Für ein KI-Labor suchen wir einen Java-Entwickler, der ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) trainiert. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater*in wirst du möglicherweise zu Online-Projekten eingeladen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert*innen, die eine Teilzeit-Tätigkeit (mindestens ein paar Stunden/Woche) suchen, als auch an diejenigen, die an Vollzeit-Möglichkeiten interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Prompt-Bewertung und komplexe Datenannotation - Training und Auswertung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in gesicherten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen - Anpassung von Richtlinien für neue Domänen und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitenden, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Ein AI Lab sucht einen KI-Trainer für Vibe Coding. Diese Rolle umfasst die Erstellung genauer, gut begründeter Ergebnisse in verschiedenen Bereichen unter Nutzung von Automatisierungs- und KI-Tools. Die Position erfordert Fachwissen im Programmieren und Optimieren von Python-Skripten, im Umgang mit großen Datensätzen, in der Verbesserung KI-generierter Inhalte sowie im Formatieren und Beheben technischer Workflows. Dies ist eine Remote-Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis Vollzeit. Hauptverantwortlichkeiten: - Entwickeln und Optimieren von Python-Skripten für Automatisierungs- und KI-Aufgaben. - Effizientes Verarbeiten und Analysieren großer Datensätze. - Verbessern und Überarbeiten KI-generierter Inhalte für Genauigkeit und Qualität. - Formatieren und Troubleshooten technischer Workflows, um reibungslose Abläufe zu gewährleisten. - Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Weiterentwicklung von KI-Tools und -Prozessen.

- Produkt- und Web-Entwicklung im datengetriebenen Bereich - Mitgestaltung der Softwarearchitektur für neue Datenprodukte - Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams (u.a. mit Data Scientists und Business Developern)

Für ein KI-Lab suchen wir Rust-Entwickler, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater:in kannst du eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert:innen, die eine Teilzeit-Beteiligung (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch an jene, die an einer Vollzeitstelle interessiert sind. - Codegenerierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Bewertung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL, usw.) - Anpassen von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Befolgen projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Beschaffungsmanagern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Für ein KI-Labor suchen wir Physiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Argumentationsfähigkeiten zu entwickeln. Wenn Sie als Physiker auf der Plattform mitarbeiten, haben Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Ihre Aufgaben typischerweise sein: - Entwerfen originaler rechnergestützter Physikaufgaben, die reale Forschungsabläufe simulieren. - Entwickeln von Aufgaben, die zur Lösung Python-Programmierung erfordern (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Aufgaben rechnerisch intensiv sind und nicht manuell in vertretbarer Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Entwickeln von Aufgaben, die nicht triviale Argumentationsketten erfordern. - Aufbauen der Aufgaben auf realen Forschungsherausforderungen oder praktischen Anwendungen aus der physikalischen Praxis. - Überprüfen der Lösungen mit Python und Standardbibliotheken. - Klare Dokumentation der Aufgabenstellungen und Bereitstellung verifizierter korrekter Antworten.

Für ein AI-Lab suchen wir einen Ruby-Entwickler, der ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) trainiert. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater*in wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert*innen, die eine Teilzeitbeteiligung (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch an solche, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation von Large Language Models - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Zusammenarbeit mit Projektleitenden, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Wenn du als AI-Tutor für Chemie zur Plattform kommst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Prompts erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der Antworten der KI zu überprüfen. - Die Antworten des Modells anhand deines Fachwissens korrigieren.

