Martin Musiol - Product Owner für AI-Lernplattform

Q: Wo ist Martin ansässig?

Martin ist in München, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Martin?

Martin spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Polnisch (Verhandlungssicher), Italienisch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Martin?

Martin hat mindestens 20 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Martin in mindestens 11 verschiedenen Rollen und für 11 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 9 Monate . Beachten Sie, dass Martin möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Martin?

Die neueste Position von Martin ist Product Owner AI-Lernplattform bei B2B Tech Scale-Up .

Q: Für welche Unternehmen hat Martin in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Martin für B2B Tech Scale-Up , Internationale Organisation , VC-finanziertes Venture , Startup und Konzern Logistik/Shipping gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Martin die meiste Erfahrung?

Martin hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Bildung und Professionelle Dienstleistungen . Martin hat auch etwas Erfahrung in Regierung und öffentliche Verwaltung , Automotive und Transport und Logistik .

Q: In welchen Bereichen hat Martin die meiste Erfahrung?

Martin hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Forschung und Entwicklung (F&E) und Strategie und Planung . Martin hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung , Projektemanagement und Business Intelligence .

Q: In welchen Industrien hat Martin kürzlich gearbeitet?

Martin hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Bildung und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Martin kürzlich gearbeitet?

Martin hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Forschung und Entwicklung (F&E) und Strategie und Planung gearbeitet.

Recommended expert

München, Deutschland

Erfahrungen

März 2025 - Bis heute

11 Monate

Köln, Deutschland

Product Owner AI-Lernplattform

B2B Tech Scale-Up

Agiler Aufbau einer multimodalen Analyseplattform für Trainingsmaterial (Video, Audio, Dokumente) nach Scrum
Extraktion kontext-relevanter Inhalte basierend auf Nutzerprofilen & Kompetenzdimensionen
Personalisierte Ausspielung von Lerninhalten zur Steigerung der Vertriebsperformance
Enge Abstimmung mit Sales-Teams & Stakeholdern zur Validierung der Features
Einsatz von Gemini, Whisper, Python & JavaScript, Deployment auf AWS, Perl für Skripte zur Datenübernahme
Integration in bestehende Tools & CRM-Systeme zur reibungslosen Einführung
Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI

Jan. 2025 - Mai 2025

5 Monate

Rom, Italien

AI-Spezialist

Internationale Organisation

Agile Entwicklung und Rollout von AI-Agenten für über 4.000 Nutzer weltweit nach SAFe
Verantwortung für die technische Umsetzung und das Anforderungsmanagement
Aufbau einer Agenten-Infrastruktur für multiple Geschäftsbereiche (Knowledge, Research, Assistance)
Integration in bestehende Systeme via Microsoft Copilot, Copilot Studio und Power Automate
Deployment der Agenten auf Azure unter Berücksichtigung von Governance und Sicherheit auf Linux-Systemen
Förderung einer AI-ready-Kultur durch Enablement & Change-Management-Maßnahmen
Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI

Okt. 2024 - Bis heute

1 Jahr 4 Monate

Toronto, Kanada

CTO Center AI – AI-Callcenter-Plattform

VC-finanziertes Venture

Agile Entwicklung eines Systems zur Generierung von AI-Callcenter-Agenten für Shopify & andere Shops nach Scrum
Kundensupport via Telefon mit Echtzeit-Abfragen zu Rückgaben, Produkten & Bestellungen
Architektur-Design & technische Leitung von Frontend, Backend & Datenbank (PostgreSQL) auf Linux-Systemen, Perl für Skripte zur Datenübernahme
Aufbau eines RAG-Systems mit Echtzeit-API (OpenAI) zur semantischen Antwortgenerierung
Integration von Kundenrichtlinien & Produktdaten in agentenspezifische Wissensbasis
Mobile App-Entwicklung mit Kotlin
Genutzte Technologien: Python, OpenAI, LangChain, Qdrant, Supabase, V0.dev

Juni 2023 - Bis heute

2 Jahren 8 Monate

AI-Spezialist – Bank of Stories

Startup

Aufbau eines AI-Agenten zur Interviewführung & Story-Extraktion
Speicherung & Strukturierung von Nutzerstories („Story Banking“)
Matching der Geschichten mit Nutzerzielen zur Freischaltung passender Lernmodule
Backend-Integration von OpenAI für NLU & personalisierte Empfehlungen mit Hilfe von Kontext-Engineering
Nutzung von Perl für die Datenvorbereitung und das Parsen historischer Daten zur Erfassung und Strukturierung persönlicher Lebensgeschichten

