16.06.2026 aktualisiert

ED
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Senior Consultant / Business Analyst / Solution Architect

München, Deutschland
Deutschland
Dipl.-Informatiker (FH)
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Profilanlagen

2026 Alphalogic Eduard Deperschmidt.pdf
2026 Alphalogic Eduard Deperschmidt.docx

Über mich

Ich verbinde BI/DWH- und ETL-Expertise mit Softwarearchitektur, Business Analyse und KI-gestützter Automatisierung – von der Anforderung über die eigene Entwicklung bis zum stabilen Betrieb. Remote bevorzugt.

Skills

Business IntelligenceC#ETLData WarehousingPythonSoftware ArchitectureMicrosoft Power BISQLSalesforce TableauTypeScriptLarge Language ModelsPrompt Engineering
BI, DWH & Data Engineering
Experte in SQL/T-SQL, SQL-Performanceoptimierung, Microsoft SQL Server, SSIS, ETL-Architektur sowie ETL-/ELT-Entwicklung und -Betrieb. Tableau: Experte; Teradata und PostgreSQL: sehr erfahren; Power BI und Azure Data Factory: fortgeschritten. ER-Modellierung, Data Marts, Datenintegration und -harmonisierung, Datenqualität, Cloud-Migration und skalierbare Datenplattformen.

Softwareentwicklung & Architektur
Software-Architektur: Experte. Python und C#/.NET: sehr erfahren; TypeScript und React: fortgeschritten. Full-Stack Development mit Node.js, Next.js, Fastify und Prisma. API-Entwicklung, REST-APIs, OAuth 2.0, Google APIs sowie Swagger/OpenAPI. Design Patterns, Dependency Injection, Multithreading und Multiprocessing: sehr erfahren. Testautomatisierung, Playwright; Test-driven Development/NUnit und Postman: fortgeschritten.

Generative AI & agentische Systeme
LLM-Integration, RAG, LangChain, Vektor-Datenbanken, semantische Suche, Prompt Engineering, Tool Calling und Structured Output. Agentische Workflows und Multi-Agenten-Systeme, Human-in-the-loop, KI-Use-Case-Bewertung, KI-Qualitätssicherung und LLM-Evaluation. Codex, Agent-Harness, Agent Skills und Context Engineering: Experte. Praktische Steuerung von Coding-Assistenten mit Kontextführung, strukturierten Arbeitspaketen, Dokumentation und Tests. Model Context Protocol (MCP) und MCP-Server-Entwicklung: fortgeschritten. OpenRouter.

Cloud, DevOps & Betrieb
Google Cloud und Azure: fortgeschritten; AWS. Docker, CI/CD, GitHub Actions und Git: sehr erfahren. Terraform, Cloud-Deployment, Monitoring, Fehleranalyse, Wiederanlauf und Performanceoptimierung.

Business Analyse & Projektsteuerung
Requirements Engineering, Anforderungs- und Stakeholdermanagement, User Stories und Akzeptanzkriterien, IST-/SOLL- und GAP-Analysen sowie Impact-, Risiko- und Abhängigkeitsanalysen. Prozessanalyse und -automatisierung, Solution Engineering, Scrum Master und Product Ownership. Technische Projektleitung einschließlich Ressourcen, Abhängigkeiten, Risiken und Budgets. Jira und Confluence.

Advanced Analytics
Simulation, mathematische und quadratische Optimierung, genetische Algorithmen, Parallel Computing, Geodatenverarbeitung sowie Adress-/Geodaten-Mapping.

Arbeitsweise & Branchen
Hands-on-Architekt und Brückenbauer zwischen Fachbereich und IT; analytische Stärke, Teamführung, Schulung und Wissenstransfer. End-to-End-Verantwortung mit Qualitäts- und Betriebsorientierung. Automotive: Experte; Projekterfahrung in Telekommunikation, Banken/Finanzinstituten und Dienstleistungen sowie interner Produktentwicklung.

