• Aufbau eines LLM-basierten Produkts von null im dreiköpfigen Gründungsteam; Verantwortung für technische Produktentwicklung, AI/ML, Infrastruktur, Daten, Reliability und technische Operations.
• Architektur und Implementierung von Python/FastAPI-Backend-Services, LLM-Orchestrierung und agentischen Workflows sowie strukturiertem Memory, Retrieval und stateful user intelligence.
• Technische Verantwortung von Architekturentscheidungen über Implementierung und Betrieb bis zu Engineering-Standards und operativer Zuverlässigkeit.

• Verantwortung für den Security-Stream einer Software-Delivery-Pipeline im Bundesumfeld.
• Erhebung und Formulierung von Sicherheitsanforderungen sowie Sicherstellung der Einhaltung föderaler Sicherheitsstandards.
• Laufende Abstimmung von Architekturentscheidungen mit den Architekten der übrigen Projekt-Streams in einer sicherheitskritischen Umgebung.

Entwicklung eines Angular-Frontends in einem Data-Science-Projekt im Bundesumfeld.

• Frontend-Entwicklung für eine Anwendung mit trainierten Machine-Learning-Modellen
• Integration der Benutzeroberfläche in eine bestehende Data-Science-Anwendung
• Zusammenarbeit im technischen Projektteam eines Sozialversicherungsträgers des Bundes

• DevOps und Testing für eine OpenShift-basierte Plattform, die standardisierte Arbeitsumgebungen für Data Scientists in Bundesbehörden bereitstellt.
• Abstimmung des OpenShift-Setups mit den Architekten des Infrastrukturdienstleisters und Unterstützung bei Plattformvalidierung und Deployment-Themen.

• Teilprojektleitung eines bundesweiten Hardware-Refresh für ca. 25.000 Windows-Systeme an 2.000 Standorten; eigener Anteil ca. 190 Projekttage.
• Steuerung von IT- und Rollout-Providern, Stakeholder-Management und Wellenplanung.
• Datenanalyse der Rollout-Requirements, Predictive Forecasting der Bestellungen und wöchentliches Power-BI-Reporting; Endanwender-Zufriedenheit 9/10.

Data Engineering und Integration von LLM-Funktionalität in eine Anwendung im Kontext des deutschen Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes (LkSG).

• Verarbeitung strukturierter Daten für den Compliance-Workflow
• Integration von LLM-basierten Verarbeitungsschritten
• Verbindung klassischer Datenverarbeitung mit AI-gestützten Anwendungsfunktionen

• Konzeption und Entwicklung eines Sensor-Fusion-Algorithmus zur Verbesserung der Positionsqualität eines Messsystems; ca. 145 Projekttage.
• Fusion von GPS-, 3D-Kamera- und IMU-Daten mit linearen und Extended Kalman Filtern sowie Pose- und Orientierungsberechnung für Starrkörpersysteme.
• Integration in Bestandssoftware und DevOps-Lifecycle; deutliche Verbesserung der Positionsqualität in schwierigen Umgebungen wie Wald und Brücke.

• Architektur und Umsetzung einer End-to-End Cloud Data Analytics Platform in Azure; eigener Anteil ca. 195 Projekttage.
• Teilprojektleitung für die architektonische Konzeption: Zielarchitektur, Auswahl der Software-Komponenten und Requirements-Aufnahme mit Fachbereichen.
• Automatisierte Datenpipelines mit Python, Databricks/PySpark und Azure Functions; FastAPI-Services in Docker sowie Datenmodellierung in MySQL/MongoDB.
• Ergebnis: automatisiertes Echtzeit-Reporting inkl. Outlier Detection und API-basierter Zugriff auf Plattform und DWH.

• Data Engineering für Einführung und Customizing von SAP HANA FSDP in einer Bankenumgebung; ca. 100 Projekttage.
• Datenmodellierung im zentralen Data Warehouse, automatisierte ETL-Strecken aus Altsystemen und analytische Calculation Views für Fachbereiche.
• Delta-Verfahren mit Changelog-Tabellen, Datenbankoptimierung und Unterstützung der Migration in die neue HANA-Struktur.

• Implementierung und Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen in SAP R/3 und S/4HANA; eigener Anteil ca. 90 Projekttage.
• Kundenspezifische Reports und Erweiterungen in ABAP/ABAP Objects sowie Anbindung zusätzlicher Datenquellen an SAP-Standards.