Juni 2023 - März 2024

10 Monate

Marseille, Frankreich

Generative AI Lead EMEA

Konzern Logistik/Shipping

Aufbau eines RAG-Systems zur Beantwortung von Kundenanfragen auf Basis interner Dokumente
Verantwortung für Anforderungsmanagement mit Stakeholdern & technische Steuerung des Dev-Teams
Reduktion manueller Antwortzeiten um bis zu 80 % weltweit
Einführung des Systems in mehreren Regionen mit Fokus auf Effizienz und Skalierbarkeit
Nutzung von Linux-Kenntnissen (Bash, Shell, Dateiverwaltung, Prozesse und Netzwerke) für effiziente Bereitstellung, Überwachung und Wartung der Systeminfrastruktur
Verbesserung der Agenten-Produktivität durch sofortige Antwortvorschläge aus strukturiertem Wissen
Genutzte Technologien: Python, Azure Cognitive Search, LangChain, OpenAI, SharePoint, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI

Jan. 2023 - Dez. 2023

1 Jahr

London, Vereinigtes Königreich

Tech Lead – KI-Automatisierung

HSBC

Aufbau eines KI-Systems zur Vorbefüllung von Kreditprüfungsformularen
Integration interner Datenbanken zur automatisierten Beantwortung relevanter Felder
Reduktion der Fehlerquote um den Faktor 10
Leitung der technischen Umsetzung inkl. Datenpipeline, Modellarchitektur und Qualitätssicherung
Nutzung von Linux-Kenntnissen (Bash, Shell, Prozesse und Netzwerke) für Automatisierung der Datenpipelines und Sicherstellung der Systemstabilität
Enge Abstimmung mit Risiko- und Compliance-Teams zur Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
Genutzte Technologien: Python, OpenAI, Datenbanktechnologien wie PostgreSQL, CI/CD für Airflow-DAGs, FastAPI, Perl für Skripte zum Datenimport

Juni 2022 - Dez. 2022

7 Monate

Stuttgart, Deutschland

Projektleiter

Zulieferer Automotive

Entwicklung eines ML-Systems zur Probenklassifikation mit Support-Vektor-Maschinen
Leitung eines interdisziplinären Teams aus Datenwissenschaftlern und Prozessingenieuren
Integration des Modells in die Qualitätsprüfung entlang der Produktionslinie
Steigerung der Erkennungsgenauigkeit und Reduktion manueller Prüfaufwände
Enge Zusammenarbeit mit Produktions-IT und Werkleitung

Jan. 2020 - Dez. 2021

2 Jahren

Nürnberg, Deutschland

Data-Science-Manager bei IBM

Bundesagentur für Arbeit

Projektverantwortung und Ausbau des Budgets von 1,6 Mio. € auf 2,6 Mio. € jährlich
Entwicklung von Deep-Learning-Modellen zur Extraktion strukturierter Daten aus Formularen
Agile Integration der Modelle in bestehende Prozesse mit Fokus auf Skalierbarkeit und Sicherheit nach SAFe und Scrum
Einführung von CI/CD-Pipelines, Containerisierung mit Docker und Kubernetes auf Linux-Systemen
Implementierung einer MLOps-Pipeline: MLflow, Kubeflow, Apache Airflow
Optimierung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und Datenqualität im operativen Betrieb

März 2019 - Juli 2019

5 Monate

Frankfurt, Deutschland

Data Scientist / Ingenieur für Reinforcement Learning

Deutsche Bahn

Agile Implementierung (Scrum, Kanban) eines Reinforcement-Learning-Ansatzes zur Optimierung von Change-Prozessen (geringere Durchlaufzeiten, weniger Nacharbeit)
Definition der Belohnungsfunktion und des Zustands-/Aktionsraums; Training auf historischen Prozessdaten, Pilot-Auswertung
Aufbau einer serviceorientierten Architektur mit FastAPI für Inference-Endpunkte; Persistenz und Feature-Speicherung in PostgreSQL auf Linux-Systemen
Arbeit in Scrum mit IBM-Consulting und DB-Fachbereichen
Ergebnis: messbare Prozessbeschleunigung in Piloten und belastbare Grundlage für Rollout-Entscheidung
Genutzte Technologien: Python (FastAPI, NumPy/Pandas), PostgreSQL, CI/CD für Apache Airflow-DAGs, Perl für Datenaufbereitung und Parsing historischer Daten

Juni 2018 - Feb. 2019

9 Monate

München, Deutschland

Data Scientist / ML-Ingenieur

Automotive OEM

Aufbau einer Datenanalyse-Pipeline für die Fließbandfertigung (Taktzeit-, OEE-, Qualitäts- und Stillstandsanalysen)
Entwicklung von ML-gestützten Anomalie- und Drift-Detektionen; Ursachenanalyse mittels Feature-Importance und Korrelationsstudien
Agile Entwicklung von ETL-Workflows und REST-Services mit FastAPI; Datenmodellierung und -persistenz in PostgreSQL auf Linux-Systemen; Erstellung interner Dashboards
Enge Zusammenarbeit mit Produktions-IT und Werkleitung; Einführung von Datenqualitäts-Checks und Monitoring
Ergebnis: schnellere Störgrund-Identifikation und reduzierte Stillstandszeiten in den Pilotlinien
Genutzte Technologien: Python (Pandas/Scikit-Learn), FastAPI, PostgreSQL, Perl für Skripte zum Datenimport

