NLP/LLM-Chatbot

• Konzeption und Implementierung eines LLM-basierten Fallassistenten (Aktenassistent).
• Auswahl und Bewertung von RAG-Methoden; Entwurf eines hybriden RAG-Informationsabrufs mit Elasticsearch + Embeddings.
• Aufbau von Ingestion-Pipelines für verschiedene Dokumentformate; Analyse und Abstimmung mit Quellsystemen.
• Entwicklung einer Streamlit-basierten Chatbot-Oberfläche und Durchführung einer NLP-basierten Kausalkettenanalyse für Regress-Fälle.
• Evaluierung analytischer LLM-Methoden; Deployment via Jenkins auf OpenStage.
• Eingesetzte Technologien: Streamlit, Elasticsearch/OpenSearch, Hugging Face, Python, OpenAI API, Jenkins

• Arbeit in einem sicherheitsüberprüften (SÜ2) und BSI-konformen Umfeld.
• Erforschung und Beratung zum Einsatz von Wissensgraphen; Entwurf und Implementierung von Pipelines mit Neo4j.
• Extraktion von Rohdaten aus SQL-Dumps und Zuordnung zu Entitäten; Design des Graph-Datenmodells.
• Fortgeschrittenes NLP: NER, Themen- und Ereignisextraktion, Spracherkennung; Extraktion komplexer Beziehungen mit POLE (Persons, Objects, Locations, Events).
• Anwendung von Graphalgorithmen (In-Degree, Community Detection – Louvain/Dreieckszählung) zur Identifikation relevanter Entitäten und Beziehungen.
• Integration von GeoIP-/Domain-Extraktion und URL-Bewertung; Implementierung von Streaming-Ingestion (Kafka).
• Entwicklung einer LLM/Chat-Streamlit-App, die auf Cloud Foundry in Kubernetes bereitgestellt wurde; Integration in ein BSI-konformes Umfeld.
• Eingesetzte Technologien: Neo4j, Pandas, Polars, spaCy, OpenNLP, Hugging Face, Kafka, Cloud Foundry, Kubernetes, GitLab CI/CD, Streamlit

• Leitung der Entwicklung groß angelegter AWS-basierter Datenpipelines für mehrere Datensätze (Glue/PySpark, Athena, S3, Lambda, IAM, SQS/SNS, DynamoDB/DAX, Elasticsearch).
• Verarbeitung von über 30 Milliarden Zeilen; Implementierung automatisierter Neustart- und Recovery-Verfahren sowie Unit-Tests.
• Architektur von täglichen, historischen und Housekeeping-Pipelines; Analyse von Produktionsproblemen und interne Beratung.
• Durchführung von Kostenanalysen, Ableitung von Maßnahmen, Umsetzung von Kosteneinsparungen und Überwachung der Reduktionen.
• Refactoring komplexer Fahrzeug-Stammdaten (7 Datensätze, ~35 Tabellen; mittlere Geschäftsschicht-Logik; >1 Mrd. Zeilen/Tag).
• Durchführung von Machbarkeitsanalysen, Verfeinerung von Anforderungen und Konzepten für die Umsetzung; Erstellung von Dokumentation.
• Eingesetzte Technologien: AWS Glue, PySpark, Athena, S3, CloudWatch, Lambda, SSM, KMS, IAM, SQS/SNS, Elasticsearch, DynamoDB/DAX, EC2 (Tests), Terraform

• Datenmodell für Passagiereinnahmen (Ticketverkauf und andere Services) entworfen und implementiert, unter Berücksichtigung AWS-spezifischer Aspekte (Sortierschlüssel, Datenverteilung).
• Mehrstufige Data-Warehouse-Architektur aufgebaut: Zwei-Stufen-Staging, Core (persistentes Geschäftsmodell), Analytics (für SAP BO optimiert) und Output für Datei-Schnittstellen.
• ETL/Data-Pipelines entworfen: tägliche Läufe, historische Nachverarbeitung, Housekeeping; Lambda/S3-Ereignisse für Jobsteuerung; Neuladung aus Rohdaten; ca. 1 Mio. Zeilen/Tag verarbeitet.
• Jobs mit AWS Batch (Python, Docker) unter Verwendung des SSM Parameter Store implementiert; DynamoDB integriert; begrenzter Einsatz von Red Hat OpenShift auf AWS.
• Build-Pipelines über GitLab CI/CD für mehr als 15 Projekte verwaltet (dynamische Parametrisierung, Docker-Images, Build-Skripte, Python Merge/Deploy).
• Performance-Analysen und Workshops mit AWS Support durchgeführt; Redshift-WLM optimiert; Betriebsstabilität mit wöchentlicher Koordination und Fehlersuche sichergestellt.
• Eingesetzte Technologien: AWS Redshift, Lambda, S3, Batch, Docker, DynamoDB, Python, Pandas, SAP BO, GitLab CI/CD, Flyway

• Materialsteuerung und Logistikplanung analysiert; Prioritäten mit Stakeholdern abgestimmt; Schnittstelle SAP–DWH untersucht.
• Teradata SQL, ETL-Module, Views und Datenmodelle in Quellsystem, Inbound (SAP→DWH) und DWH-Schichten untersucht; Lösungen vorgeschlagen und Ergebnisse dokumentiert.
• Eingesetzte Technologien: Teradata SQL, ETL-Analyse, SAP DWH

• Prototyp einer kollaborativen VR-Umgebung mit Messaging, Benutzerverwaltung und Echtzeitbeschränkungen; Skalierung und Verfügbarkeit untersucht; visuelles Konzept und 3D-Modellierung.
• Verwendete Technologien: Akka, Scala, C#, Unity (VR-GUI), Blender, WebRTC

• Entwurf und Aufbau einer hybriden KI-Plattform für Storytelling und Weltgestaltung unter Verwendung von Knowledge Graphs, LLMs und maßgeschneiderten Entropie-Formungsheuristiken.
• Implementiert mehrschichtige Graph-Räume und Graph RAG; integriert generative Dienste für Text, Bild und Musik; React-basierter Graph Explorer.
• Sicherheit & Deployment mit AWS AppSync/Amplify-Backends, REST/GraphQL-Endpunkten, CI/CD, AWS CDK, Cognito/IAM.
• Verwendete Technologien: Neo4j, Qdrant, Python, React, GraphQL, AWS AppSync/Amplify, AWS CDK

• Auswirkungen der One.ERP-Integration auf DWH-T-Systeme analysiert; Inbound-/Outbound-Datenflüsse in SAP- und BW-Landschaften abgebildet.
• Kern-Finanzprozesse bewertet: Erlösabwicklung, Monatsabschluss, Mahnwesen/Forderungsmanagement, Logistik, Nebenbücher, Abrechnung/Rechnungsstellung.
• Wissensmaterial zu Controlling, Treasury, Buchhaltung, IFRS/HGB-Unterschieden erstellt; KPIs (OCF, ROCE, CapEx, EBITDA) erläutert.
• Verwendete Technologien: SAP BW, SAP ERP, Oracle, DWH-T, ConBW/IKOS

• Beratung in BI/DWH-Architektur und Reporting für Bankfunktionen mit Schwerpunkt auf Controlling und risikorelevanter Berichterstattung.
• Verwendete Technologien: SAP BW, Oracle, QlikView

• Mitgründung und Leitung der Agentur; Produktionsplanung; Umsetzung mehrerer Kundenprojekte; Software- und Multimedia-Entwicklung.

Abitur (deutsche A-Levels), Werner-Heisenberg-Schule, Rüsselsheim