Für ein AI-Lab suchen wir Mathematiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Als Berater können Sie eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in Ihrem Fachbereich zu trainieren. Diese flexible Rolle eignet sich sowohl für Experten, die eine Teilzeit-Tätigkeit anstreben (mindestens ein paar Stunden pro Woche), als auch für Interessierte an Vollzeit. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Ursprüngliche Aufgaben zur rechnergestützten Mathematik entwickeln, die echte Workflows der mathematischen Forschung abbilden. - Aufgaben erstellen, die zur Lösung Python-Programmierung erfordern (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Aufgaben rechnerisch aufwendig sind und nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Aufgaben entwickeln, die nicht-triviale Schlussketten in Bereichen wie Zahlentheorie, Kombinatorik, Graphentheorie und numerische Analysis erfordern. - Auf realen Forschungsfragen oder praktischen Anwendungen aus der mathematischen Praxis basieren. - Lösungen mit Python unter Verwendung gängiger mathematischer Bibliotheken überprüfen. - Aufgabenstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten bereitstellen. Unterstützung in: - Zahlentheorie: Primfaktorzerlegung, diophantische Gleichungen, Modulorechnung, kryptografische Berechnungen. - Kombinatorik: Aufzählungen, Partitionen, Erzeugende Funktionen, kombinatorische Optimierung. - Graphentheorie: Netzwerkanalyse, Pfadsuche, Färbung, Spannbäume. - Numerische Analysis: Nullstellenbestimmung, numerische Integration, Differentialgleichungen, Matrixberechnungen. - Diskrete Mathematik: Rekurrenzbeziehungen, Komplexitätstheorie, diskrete Optimierung. - Algebra: Polynomrechnungen, Gruppentheorie-Berechnungen, Matrixzerlegungen.

Generative KI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungsfähigkeiten zu erreichen. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Ihre typischen Aufgaben sein: - Inhaltserstellung & -verfeinerung: Inhalte erstellen und verfeinern, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Physikthemen sicherzustellen, und gleichzeitig Referenzen und Beispiele für Aufgaben entwickeln. - Expertenakquise: Qualifikationstests von Experten bewerten und deren Kompetenz sicherstellen. - Chat-Moderation: Unterstützung bieten, indem Sie projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord-Chats beantworten, insbesondere solche zu Projektleitlinien. - Arbeit prüfen: Aufgaben prüfen und bewerten, die von anderen Experten abgeschlossen wurden, um sicherzustellen, dass sie den Projektleitlinien entsprechen. Konstruktives Feedback geben, fachbezogene Informationen überprüfen und Inhalte bei Bedarf bearbeiten, um die Qualität zu verbessern.

Generative KI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkprozesse zu meistern. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könnten deine Aufgaben typischerweise sein: - Inhaltserstellung & -verfeinerung: Erstelle und verfeinere Inhalte, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Physikthemen sicherzustellen, und entwickle gleichzeitig Referenzen und Beispiele für Aufgaben. - Gewinnung von Experten: Beurteile Qualifikationstests von Experten, um ihre Kompetenz sicherzustellen. - Chat-Moderation: Unterstütze, indem du projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord-Chats beantwortest, insbesondere solche, die sich auf die Projektleitlinien beziehen. - Prüfung der Arbeit: Überprüfe und bewerte von anderen Experten erledigte Aufgaben, um sicherzustellen, dass sie den Projektleitlinien entsprechen. Gib konstruktives Feedback, verifiziere fachbezogene Informationen und bearbeite Inhalte bei Bedarf, um die Qualität zu steigern.

- Du entwickelst moderne, performante Web-Frontends mit React, TypeScript, HTML und CSS - Du setzt responsive Designs unter Berücksichtigung von Barrierefreiheit und Performance um - Du planst und führst Unit- und Integrationstests (zum Beispiel mit Playwright) durch - Du behebst Fehler in der Entwicklungs-, Test- oder Live-Umgebung