Jan. 2016 - Bis heute

10 Jahren 1 Monat

Redner, Gründer, Autor

GenerativeAI.net

Durchführung praxisnaher Upskilling-Workshops für Tech- & Business-Teams
Gründer von GenerativeAI.net – eine führende Plattform zur Bildung & Beratung im Bereich Generative KI
Autor des weltweit ersten Buches über Generative KI: “Generative KI – Wie Maschinen lernen zu schreiben”
Entwickler des ersten Online-Kurses zu Generative KI (seit 2016)
Fokus auf Anwendung, Strategie & Transformation durch Generative KI

Fähigkeiten

Branchenerfahrung

Pharma
Automotive
Telekommunikation
Logistik / Supply-chain
E-commerce
Saas / Cloud-software
Finanzdienstleistungen
Einzelhandel
Energie
Medien & Unterhaltung

Beratungsthemen Und Schwerpunkte

Ki- & Datenstrategie
Generative-ai-produktisierung (Llm-fine-tuning, Rag, Prompt Engineering, Go-to-market)
End-to-end Mlops & Ml-governance (Ci/cd, Feature Stores, Monitoring)
Full-stack- & Microservices-entwicklung Für Ai-produkte
Cloud-native Architekturen & Devops-automation (Aws, Gcp, Azure, Kubernetes)
Skalierbare Daten- & Analytics-plattformen (Data Lakehouse, Real-time Streaming)
Ai-enablement & Change-management Im Vertrieb Und In Operations
Lean Digital Product & Portfolio-management (Okr, Dual-track Agile)
Lean Process Design & Value-stream-optimierung
Responsible Ai, Compliance & Datenschutz (Eu Ai Act)

Methoden

Crisp-dm
Design Thinking
Dual-track Agile
Lean Startup
Okr-framework
Safe / Devsecops
Domain-driven Design (Ddd)
Ci/cd
Event Storming
Value-stream Mapping
Data-mesh-prinzipien
Responsible-ai Impact Assessment

Software

Python
Typescript
Node.js
Fastapi
React
Next.js
Pytorch
Tensorflow
Hugging Face Transformers
Langchain
Mlflow
Kubeflow
Apache Airflow
Docker
Kubernetes
Terraform
Aws (S3, Lambda, Sagemaker)
Gcp (Bigquery, Vertex Ai)
Azure (Ml, Openai)
Databricks
Snowflake
Kafka
Github Copilot
Cursor Ai
Amazon Q Developer
Chatgpt
Anthropic

Sprachen

Deutsch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Polnisch

Verhandlungssicher

Italienisch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Leuphana Universität

B.Eng. · Automatisierung & Elektrotechnik · Lüneburg, Deutschland

Technische University München

M.Sc. · Computational Science und Ingenieurwesen · München, Deutschland

Profil

Erstellt

September 2025

Stand

Oktober 2025

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Frequently asked questions

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Wo ist Martin ansässig?

Martin ist in München, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Martin?

Martin spricht folgende Sprachen: Deutsch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Polnisch (Verhandlungssicher), Italienisch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Martin?

Martin hat mindestens 20 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Martin in mindestens 11 verschiedenen Rollen und für 11 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 9 Monate. Beachten Sie, dass Martin möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Martin am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Martin gut geeignet für Rollen wie: Product Owner AI-Lernplattform, AI-Spezialist, CTO Center AI – AI-Callcenter-Plattform.

Was ist das neueste Projekt von Martin?

Die neueste Position von Martin ist Product Owner AI-Lernplattform bei B2B Tech Scale-Up.

Für welche Unternehmen hat Martin in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Martin für B2B Tech Scale-Up, Internationale Organisation, VC-finanziertes Venture, Startup und Konzern Logistik/Shipping gearbeitet.

In welchen Industrien hat Martin die meiste Erfahrung?

Martin hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bildung und Professionelle Dienstleistungen. Martin hat auch etwas Erfahrung in Regierung und öffentliche Verwaltung, Automotive und Transport und Logistik.

In welchen Bereichen hat Martin die meiste Erfahrung?

Martin hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Strategie und Planung. Martin hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung, Projektemanagement und Business Intelligence.

In welchen Industrien hat Martin kürzlich gearbeitet?

Martin hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bildung und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Martin kürzlich gearbeitet?

Martin hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Strategie und Planung gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Martin?

Martin hat einen Master in Computational Science und Ingenieurwesen from Technische University München und einen Bachelor in Automatisierung & Elektrotechnik from Leuphana Universität.

Wie ist die Verfügbarkeit von Martin?

Martin ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Martin?

Der Stundensatz von Martin hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Martin beauftragen?

Um Martin zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1200

900

600

300

⌀ Markt: 890-1050 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.