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Data & AI Beratung Entwicklung Governance MLOps DevOps
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- 19.10.2026
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Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
8/2026 – 10/2026
Tätigkeitsbeschreibung• Vermittlung: Komplexe Zusammenhänge adressatengerecht erklären – für Data Scientists, Fachbereiche, Betriebsrat und Management. Genau diese Übersetzungsleistung braucht die Transformation
Eingesetzte QualifikationenPython, Dozent Erwachsenenbildung, MLOps, Universitätsdozent Künstliche Intelligenz
4/2025 – 10/2025
Tätigkeitsbeschreibung
• Aufbau der Datenstrecke aus historischen Flüssen und Nominierungen je VIP inklusive Kalender- und Temperatur-Regressoren.
• Modellierung mit Facebook Prophet (Trend, Jahres-/Wochensaisonalität, Feiertagseffekte, Regressoren) und Backtesting je Kopplungspunkt; Parameter und Modelle versioniert je VIP.
• Automatisierter Prognoselauf mit Export im Meldeformat, Überwachung der Prognosegüte (MAPE) und periodisches Retraining – vom Experiment zum wiederkehrenden, auditierbaren Prozess.
Keras, MLOps, Tensorflow, SAP BW, Python
9/2024 – 10/2025
Tätigkeitsbeschreibung
- Strategische Beratung der Kunden für Maßnahmen für datengetriebene Entscheidungen
- Coaching für KI-Nutzung und Datenplattformaufbau
- Projektaufbau und -leitung mit P&L-Verantwortung
- Strategisches Partnermanagement & Digital Transformation Consulting
- Aufbau und Weiterentwicklung von Datenplattformen
Generative KI, GPT, Large Language Models, Amazon Web Services (AWS), Databricks, DevOps, Docker, Kubernetes, Machine Learning Engineer, Microsoft Azure, MLOps, Natural Language Processing, Projektmanagement, Python, Snowflake
2/2024 – 10/2025
Tätigkeitsbeschreibung
• Architektur-Blueprint „Data Driven Architecture“ mit drei bewerteten Lösungsebenen: Datenbank-Ebene, Data-Tool-Ebene (ETL, Datenvirtualisierung, Fabric/Snowflake) und Nutzer-Ebene (leichtgewichtiger Python-Konsolidierer).
• Bewertung nach Voraussetzungen, Limitationen, Latenz-/Realtime-Anforderungen, Berechtigungen, Datenkatalog und Lizenzkosten; Ausbaustufe Choropleth-Karte zum Rollout-Fortschritt.
• Unternehmensweite Anforderungserhebung zum Wunschzustand datenbasierter Geschäftsprozesse und Überführung in eine priorisierte Datenstrategie-Roadmap (05–10/2025).
Python, Business Intelligence (BI), Data Warehousing, Databricks, Datenarchitekt, MLOps, Solution Architektur, Stakeholder-Analyse
11/2023 – 8/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung einer Lösung zur Sicherheitsüberprüfung von KI-Modellen für das autonome Fahren.
▪Kundenverantwortung
▪Projektstrategie-Entwicklung
▪Stakeholder-Management
▪Requirements-Engineering
▪Strukturelle Projekt- und Teamporganisation
Amazon Web Services (AWS), Anforderungsspezifikationen, Cloud Computing, DevOps, Python-Programmierer, Requirement Analyse, Stakeholder-Analyse, Systemarchitekt
5/2023 – 5/2024
Tätigkeitsbeschreibung
• Data Scientists sollten im KRITIS-Kontext sicher explorieren und entwickeln – die KRITIS-Vorgaben schränkten exploratives Arbeiten jedoch stark ein.
• Trainingsläufe waren hardwareintensiv und auf lokalen Notebooks nicht abbildbar; ein standardisierter MLOps-Prozess als Betriebsmodell wurde entwickelt.
