Freiberufliche Fullstack-Entwicklerin

• ChatGPT-ähnlicher KI-Chatbot mit Dateiupload: Entwicklung eines sicheren, ChatGPT-ähnlichen KI-Chatbots mit Dateiupload und Interaktionsfunktionen, gehostet auf Azure in Europa, um die Einhaltung der unternehmensweiten Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
• KI-gestützte Verarbeitung juristischer Dokumente: Implementierung einer KI-Lösung zur automatischen Extraktion steuerrelevanter Daten aus komplexen juristischen Dokumenten für eine führende Vermögensverwaltung. Diese Lösung verbesserte die Genauigkeit der Steuerpflichtenermittlung erheblich, verkürzte die Bearbeitungszeit und senkte das Risiko der Nichteinhaltung.
• Asset Manager Service-Portal: Entwicklung des umfassenden AMS (Asset Manager Service) Portals mit Angular, Python, Docker und Oracle DB. Es diente als zentraler Datenkatalog und steigerte deutlich die Effizienz und Genauigkeit bei der Datenabfrage.
• Dynamics 365 Azure-Integration: Maßgeschneiderte Anpassung von Microsoft Dynamics 365 durch Integration mit Azure Functions-Plugins. Diese Anpassung war entscheidend, um die CRM-Funktionen genau an die speziellen und komplexen Anforderungen eines renommierten Investmentinstituts anzupassen.

Equity Innovation und Entwicklung

• Entwicklung einer Emissionsplattform für strukturierte Produkte mit C# .NET, Java, Oracle-Datenbank und Angular, die 200 Millionen Derivate ausgab und täglich eine Million Workflow-Aktionen ausführte.
• Koordination von Sprints, Retrospektive-Meetings und täglichen Stand-ups.
• Kommunikation mit Fachabteilungen zur Erfassung von High-Level- und Detailanforderungen.
• Optimierung der Workflow-Engine, die täglich mehr als eine Million Aktionen ausführt.

• Entwicklung dynamischer Simulations- und Lebensdauerschätzungstools für Hochvoltbatterien mit MATLAB und Python unter Verwendung physikbasierter Modelle zur optimalen Profilschätzung und Aufbau eines umfassenden Lithium-Ionen-Batteriemodells mit Dymola.
• Automatisierung von Batteriesimulationsprozessen, Steigerung der Konfigurierbarkeit und Parametererstellung durch den Python-Multiprocessing-Pool.
• Optimierung des Datenmanagements durch Automatisierung des Datenexports und der Visualisierung in Excel mit VBA, um eine effiziente und klare Darstellung der Batteriedaten zu gewährleisten.