Ausbildung
Dipl.-Informatiker (FH), 2005–2010; Ausbildung zum Bürokaufmann, 2000–2001.

Erfahrung

Berufserfahrungmehr als 10 Jahre
Freelancer seit2014

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicher

Projekthistorie

KI-gestützte End-to-End-Automatisierung von Projektausschreibungen, Matching und Bewerbungsprozessen

Sonstiges

Rolle: Product Owner / Solution Architect / AI Development Lead

Konzeption und Umsetzung einer KI-Plattform von der mehrquelligen Erfassung und Anreicherung von Ausschreibungen über Matching bis zu konsistenten Bewerbungsunterlagen und Versandunterstützung. Verantwortung für Vision, Roadmap, Anforderungen, Architektur und Abnahme.

Steuerung von Codex mit freigegebenen Plänen, Arbeitspaketen, parallelen Sessions und Sub-Agenten. Repositorybasierter Agent-Harness mit AGENTS.md, kanonischer Dokumentation und Kontextsteuerung; Unit-, Smoke-, Regressions-, Playwright- und Akzeptanztests. LLM-Funktionen mit Prompt Engineering, RAG, Tool Calling, Structured Output und Human-in-the-loop; Evaluation von Qualität, Tokenverbrauch und Kosten. Eigener MCP-Server; robuste Worker mit Wiederanlauf, CI/CD, Rollback und Backups.

Technologien: TypeScript, React, Next.js, Node.js, Fastify, Prisma, PostgreSQL, Docker, Codex, MCP, GitHub Actions, Terraform, Playwright, Google Cloud Run, GCS, Compute Engine, Artifact Registry, Workload Identity Federation, Gmail/Chat API, OAuth 2.0; UML.

Nutzen: Schnellere, nachvollziehbare Projektauswahl und Bearbeitung, weniger manueller Aufwand, kontrollierte Freigaben und wirtschaftlich skalierbare KI-Verarbeitung.

KI-Agent mit Agent-Harness und modularen Skills für Finanzdienstleistungsprozesse

Banken und Finanzdienstleistungen

Rolle: Senior Business Analyst / Requirements Engineer / AI Solution Architect

Konzeption und Aufbau eines KI-Agenten für dokumenten- und vorgangsbezogene Finanzdienstleistungsprozesse. Anforderungsanalyse mit Fachbereich, Compliance und IT; IST-/SOLL-, GAP-, Impact- und Risikoanalysen. Epics, User Stories, Akzeptanzkriterien und Abnahmeszenarien in Jira/Confluence.

Konzeption des Hermes-Agenten mit Agent-Harness, Kontextverwaltung, Tool-/Skill-Registry, Guardrails und Human-in-the-loop. Entwicklung eines eigenen MCP-Servers für kontrollierte CRM- und Systemzugriffe mit begrenzten Rechten. Eigene Agent Skills für Kundenrecherche, Analyse und Aufbereitung; Skills für Dokumentenprüfung, Vorgangszusammenfassung und Statusauskunft. Reproduzierbar deploybare Agentenbasis mit geregelter Übernahme freigegebener Skills.

Konzeption systemübergreifender Datenflüsse zwischen Kommunikation, Dokumentenablage, CRM und ERP. Definition von Mapping, Validierung und LLM-Evaluation; Begleitung von Implementierung, Integrationstests und Reviews.

Technologien: LLM, MCP, TypeScript, Python, Docker, REST/OpenAPI, Webhooks, OAuth 2.0, OpenID Connect, JSON Schema.

Nutzen: Transparente Kommunikation, schnellere Vorgangs- und Dokumentenbearbeitung sowie kontrollierte, erweiterbare Automatisierung.

