten:

• Konzeption, Architektur und Umsetzung einer Multi-Tenant-SaaS-Plattform
• Aufbau von skalierbaren Daten- und Machine-Learning-Pipelines (Batch & Streaming) für Bestell- und Geschäftsdaten
• Entwicklung von KI-Modellen zur Datenanalyse (KPI-Berechnungen, Prognosen) und Integration dieser Modelle in die Datenpipelines
• KI-gestützte Verarbeitung von Kundenanfragen (z.B. Lieferstatus, Rechnung, Widerruf, Beschwerde) zur Automatisierung des Kundenservice
• Entwicklung von APIs, Microservices und Dashboards (Python) für datengetriebene Anwendungen
• Cloud Deployment in AWS und Infrastructure-as-Code-Automatisierung mit Terraform; Containerisierung über Docker und Kubernetes
• Aufbau von CI/CD-Pipelines zur automatisierten Bereitstellung (GitLab CI) und Governance der Deployment-Prozesse
• Implementierung von Monitoring-Dashboards (Grafana) zur Überwachung von Services und ML-Pipelines
• Umsetzung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (DSGVO-konformes Datenhandling, Logging) inkl. Identity & Access Management (IAM) und rollenbasiertem Zugriffsschutz (RBAC)

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)