Wir suchen einen freiberuflichen Evaluationsanalysten für Agenten, der die Verantwortung für Qualität, Struktur und Erkenntnisse im gesamten Projekt übernimmt. Diese Rolle geht weit über das reine Überprüfen von Aufgaben hinaus – es geht um kritisches Denken, Systemanalyse und darum, Klarheit, Zuverlässigkeit und Konsistenz in großem Umfang sicherzustellen. Du arbeitest sowohl als praktischer Evaluator als auch als Analyst und kooperierst mit Fachexperten, Delivery Managern und Ingenieuren. Neben der Überprüfung der Ergebnisse sollst du das „Warum“ hinter der Arbeit verstehen, logische Lücken oder Inkonsistenzen erkennen und sinnvolle Verbesserungen vorschlagen. Dies ist eine flexible, ergebnisorientierte Rolle, in der du Raum hast, dich weiterzuentwickeln, Ideen einzubringen und mitzugestalten, wie Evaluation und Qualität im Projekt skaliert werden. Diese Rolle passt besonders gut zu: - Analysten, Forschern oder Beratern mit starken Strukturierungs- und Argumentationsfähigkeiten - Junior-Produktmanagern oder Strategen, die sich für KI und Evaluationsarbeit interessieren - Smarten Problemlösern (Studierende oder Berufseinsteiger), die gerne in Logik, Systeme und Randfälle eintauchen Du brauchst keinen Programmierhintergrund. Wichtig sind Neugier, intellektuelle Strenge und die Fähigkeit, komplexe Setups präzise zu bewerten. Was dich erwartet - Volle Verantwortung für die QA-Pipeline bei Agentenevaluationsaufgaben - Überprüfung und Validierung von Aufgaben und Golden Paths, die von Szenario-Autoren und Experten erstellt wurden - Erkennen von logischen Inkonsistenzen, vagen Anforderungen, versteckten Risiken und unrealistischen Annahmen - Strukturierte Rückmeldungen geben und Qualität über alle Beteiligten hinweg sicherstellen - Schulung, Einarbeitung und Mentoring neuer QA-Teammitglieder - Zusammenarbeit mit Fachexperten, Delivery Managern und Ingenieuren zur Verbesserung von Testklarheit und -abdeckung - Pflege und Verbesserung von QA-Checklisten, SOPs und Review-Richtlinien - Beitrag zu Testplanung, Priorisierung und Qualitätskennzahlen - Eigeninitiative bei Vorschlägen für neue Ansätze, Tools und Prozesse zur Skalierung von Validierung und Analyse

Für ein AI-Labor suchen wir einen Maschinenbauingenieur mit Python-Erfahrung, um ein AI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu bewältigen. Wenn du dabei bist, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Content-Erstellung & Verfeinerung: Erstelle und verfeinere Inhalte, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Themen der Maschinenbauingenieurwissenschaften sicherzustellen, und entwickle Referenzen und Beispiele für Aufgaben. - Expertengewinnung: Beurteile Qualifikationstests von Expert:innen und stelle ihre Kompetenz sicher. - Chat-Moderation: Unterstütze, indem du projektbezogene Fragen von Expert:innen in Discord-Chats beantwortest, insbesondere solche zu Projektleitfäden. - Prüfung der Arbeit: Überprüfe und evaluiere von anderen Expert:innen erledigte Aufgaben, um sicherzustellen, dass sie den Projektleitfäden entsprechen. Gib konstruktives Feedback, prüfe fachliche Informationen und bearbeite Inhalte bei Bedarf, um die Qualität zu verbessern.