Agentische Workflows zur KI-gestützten Automatisierung von Dienstleistungsprozessen

Sonstiges

Rolle: Senior Business Analyst / Solution Architect für Generative AI und Prozessautomatisierung

Analyse und Neugestaltung von Dienstleistungsprozessen zur automatisierten Bearbeitung von Kundenanfragen, Dokumenten und Backoffice-Vorgängen. Strukturierte Workshops mit Fachbereichen, Prozessverantwortlichen, Architektur und Entwicklung; IST-/SOLL- und GAP-Analyse.

Bewertung von KI-Use-Cases nach Nutzen, Machbarkeit, Datenverfügbarkeit und Risiken. Konzeption agentischer Workflows für Klassifikation, Priorisierung, Informationsextraktion, Validierung und definierte Prozessschritte. Epics, Features, User Stories und Akzeptanzkriterien in Jira/Confluence. Definition von Eskalationen, Human-in-the-loop, Qualitätsmaßstäben und Evaluationsszenarien.

Analyse von Datenflüssen und Abhängigkeiten zwischen E-Mail, Dokumentenmanagement, CRM, Ticketing und Fachanwendungen; Begleitung von Refinements, Reviews und Workflow-Validierung.

Technologien/Methoden: Generative AI, LLM, Multi-Agenten-Systeme, RAG, Prompt Engineering, n8n, REST, Webhooks, OAuth 2.0, JavaScript, TypeScript, Python, Docker.

Nutzen: Weniger manuelle Arbeit, kürzere Durchlaufzeiten, konsistente Bearbeitung und wiederverwendbare Workflow-Bausteine mit kontrollierter Automatisierung.

Automatisierte Geschäftsprozesse für Buchhaltung, Dokumentenablage und CRM

Sonstiges

Rolle: Solution Architect / Workflow Automation

Hands-on-Konzeption, Entwicklung und Stabilisierung produktiver n8n-Workflows für Buchhaltung, Dokumentenablage, Backoffice und CRM. Integration von REST-/OAuth-Schnittstellen, JavaScript-Logik, Datenvalidierung und Mapping.

Gemeinsame Prozessaufnahme und Bewertung von Automatisierungsansätzen mit Fachbereichen; fachliche Validierung, Schulung und Übergabe wartbarer Bausteine. KI-gestützte Extraktion, Prüfung und Ergänzung von Informationen; produktive Nutzung bestehender MCP-Server für LLM-gestützte Integrationsworkflows.

Nachvollziehbare Statusführung mit Reconciliation, Deduplizierung, Fehlerbehandlung und kontrolliertem Wiederanlauf. Migration und Erweiterung bestehender Automatisierungen; Tests, Cutover-Begleitung und Dokumentation.

Technologien: n8n, sevDesk API, Lexware API, Google Drive API, CRM-Schnittstellen, REST, Webhooks, OAuth 2.0, JavaScript, LLM, MCP, Data Tables, Git.

Nutzen: Schnellere und konsistentere Verarbeitung von Dokumenten, Belegen und Stammdaten; transparente Abläufe sowie bessere Skalierbarkeit und Wartbarkeit.

Weiterentwicklung, Modernisierung und Cloud-Migration der BI- und Datenplattform

Telefonica Germany

Telekommunikation

Rolle: Data-Engineer & BI-Entwickler

Modernisierung der BI-Landschaft und Migration von On-Premises-Datenhaltung und Tableau nach Azure, Microsoft Fabric/OneLake und Power BI. Fachlicher und technischer Ansprechpartner für Anforderungen, Priorisierung und Zielarchitektur.

Entwicklung, Migration und Orchestrierung von ETL-/ELT-Prozessen mit Azure Data Factory, Azure Databricks, Python und SQL. Produktiver Betrieb mit Monitoring, Fehleranalyse, Wiederanlauf und Performanceoptimierung. Tableau-/Power-BI-Dashboards, semantische Modelle, DAX, Power Query, Row-Level Security, Gateways, Refresh und Deployment.