Python, Amazon Web Services (AWS), Cloud Computing, Datenarchitekt, DevOps, MLOps, Stakeholder-Analyse
2/2023 – 10/2023
Tätigkeitsbeschreibung
▪Entwicklung von Pipelines in AWS
▪Entwicklung DevOps Pipelines
▪Koordination für die Integration von Data Science und Data Engineering
▪Architektur- und Software Reviewing
DevOps, Docker, Git, Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Kubernetes
4/2022 – 8/2024
Tätigkeitsbeschreibung
- Ganzheitliche Umsetzung des MLOps-Zyklus für tailormade 3D-Point
- Cloud-Modelle in AWS und Azure
- Aufbau einer sicheren Infrastruktur, DevOps-Pipelines und Staging-Umgebungen für den produktiven Modelleinsatz
- Konzeption der Software-Architektur als technisches Fundament für das Data-Science- und Data-Engineering-Team
- Später Solution Lead für das gesamte 35-köpfige, cross-funktionale Projektteam: Projektstrategie, Requirements-
und Stakeholder-Management auf C-Level
Generative KI, Large Language Models, Amazon Web Services (AWS), Data Science, Databricks, DevOps, Keras, Microsoft Azure, MLOps, Python, Snowflake, Tensorflow
4/2022 – 2/2023
Tätigkeitsbeschreibung
▪Entwicklung in Python
▪Wartung einer C# Applikation
▪Team Organisation
DevOps, Cloud Computing, C# Developer, Docker, Infrastrukturarchitektur, Python-Programmierer, Scrum-Master
4/2021 – 3/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Aufbau eines zentralen Business Intelligence/Controlling Stacks in AWS
- Organisatorische Managementberatung und Vorbereitung von Data-Science-Projekten
- Schulung des Data Engineering Teams, Agile Evangelist
Python, Amazon Web Services (AWS), Apache Spark, Big Data, Data Warehousing, DevOps, Docker, Kubernetes, MLOps
6/2018 – 1/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Beratung der Behörde zu allen KI-Anforderungen; Entwicklung technischer und organisatorischer Leitplanken zur Aufnahme von KI‑Leistungen in den öffentlichen Sektor.
▪ Verantwortlich für Solution Architecture und technische Zielbilder für KI‑Lösungen
▪ Beratung zu organisatorischen Voraussetzungen, Rollen und Governance für den sicheren KI‑Einsatz
▪ Abstimmung mit Stakeholdern, Pricing‑Beratung und Vorbereitung von Workshops
Anforderungsspezifikationen, DevOps, Projektmanagement - Angebotsmanagement, Python, SQL, Stakeholder-Analyse
9/2017 – 3/2021
Tätigkeitsbeschreibung
- Technische und organisatorische Projektleitung
- Konzeption und Umsetzung automatisierter Data-Pipelines (On-Premise, Cloud)
- Entwicklung eigener Machine-Learning-Modelle für diverse Branchen
- Third-Level Support Data Analytics Platform, Anwendungsentwicklung
Python, Amazon Web Services (AWS), Big Data, Business Intelligence (BI), Databricks, DevOps, MLOps, Softwareentwickler
9/2017 – 3/2021
Tätigkeitsbeschreibung
▪Anforderungsmanagement
▪Aufbau eines zuverlässigen laufenden multinote Clusters
▪Entwicklung eigener Spark-Jobs für 24/7 Betrieb
▪Automatisierung des Deployment der Jobs und des Clusters
▪Aufbau von Logging und Monitoring mit Influxdb und Graf-ana
Cloud Computing, Amazon Web Services (AWS), Ansible, Apache Spark, DevOps, Docker, Kubernetes, Python, Scrum, Snowflake
Zertifikate
Splunk
Tableau
Elastic
Confluent
SAP
Ausbildung
Göttingen
Über mich
Kernskills
MLOps end-to-end: Datenstrecken, Experiment-Tracking, Model Registry, CI/CD für Modelle, Staging, Deployment, Monitoring, Drift-Erkennung und Retraining – mit MLflow, AWS SageMaker, Databricks und tailormade Lösungen.
DevOps & Cloud: Infrastructure as Code (Terraform, AWS CDK, Ansible), Azure DevOps- und GitLab-Pipelines, Docker, sichere Multi-Cloud-Architekturen in AWS und Azure, Betrieb im 24/7-Umfeld.
AI- und Datenplattformen: Konzeption und Aufbau von Data Lakes, Lakehouses und Data-Science-Plattformen mit Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Apache Spark, dbt und Talend; Data Governance, Datenkataloge und Berechtigungskonzepte bis KRITIS-Niveau.
AI Engineering: Machine Learning und Deep Learning (TensorFlow, Keras, scikit-learn), Zeitreihen-Forecasting (u. a. Prophet), GenAI mit RAG und LangChain, Agentenplattformen (Copilot Studio, n8n).