Die Entwicklung und Qualitätssicherung des Data Layers umfasst dessen vollständige Bereitstellung durch die jeweilige Webanwendung. Der Data Layer bildet die zentrale Datengrundlage für die Analyse des Nutzerverhaltens sowie für personalisierte Inhalte während des Webseitenbesuchs. Zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Stabilität sollen automatisierte Tests eingesetzt werden, um manuelle Regressionstests deutlich zu reduzieren. Für diese Aufgabe wird ein Test Automation Engineer mit Schwerpunkt Playwright (Elastic) benötigt. - Entwicklung und Implementierung von automatisierten End-to-End-Tests mit dem npm Paket @elastic/synthetics (Playwright) für Data Layer Tests. - Analyse bestehender Testprozesse, Identifikation und Priorisierung von Automatisierungspotenzialen. - Erstellung, Pflege und Optimierung von Testskripten unter Berücksichtigung aktueller Best Practices. - Integration der automatisierten Tests in bestehende CI/CD-Pipelines (z. B. Jenkins, GitHub Actions), um eine durchgängige Testautomatisierung zu ermöglichen. - Dokumentation der Testfälle, Testergebnisse und Testabdeckung in Tools wie Jira und Confluence. - Beratung der Stakeholder bei der Auswahl und Einführung geeigneter. Teststrategien,Testwerkzeuge und Frameworks. - Durchführung von Code-Reviews für Testautomatisierungsskripte um Qualität und Wartbarkeit zu verbessern. - Erstellung von Entscheidungsvorlagen und Handlungsempfehlungen zur Weiterentwicklung der Testautomatisierung. - Beratung bei der Fehleranalyse und -behebung im Rahmen der Testautomatisierung. - Beratung beim Aufsetzen von Reports und Alertings mit Elastic Observability. - Förderung der Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit von Testergebnissen.

GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Denkfähigkeiten zu entwickeln. Wenn du der Plattform als AI-Tutor im Bereich Biologie beitrittst, hast du die Chance, bei diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Aufgabenstellungen erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der Antworten der KI zu prüfen. - Die Antworten des Modells anhand deines Fachwissens korrigieren.

Für das Ersetzen der bislang durch Drittanbieter-CMPs durchgeführten Darstellung von ConsentLayern im Web für unsere internationalen Marken sollen diese Layer neu implementiert werden, um diesen im Haus weiter betreiben und ausspielen zu können. Hierzu sind fundierte Kenntnisse in Typescript, Vue.js und klassischen Web-Darstellungstechniken (HTML und CSS) erforderlich. Ziel ist die Lieferung von ausführbarem Code, der alle Requirements umsetzt und automatisierte Tests enthält, die die korrekte Funktion nachweisen. Was genau ist der Beauftragungsumfang: Der Leistungsschwerpunkt besteht in der Erarbeitung von Elementen zur Entscheidungsvorlage des Vorgehens und in der Umsetzung von Maßnahmen entlang des daraus gestalteten Projektverlaufs. Dies beinhaltet konkret die folgenden Leistungspakete: - Implementierung von Code - Implementierung von ausführbaren Tests, die zur Abgabe erfolgreich sein müssen, Testabdeckung >= 80% - Erstellung von Dokumentation zum Code - Erstellung markenspezifischer cmp-config-Dateien. - Erstellung eines Projekts (einschließlich Anforderungen an die Vermögensverwaltung) als Kopie der Consent-Management-Plattform. - Entfernung von netID-Referenzen. - Erstellung markenspezifischer Einstellungen und Dateien für benutzerdefinierte Zwecke/Anbieter. - Hinzufügen neuer markenspezifische CSS-Themes (Variablenwerte, Logos usw.). - Einbeziehung der erforderlichen offiziellen IAB-GVL-Übersetzungen (ES, FR) in die wöchentliche Synchronisierung mit GVL - Implementierung von I18n und Vorbereitung markenspezifischer Datenquellen - Implementierung von PMC2.0-Backend-Nutzungsmodulen - Implementierung der Playout-Logik - Implementierung des Layer-Initialisierungsprozesses (mode=default und mode=resurface) - CDN-Upload- und Freigabeprozess - Projektdokumentation Projektumsetzung: - das gewünschte Ergebnis soll in Typescript und Vue.js verfasst sein, Build per Vite, Tests per Vitest.