Automatisiertes Tableau-Benutzer-/Rechtemanagement mit Python, Docker und REST API; Datenflussanalyse über Metadata API und Integration von Server-Entitäten ins DWH. Konsolidierung von Kunden-, Channel-, Provisions-, Kampagnen- und Vertragsdaten; Adress-, Netzqualitäts- und Geodaten-Mapping für Churn-Prävention und Glasfaser-Leads. Scrum Master; PowerShell-Automatisierung und VBA-Integration/-Ablösung.

Technologien: SQL Server 2019, Azure, Fabric, Tableau Server, Power BI, Python, Docker, PowerShell, VBA, Swagger/OpenAPI.

Nutzen: Skalierbare Cloud-Architektur, stabile und sichere Datenbereitstellung sowie fundierte Kampagnen- und Vertriebssteuerung.

Web Search Retriever zur Datenanreicherung von Kundenstammdaten

Telefonica Germany

Telekommunikation

Rolle: Data-Scientist / KI-Entwickler

Entwicklung eines Web Search Retrievers zur automatisierten Anreicherung von Kundenstammdaten aus frei verfügbaren Webinformationen. Integration einer Frage-Antwort-Logik mit generativer KI über Azure OpenAI API und lokal gehostete Modelle mit Ollama.

Websuche mit Bing Search und Orchestrierung über LangChain inklusive RAG. Indexierte Ablage relevanter Suchergebnisse in einer Vektor-Datenbank. Benutzerfreundliche Konfiguration über Frage und gewünschtes Ausgabeformat mit automatisierter, strukturierter Rückschreibung in eine relationale Datenbank.

Prüfung auf Relevanz, Vollständigkeit und Konsistenz sowie kosteneffiziente Skalierung der Anreicherung großer Datenmengen.

Technologien/Methoden: SQL, Python, LangChain, Ollama, Microsoft Azure, Azure OpenAI API, Bing Search, Docker, LLM, Vektor- und relationale Datenbanken, RAG, Data Enrichment, Datenvalidierung.

Nutzen: Effiziente Erweiterung der Kundenstammdaten für ein Machine-Learning-Modell und Verbesserung seiner Leistung und Genauigkeit.

Einführung des Scrum-Prozesses

Telefonica Germany

Telekommunikation

Rolle: Scrum Master / Product Owner

Einführung von Scrum durch Erhebung und Strukturierung bestehender Aufgaben und Überführung in ein gemeinsames Product Backlog. Aufbau der Jira-Projektstruktur einschließlich Hierarchie, Workflows und Berechtigungen; Python-basierter Import über die Jira API.

Enablement von Team und Stakeholdern. Definition von Iterationslänge und Zyklus; Leitung von Refinement, Estimation, Planning, Review, Retrospektive und Dailies. Abstimmung von Kapazität und Know-how sowie Priorisierung und Zuordnung von Stories.

Zentrale Stakeholderkommunikation, Bündelung fachlicher Anfragen und Steuerung von Abhängigkeiten, Risiken, Hindernissen und Eskalationen. Transparente Sprint- und Statusberichte auf Basis aktueller Jira-Daten.

Technologien/Methoden: Jira, Jira API, Python, Scrum, Anforderungsmanagement, Aufgabenstrukturierung, Priorisierung und Schulung.

Nutzen: Dauerhaft gelebter, transparenter Projektmanagementprozess; bessere Planbarkeit von Kapazitäten, Prioritäten und Terminen sowie klare Zuständigkeiten und verlässliche Kommunikation.

Automatisierung der Kundenauftragsabwicklung eines Robo-Advisors

Banken und Finanzdienstleistungen

Rolle: Prozessanalyst / Solution-Engineer / Teilprojektleiter

Analyse und Automatisierung der Kundenauftragsabwicklung eines Robo-Advisors von der Beauftragung bis zur Börsenorder. Untersuchung der Auswirkungen von Ein-/Auszahlungen und Portfolioveränderungen auf ETF-Zielmixe; Konzeption der Berechnungslogik für Kauf- und Verkaufsstückzahlen.