Führung & Beratung: Technische Projektleitung, Product Ownership, Solution Lead für cross-funktionale Teams, Datenstrategie- und AI-Roadmaps, Stakeholder-Management bis C-Level.
Stationen und Errungenschaften (anonymisiert)
Autonomes Fahren, Nutzfahrzeughersteller (2022 – 2024): Ganzheitlicher Aufbau des MLOps-Zyklus für tailormade 3D-Point-Cloud-Modelle in AWS und Azure – sichere Infrastruktur als Code, DevOps-Pipelines, Staging und Betrieb für Sensordaten im Terabyte-Bereich. Vom Senior DevOps/MLOps Engineer zum Solution Lead eines 35-köpfigen Data- und AI-Teams aufgestiegen; Verantwortung für Projektstrategie, Architektur und C-Level-Kommunikation.
Übertragungsnetzbetreiber Strom, KRITIS (2023 – 2024): Konzeption und Umsetzung einer Data-Science- und MLOps-Plattform auf AWS SageMaker mit Sicherheits- und Berechtigungskonzept, kuratiertem Code-Artifactory, GitLab-CI/CD mit Quality Gates für Python und R, Model Registry, automatisiertem Betrieb per Service Catalog und Nutzer-Budgeting.
Fernleitungsnetzbetreiber Gas (2022 – 2023): KI-Klassifikator für E-Mail-Produktivität inklusive Demonstrator, Zielarchitektur, Betriebs- und DSGVO-Konzept; Zeitreihen-Forecast mit Prophet für virtuelle Kopplungspunkte als Grundlage regulatorischer Meldungen an die Bundesnetzagentur – reproduzierbar, überwacht und auditierbar.
Verteilnetzbetreiber Strom/Gas/Wasser/Wärme (2024 – 2025): Architektur-Blueprint zur Konsolidierung von SAP IS-U, intelligentem Messstellenbetrieb und Instandhaltungsdaten sowie unternehmensweite Datenstrategie-Roadmap als Basis für Smart-Grid-Analytik und Asset-Optimierung.
Trusted Advisor „Data-Driven Enterprise“, IT-Beratung (2024 – 2025): Aufbau und Gesamtverantwortung für einen eigenen Fachbereich für AI- und Datenplattformen, GenAI und Datenstrategie – von der Marktfähigkeit bis zur Projektleitung mit P&L-Verantwortung; erfolgreiche Neukundengewinnung in Energie und öffentlichem Sektor.
Versicherungskonzern (2021 – 2022): Aufbau eines zentralen BI- und Controlling-Stacks in AWS (Glue, Athena, Terraform) mit Self-Service-Reporting, AI-Verfahren zur automatischen Schadenregulierung und Schulung des Data-Engineering-Teams.
Internationaler Küchengerätehersteller (2017 – 2021): Entwicklung der Datenplattform für zwei Gerätegenerationen – serverlose, event-getriebene Datenstrecken in AWS, Spark-Jobs im 24/7-Betrieb, DevOps mit Terraform, Ansible und GitLab-Pipelines.
Weitere Mandate: Deep-Learning-Plattform für medizinische 3D-Modelle, NLP-Plattform für eine Bundesbehörde, Analytics-Plattform mit Absatz- und Churn-Prognosen in der Konsumgüterindustrie, Big-Data-Pipelines in der Fertigungsindustrie.
Weitere Kenntnisse
Mit einem Growth Mindset suche ich bewusst neue Herausforderungen, eigne mir neue Fähigkeiten an und nutze Feedback, um mich fachlich und persönlich weiterzuentwickeln.
In komplexe technische Problemstellungen arbeite ich mich mit Neugier, Ausdauer und einem hohen Anspruch an das Verständnis der Zusammenhänge ein – diese Leidenschaft reicht über die IT hinaus bis in handwerkliche und mechanische Projekte.
Als Dozent vermittle ich auch anspruchsvolle Inhalte verständlich, praxisnah und zielgruppengerecht und befähige Menschen, das Gelernte selbstständig anzuwenden.
Meine Erfahrung als Basketballtrainer ergänzt mein technisches Profil um die Fähigkeit, Menschen zu motivieren, individuelle Stärken zu fördern und Teams auf gemeinsame Ziele auszurichten.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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