NLP/LLM-Chatbot

• Konzipierte und implementierte einen LLM-basierten Fallassistenten (Dateiassistent).
• Wählte RAG-Methoden aus und evaluierte sie; entwickelte ein hybrides RAG-Informationsabrufsystem mit Elasticsearch + Embeddings.
• Erstellte Ingestion-Pipelines für verschiedene Dokumentformate; analysierte und stimmte sie mit den Quellsystemen ab.
• Entwickelte eine Streamlit-basierte Chatbot-GUI und führte NLP-basierte Kausalkettenanalysen für Regressfälle durch.
• Bewertete analytische LLM-Methoden; über Jenkins auf OpenStage bereitgestellt.
• Genutzte Technologien: Streamlit, Elasticsearch/OpenSearch, Hugging Face, Python, OpenAI API, Jenkins

• Arbeitete in einer sicherheitsgeprüften (SÜ2) und BSI-konformen Umgebung.
• Untersuchte und beriet zum Einsatz von Knowledge Graphs; entwarf & implementierte Pipelines mit Neo4j.
• Rohdatenextraktion aus SQL-Dumps und Zuordnung zu Entitäten; Design des Graph-Datenmodells.
• Fortgeschrittenes NLP: NER, Themen- & Ereignisextraktion, Spracherkennung; Extraktion komplexer Relationen mit POLE (Personen, Objekte, Orte, Ereignisse).
• Wendete Graphalgorithmen an (Eingangsgrad, Community Detection – Louvain/Dreiecksanzahl), um relevante Entitäten und Beziehungen zu identifizieren.
• Integrierte GeoIP-/Domain-Extraktion und URL-Auswertung; implementierte Streaming-Ingestion mit Kafka.
• Erstellte eine LLM/Chat-Streamlit-App, die auf Cloud Foundry in Kubernetes bereitgestellt wurde; integriert in eine BSI-konforme Umgebung.
• Genutzte Technologien: Neo4j, Pandas, Polars, spaCy, OpenNLP, Hugging Face, Kafka, Cloud Foundry, Kubernetes, GitLab CI/CD, Streamlit

• Leitete die Entwicklung großskaliger, AWS-basierter Datenpipelines für mehrere Datensätze (Glue/PySpark, Athena, S3, Lambda, IAM, SQS/SNS, DynamoDB/DAX, Elasticsearch).
• Verarbeitete über 30 Milliarden Zeilen; implementierte automatisierte Neustart- und Wiederherstellungsprozesse sowie Unit-Tests.
• Entwarf Pipelines für tägliche, historische und Wartungsprozesse; führte Produktionsproblemanalysen durch und beriet intern.
• Führte Kostenanalysen durch, leitete Maßnahmen ab, setzte Kosteneinsparungen um und überwachte deren Reduzierung.
• Refaktorisierte komplexe Fahrzeug-Stammdaten (7 Datensätze, ~35 Tabellen; mittlere Geschäftslogik; >1 Mrd. Zeilen/Tag).
• Führte Machbarkeitsanalysen, Anforderungsaufbereitung und Umsetzungskonzepte durch; verfasste Dokumentationen.
• Genutzte Technologien: AWS Glue, PySpark, Athena, S3, CloudWatch, Lambda, SSM, KMS, IAM, SQS/SNS, Elasticsearch, DynamoDB/DAX, EC2 (Tests), Terraform

• Datenmodell für Passagierumsätze (Ticketverkäufe und andere Services) entworfen und implementiert, unter Berücksichtigung von AWS-spezifischen Aspekten (Sortier-Schlüssel, Datenverteilung).
• Mehrstufige Data-Warehouse-Architektur aufgebaut: zweistufiges Staging, Core (persistentes Geschäftsmodell), Analytics (für SAP BO optimiert) und Output für Datei-Schnittstellen.
• ETL-/Datenpipelines entworfen: täglich, historische Nachverarbeitung, Housekeeping; Lambda/S3-Ereignisse zur Job-Steuerung; Neustart aus Rohdaten; ~1M Zeilen/Tag verarbeitet.
• Jobs mit AWS Batch (Python, Docker) über SSM Parameter Store implementiert; Integration von DynamoDB; eingeschränkter Einsatz von Red Hat OpenShift auf AWS.
• Build-Pipelines für >15 Projekte via GitLab CI/CD verwaltet (dynamische Parametrisierung, Docker-Images, Build-Skripte, Python Merge/Deploy).
• Performance-Analysen und Workshops mit AWS Support durchgeführt; Redshift WLM optimiert; Betriebsstabilität durch wöchentliche Koordination und Fehlersuche gesichert.
• Verwendete Technologien: AWS Redshift, Lambda, S3, Batch, Docker, DynamoDB, Python, Pandas, SAP BO, GitLab CI/CD, Flyway

• Materialsteuerung und Logistikplanung analysiert; Prioritäten mit Stakeholdern festgelegt; Schnittstelle SAP–DWH untersucht.
• Teradata SQL, ETL-Module, Views und Datenmodelle in den Quell-, Inbound- (SAP→DWH) und DWH-Ebenen untersucht; Lösungen vorgeschlagen und Ergebnisse dokumentiert.
• Verwendete Technologien: Teradata SQL, ETL-Analyse, SAP DWH

• Prototyp eines kollaborativen VR-Raums mit Messaging, Nutzermanagement und Echtzeitanforderungen; Erforschung von Skalierung und Verfügbarkeit; visuelles Konzept und 3D-Modellierung.
• Verwendete Technologien: Akka, Scala, C#, Unity (VR-GUI), Blender, WebRTC

• Entwurf und Aufbau einer hybriden, KI-basierten Plattform für Storytelling und Weltaufbau, die Wissensgraphen, LLMs und individuelle Entropie-Shaping-Heuristiken kombiniert.
• Implementierung mehrschichtiger Graph-Räume und Graph-RAG; Integration generativer Dienste für Text, Bild und Musik; React-basierter Graph-Explorer.
• Sicherheit & Bereitstellung 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

• Analyse der Auswirkungen der One.ERP-Integration auf DWH-T-Systeme; Abbildung der Ein- und Ausgangsdatenflüsse in SAP- und BW-Landschaften.
• Bewertung zentraler Finanzprozesse: Umsatzbearbeitung, Monatsabschluss, Mahnwesen/Forderungsmanagement, Logistik, Nebenbücher, Rechnungsstellung.
• Erstellung von Wissensmaterialien zu Controlling, Treasury, Buchhaltung, IFRS-/HGB-Unterschieden; Klarstellung der KPIs (OCF, ROCE, CapEx, EBITDA).
• Verwendete Technologien: SAP BW, SAP ERP, Oracle, DWH-T, ConBW/IKOS

• Beratung in BI/DWH-Architektur und Reporting für Bankfunktionen mit Schwerpunkt Controlling und risikoorientiertes Reporting.
• Eingesetzte Technologien: SAP BW, Oracle, QlikView

• Mitaufbau und Leitung der Agenturbetriebe; Produktionsplanung; Umsetzung verschiedener Kundenprojekte; Software- und Multimedia-Engineering.

Abitur (deutsche Hochschulreife), Werner-Heisenberg-Schule, Rüsselsheim