Berücksichtigung bankenspezifischer Dokumentations-, Kontroll- und Abnahmepflichten sowie des Bankenkernsystems. Identifikation manueller und langlaufender Schritte; Erarbeitung des fachlich-technischen Zielbilds mit dem Kunden.

Prozess- und Architekturmodellierung mit UML-Aktivitäts-, Use-Case- und Sequenzdiagrammen. Prüfung von Datenquellen und Schnittstellen; schrittweise Implementierung eines MVPs mit TypeScript, AWS Lambda, DynamoDB und Queues. Monitoring über Amazon CloudWatch, Tests im Parallelbetrieb und Abstimmung mit Fachbereich und Management.

Technologien/Methoden: AWS, Lambda, DynamoDB, TypeScript, Linux, Confluence, UML, MVP, Testing, Prozessanalyse.

Nutzen: Kürzere Durchlaufzeiten, höhere tägliche Verarbeitungskapazität und nachvollziehbare, regelkonforme Berechnung der ETF-Orderstückzahlen.

Monatliche Flottenemissionsprognosen für das Kalenderjahr

AUDI AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: DWH-Architekt / DWH-Developer / Product Owner

Entwicklung eines Prozesses zur monatlichen Berechnung von Flottenemissionsprognosen für das gesamte Kalenderjahr. Anforderungsaufnahme und laufende Präzisierung mit Stakeholdern; Konzeption eines Simulationsverfahrens auf Basis der verfügbaren Daten.

Identifikation notwendiger Datenquellen sowie Abstimmung alternativer Bereitstellungsverfahren bis zur Verfügbarkeit automatischer Schnittstellen. Integration temporärer Quellen und Implementierung des Simulationsverfahrens mit SQL auf Teradata. Entwicklung von Mappingverfahren für unterschiedliche Quellen.

Abstimmung von Zeitplänen und Ressourcen mit dem Management; kontinuierliche Tests und Weiterentwicklung bei neuen Schnittstellen und Anforderungen.

Technologien/Methoden: Teradata, SQL, PowerShell, SSIS, Jira, Confluence, Simulation, Mapping, Testing, Scrum und Product Ownership.

Nutzen: Simulation erwarteter Volumenmixe, Zuordnung von CO2-/Gewichtswerten zu Ist-Volumen und Berechnung für Planvolumen als Grundlage konzernweiter Rückstellungen und emissionsbezogener Maßnahmen.

Berechnungsverfahren für die langfristige Absatzplanung

AUDI AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: Solution Architect / Python Developer

Entwicklung eines grundlegend neuen Berechnungsverfahrens für die langfristige Absatzplanung mit erweitertem Anwendungsspektrum. Gemeinsame Erarbeitung von Zielen, Anforderungen und erwarteten Ergebnissen; Analyse von Datenstrukturen, Rahmenbedingungen und Constraints.

Ableitung der Berechnungsschritte und Definition der Optimierungs-Zielfunktion. Implementierung des vollständigen Prozesses mit SQL und Python: automatisierte Datenbankauslesung, Modellbildung, quadratische Optimierung und Ergebnisspeicherung.

Parallelisierte Ausführung als ETL-gesteuerter Worker mit Multithreading und Multiprocessing. Algorithmus- und Laufzeitoptimierung, fachliche Validierung, Bereitstellung und Dokumentation.

Technologien/Methoden: Python, PostgreSQL, SQL, quadratische Optimierung, Zielfunktionsdefinition, Multithreading, Multiprocessing und Laufzeitoptimierung.

Nutzen: Mathematisch fundiertes Verfahren auch für zuvor problematische Datensätze; vollautomatisierter und parallelisierter Daten- und Optimierungsprozess.