Für ein KI-Labor suchen wir einen KI-Agent Evaluationsanalysten, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater:in wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert:innen, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens einige Stunden/Woche) suchen, als auch an jene, die an einer Vollzeittätigkeit interessiert sind - Überprüfung von Evaluierungsaufgaben und -szenarien auf Logik, Vollständigkeit und Realismus. - Erkennen von Inkonsistenzen, fehlenden Annahmen oder unklaren Entscheidungspunkten. - Mithilfe bei der Definition klarer erwarteter Verhaltensweisen (Goldstandards) für KI-Agenten. - Annotieren von Ursache-Wirkungs-Beziehungen, Denkpfaden und plausiblen Alternativen. - Durchdenken komplexer Systeme und Richtlinien aus menschlicher Perspektive, um sicherzustellen, dass Agenten richtig getestet werden. - Enges Zusammenarbeiten mit QA, Autor:innen oder Entwickler:innen, um Verbesserungen oder Abdeckung von Randfällen vorzuschlagen.

Generative KI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten deine Aufgaben typischerweise sein: - Content-Erstellung & -Verfeinerung: Inhalte erstellen und überarbeiten, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen physikalischen Themen sicherzustellen, und dabei Referenzen und Aufgabenbeispiele entwickeln. - Expertenakquise: Qualifikationstests von Experten bewerten und ihre Kompetenz sicherstellen. - Chat-Moderation: Unterstützung bieten, indem du projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord beantwortest, insbesondere zu den Projekt-Richtlinien. - Arbeiten prüfen: Aufgaben anderer Experten überprüfen und bewerten, um sicherzustellen, dass sie den Projekt-Richtlinien entsprechen. Konstruktives Feedback geben, fachliche Informationen verifizieren und Inhalte bei Bedarf bearbeiten, um die Qualität zu verbessern.

Für ein AI-Lab suchen wir Cybersicherheitsberater, die ein AI-Modell (Large Language Model – LLM) trainieren. Du hilfst der AI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du vielleicht eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle passt sowohl für Experten, die eine Teilzeittätigkeit (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch für diejenigen, die an Vollzeit interessiert sind. - Bewertung und Red-Teaming von AI-Modellen, Agents und Machine-Learning-Systemen auf Schwachstellen und Sicherheitsrisiken. - Erstellung von offline reproduzierbaren und automatisch auswertbaren Testfällen, um Sicherheit und Leistung von AI-Agents zu prüfen. - Entwicklung und Umsetzung von Automatisierungsskripten, maßgeschneiderten Tools, Umgebungen und Test-Harnesses. - Leitung oder Beitrag zu Sicherheitsforschungsinitiativen, insbesondere im Bereich AI-Sicherheit, durch Erstellen und Umsetzen realistischer und anspruchsvoller Angriffsszenarien für das Modell. - Beratung zu Best Practices in der Cybersicherheit und zu politischen Implikationen.

Die Abteilung Digital Analytics nutzt die Adobe Experience Cloud zur Umsetzung personalisierter Nutzererlebnisse. Ziel ist die Steigerung der Conversion Rates und Verbesserung der Customer Experience durch gezielte Personalisierung und Testing. Die technische Umsetzung erfolgt eigenständig durch spezialisierte Consultants. - Konzeption und technische Umsetzung von personalisierten Nutzererlebnissen mit Adobe Target - Implementierung von A/B- und Multivariaten Tests inkl. Qualitätssicherung in Live-Umgebungen - Integration von Adobe Target in komplexe Systemlandschaften unter Einbindung von Adobe Experience Platform und Adobe Experience Manager - Entwicklung von Targeting-Logiken auf Basis von Segmenten, Echtzeitdaten und Nutzerverhalten - Beratung zu neuen Features und Best Practices innerhalb der Adobe Experience Cloud - Erstellung technischer Entscheidungsvorlagen zur Weiterentwicklung der Personalisierungsstrategie - Dokumentation und Übergabe der entwickelten Lösungen in Confluence und vergleichbaren Tools - Aufbereitung technischer Unterlagen für den Datenschutz, insbesondere Datenflussdiagramme - Beratung zur DSGVO-konformen Nutzung von Adobe Target und angrenzenden Systemen - Durchführung von Workshops zur Einführung von Adobe Target