Reporting-System zur WLTP-Flottenvolumenanalyse

AUDI AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: DWH-Architekt / DWH-Developer

Aufbau eines Reporting-Systems zur Analyse des Flottenvolumens unter WLTP-Rahmenbedingungen. Analyse komplexer, visuell modellierter Datenaufbereitungs- und Analyseworkflows in Alteryx sowie Erhebung ergänzender Fachbereichsanforderungen.

Definition benötigter Quellen, Verarbeitungsprozesse und Ergebnisse. Integration von Ist- und Plandaten aus mehreren Quellen mit SSIS in ein Teradata-DWH. Überführung komplexer Alteryx-Transformations- und Verknüpfungslogiken in SQL-basierte Teradata-Verarbeitung und Erweiterung um zusätzliche Anforderungen.

Erstellung mehrerer Data Marts und eines Tableau-Dashboards zur Analyse der Ergebnisse.

Technologien/Methoden: Alteryx, Teradata, SSIS, SQL, C#, Tableau, Jira, DWH-Architektur, Datenintegration, ETL, Data Marts und Scrum.

Nutzen: Automatisierte und visualisierte WLTP-Risikovolumenberechnungen, Identifikation konformer und nicht konformer Lagerbestände sowie Darstellung von Homologationsengpässen.

BI-Plattform für Fahrzeug-, Absatz-, CO2-, Gewichts- und Ertragsanalysen

VW Nutzfahrzeuge AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: DWH-Architekt / DWH-Developer / Product Owner

Aufbau einer BI-Plattform für Fahrzeugkonfiguration, Absatz, Lagerdauer, CO2, Gewicht und Ertrag. Zentrale Verantwortung für Anforderungen, Priorisierung, Backlog und Releases; Teamleitung sowie Ressourcen-, Risiko-, Abhängigkeits- und Budgetsteuerung.

Konzeption und produktiver Betrieb eines umfangreichen Microsoft-SQL-Server-DWHs mit ER-Modellierung und zentralen Stammdaten. Anbindung heterogener Ist-/Planquellen über CSV, XML, REST und proprietäre Schnittstellen; Harmonisierung und Konsolidierung. Komplexe T-SQL-Stored-Procedures mit Rekursion und prozeduraler Logik; Performanceoptimierung durch Indexierung, physische Modellierung, Columnstore und Rowstore.

Entwicklung, Orchestrierung und Betrieb von SSIS-ETL-Prozessen mit Monitoring und Wiederanlauf. Tableau-Dashboards, Serveraufbau, Rollen/Rechte und Row-Level Security. Self-Service BI mit Data Marts, OLAP-Strukturen, Standards und Beratung.

Technologien: SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS, Python, Tableau/Server, REST, CSV/XML, Jira, Confluence; Scrum, MDM.

Nutzen: Konsistente Analyseplattform und verlässliche tagesaktuelle Daten trotz großer Mengen; transparente Geschäfts- und Marktsteuerung sowie standardisierte Planung und Self-Service-Analysen.

CO2-konforme Volumenplanung und Optimierung des Ergebnisbeitrags

VW Nutzfahrzeuge AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: Solution Architect

Konzeption einer CO2-konformen Volumenplanung zur Optimierung des Ergebnisbeitrags der Fahrzeugflotte. Gemeinsame Problem- und Anforderungsdefinition; Analyse vorhandener und möglicher Quellen sowie Machbarkeitsbewertung anhand von Datenbasis und Automatisierungsgrad.

IST-/SOLL- und GAP-Analyse zu Planungsprozessen, Logik, Datenverfügbarkeit und Systemintegration. Ausarbeitung eines Vorgehensmodells und eines quadratischen Optimierungsmodells zur Absatzplanung nach unterschiedlichen Zielsetzungen.

Entwurf einer webbasierten Anwendung einschließlich Funktionsumfang und Systemanbindung. UML-Modellierung von Anwendungsfällen, Komponenten, Schnittstellen und Abläufen. Begleitung der Entwicklung als Schnittstelle zwischen Anwendern und Entwicklung.

Technologien/Methoden: Microsoft SQL Server, Python, Tableau, Java, Jira, Confluence, quadratische Optimierung, Scrum, UML, GAP-Analyse und Software-Architektur.

Nutzen: Planung der EU-Flottenemissionen unter gesetzlichen Rahmenbedingungen und Optimierung des Ergebnisbeitrags unter Vermeidung von Strafzahlungen.

Migration eines DWHs von Microsoft SQL Server nach Teradata

AUDI AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: Solution Architect / Projektleiter

Migration eines DWHs von Microsoft SQL Server nach Teradata. Abstimmung von Umfang, Zielbild und Migrationsplan bei paralleler Weiterentwicklung des Altsystems; technische GAP-Analyse zu Datenmodellen, ETL, Ladeverfahren, Performance und BI-Anbindung.

Migration von Datenstrukturen und T-SQL-Logik nach Teradata sowie Anpassung der SSIS-Prozesse. Leistungsfähige Ladeverfahren für große Datenmengen; Reload- und Synchronisationsverfahren für den Parallelbetrieb.

Schrittweise, abwärtskompatible Umstellung von Datenversorgung, Data Marts und Tableau-Dashboards. Technische und fachliche Validierung zwischen Alt- und Zielsystem; Verantwortung für Wartbarkeit, Betriebsstabilität und Performance der Ablaufsteuerung.

Technologien/Methoden: Microsoft SQL Server, SSIS, Teradata, Tableau, Confluence, DWH-Migration, GAP-Analyse, ETL, Validierung und Synchronisation.

Nutzen: Erfolgreiche Migration auf das zentrale Teradata-DWH mit mehr als 250 Nodes; Ausfallzeit für Dashboardanwender im einstelligen Minutenbereich, niedrigere Betriebskosten und nachweislich konsistente Ergebnisse.

BI-Lösung zur Komplexitätsreduzierung der Stückliste

AUDI AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: Solution Architect

Entwicklung einer BI-Lösung zur wirtschaftlich fundierten Reduzierung der Stücklistenkomplexität aus Vertriebssicht. Gemeinsame Definition von Zielbild und Problemstellung; Entwicklung und Bewertung von Lösungsansätzen anhand vorhandener Daten und Prozesse.

Entwicklung und Performanceoptimierung eines SQL-basierten Mappings auf Teradata zur Verknüpfung historisierter Fahrzeugaufträge mit der aktuellen Stückliste einschließlich Teileauflösung. Algorithmus zur Identifikation von Exklusivteilen und deren Abhängigkeiten von Sonderausstattungskombinationen.

Bewertung nach Absatz, Substitutionsmöglichkeiten und Ertrag zur Identifikation wirtschaftlich relevanter Ansatzpunkte.

Technologien/Methoden: Teradata, SSIS, Python, Tableau, SQL, Jira, Mapping, Algorithmusentwicklung, Stücklistenanalyse, Varianten- und Komplexitätsmanagement, Scrum.

Nutzen: Transparenz zwischen Teilen und treibenden Ausstattungen, Bewertung von Teilefixkosten und Vertriebsnutzen sowie Entscheidungsgrundlagen für Angebotsvarianz. Mapping-Laufzeit unter drei Stunden ermöglicht tagesaktuelle, wiederverwendbare Ergebnisse.

Reporting-System für Importeure aus 20 Ländern

AUDI AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: DWH-Architekt

Aufbau eines Reporting-Systems für Importeure aus 20 Ländern. Abstimmung von Anforderungen und Vorgehen mit zahlreichen Ansprechpartnern der Märkte; Analyse zentraler/dezentraler Quellen mit unterschiedlichen Strukturen, Formaten und Bereitstellungswegen.

Definition einheitlicher Daten- und Qualitätsstandards sowie standardisierter Lieferformate. Prüfung der Länderdaten auf Vollständigkeit, Korrektheit und Konsistenz. Harmonisierung und Konsolidierung mit SSIS einschließlich struktureller und fachlicher Konfliktbereinigung.

Konzeption eines globalen, erweiterbaren ER-Datenmodells unter Berücksichtigung marktspezifischer Regeln und Ausnahmen. SQL-basierte Mapping-/Referenzierungslogik zur Verknüpfung von Länder-, Zentral- und Fachsystemdaten; zentrale Datenhaltung und marktspezifische Data Marts auf SQL Server.

Technologien/Methoden: Microsoft SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS, Tableau, SQL, C#, Jira, Confluence, DWH, ETL, ER-Modellierung, Datenqualität und Scrum.

Nutzen: Vergleichbare länderspezifische KPIs, konsolidierte Daten aus 20 Ländern sowie Analysen zu Paketierung, Up- und Cross-Selling.

Softwaremodule für die Variantenmanagement-Software TRAVIS

BMW AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: Solution Engineer / Softwareentwickler

Maßgebliche Neu- und Weiterentwicklung der Variantenmanagement-Software TRAVIS mit C#/.NET. Modulare Kern-/Plugin-Architektur, Entkopplung von Daten, Logik und UI nach MVC. Command Pattern für rückgängig machbare Änderungen und Ereignismodell zur automatischen UI-Aktualisierung; Design Patterns und Dependency Injection.

Quadratische Optimierung von Variantenstückzahlen mit Multithreading. Eigenes modellierbares Kalkulationsmodell mit XML-basierter Domain Specific Language (DSL), Parsern und Validatoren; Speicheroptimierung durch Flyweight Pattern.

Zwei regelbasierte SAT-Lösungsverfahren für rücksprungfreie Variantenkonfiguration mit paralleler Verarbeitung: Umsetzung eines wissenschaftlichen Verfahrens in C# und Entwicklung eines in ausgewählten Domänen schnelleren eigenen Ansatzes. Testgetriebene Entwicklung mit NUnit für Regelpriorisierung und Widerspruchserkennung; automatisierte Tests fachlicher und mathematischer Problemklassen.

Technologien/Methoden: C#, .NET, NUnit, XML, TRAVIS, TDD, Design Patterns, DSL, SAT-Algorithmen, quadratische Optimierung und Multithreading.

Nutzen: Zentrale Funktionen für Variantenplanung und Komplexitätsmanagement, performante Lösung NP-vollständiger Konfigurationsprobleme und stabiles Regelwerk.

Optimierung von Blindverbau in variantenreichen Baugruppen

BMW AG

Automobil und Fahrzeugbau

Rolle: Solution Engineer / Softwareentwickler

Entwicklung eines Verfahrens zur Optimierung von Blindverbau in variantenreichen Baugruppen. Gemeinsame Definition der fachlichen Ziele; Erhebung relevanter Einflussgrößen und Aufbau eines Vorgehensmodells zur strukturierten Erfassung der Daten und Beziehungen.

Mathematische Modellierung von Zielfunktion und Randbedingungen unter Berücksichtigung von Teilekosten, geplanten Absätzen sowie technischen und vertrieblichen Restriktionen. Entwicklung eines genetischen Optimierungsalgorithmus in C#/.NET mit paralleler Verarbeitung.

Aufbereitung und Export der Ergebnisse nach Microsoft Excel, Qualitätssicherung und Tests sowie Schulung der Mitarbeiter.

Technologien/Methoden: C#/.NET, Microsoft Excel, genetische Algorithmen, Parallel Computing, Zielfunktionsdefinition, Optimierung, Variantenplanung, Testing und Schulung.

Nutzen: Optimierte Variantenplanung, einheitliches Vorgehen zur Minimierung des Blindverbaus und Forecast der Blindverbaukosten bei unterschiedlichen Strategien.

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