Senior Enterprise Architect AI
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- 01.12.2024
Kurzvorstellung
Auszug Referenzen (2)
"In this role M. managed portfolio and program of a Delivey Hub."
7/2021 – 12/2023
TätigkeitsbeschreibungKompetente Führungspersönlichkeit mit nachweislicher Erfolgsbilanz beim Aufbau, der Betreuung und der Leitung unterschiedlicher Teams von KI-Spezialisten durch „Servant Leadership“ in einem agilen hybriden internationalen Zusammenarbeitsmodell. Einführung eines schlanken Portfoliomanagement innerhalb einer zentralen KI-Abteilung für KI Services für strategische Progarmme und über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Sicherstellung einer termingerechten und budgetkonformen Projektabwicklung mit klaren Erfolgsindikatoren (OKRs, KPIs). Förderung eine kollaborativen, funktionsübergreifende Kultur zwischen Business und IT. Plattformkonsolidierung im Rahmen der Einführung eines globalen Datenökosystem auf GCP. Roll-out einer globaler Plattform für MLOps, LLMOps sowie Conversational AI. Erfolgreiche Einführung des ersten produktiven GenAI-Services der Deutschen Telekom. Operationalisierung des zentralen Datenprodukts für Customer Feedback Management.
Eingesetzte QualifikationenAgile Methodologie, Generative KI, GPT, Portfolio-Optimierung, Jira, Lean Prozesse, Large Language Models, MLOps, Produktmanagement, Programm-Management
"Lead Architect in Delivery Hub for ML Solutions."
12/2018 – 7/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Zertifizierter SAFe-Architekt mit umfassender Erfahrung in der Entwicklung und Architektur von KI-gestützten Diensten. Als Lead Architect und wichtiges Mitglied des Führungsteams war ich maßgeblich am Aufbau einer agilen Delivery Unit für KI bei der DTIT beteiligt. Der Fokus lag darin für die wichtigsten strategischen Geschäftsprogramme der Deutschen Telekom KI Services über ein agiles Vorgehensmodell nach SAFe gemeinsam mit den Business Partner zu entwickeln und zu betreiben. Wichtige Erfolge waren:
Vorreiterrolle für die wichtigsten KI Initiativen in unterschiedlichen Fachdomänen
Design und Roll-out einer internationalen MLOPs Plattform auf Target Infrastrukturen (AWS, Google, on Press) und später auch für GenAI mittels einer Modularen Architektur basierend auf Kubeflow
Aufbau der größten internationalen KI Community innerhalb der Deutschen Telekom
Etablierung eines Cloud-nativen Entwicklungsmodells für KI Lösungen in Zusammenarbeit mit dem Cloud Center of Excellence, um die Cloud-native Entwicklungsprozesse basierend auf einem trusted infrastructure Konzept zu gestalten.
Förderung einer DevOps-Kultur durch Moderation einer Community of Practice, um Referenzlösungen und CI/CD Standards zu definieren inklusive Wissensmanagement
Gründung einer bereichsübergreifenden Architekturcommunity für KI Primärer Entwicklungspartner innovative Initiativen für robuste KI in Zusammenarbeit mit der Forschungs- und Entwicklungsabteilung der Telekom.
Vorreiter für interdisziplinäre Zusammenarbeit, um KI Dienste E2E gestalten - insbesondere Design Thinking, Lean UI/UX, agile Produktentwicklung, DevOPs
Entwicklung eines Schulungsmodells für KI mit besonderem Fokus auf Reskilling
Verschränkung der KI Entwicklung mit Data Driven Strategy und Zieplattform für Big Data auf der Cloud (GCP), inkl. Betrieb des wichtigsten Datenprodukts für Customer Feedback Management
Architekturvisualisierung, Big Data, Data Warehousing, Continuous Delivery, MLOps, Transformer, Enterprise Architect (EA), Software Architecture, Software Design, Docker, Softwareentwicklung (allg.), Digitale Transformation, Digitalisierung, Google Cloud, User Experience (UX), Amazon Web Services (AWS), Kubernetes, Wissensmanagement, Design Thinking
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2024 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
Vordenker und Stratege für die Entwicklung eines Kooperations- und Entwicklungsmodells für Vereinssoftware im Non-Profit-Bereich im Rudersport
Strategieberatung für ein mittelständisches IT-Unternehmen aus dem Finanz- und Versicherungssektors zur Etablierung von KI-Fähigkeiten
Digitalisierung, Google Cloud, Lean Startup
7/2021 – 12/2023
TätigkeitsbeschreibungKompetente Führungspersönlichkeit mit nachweislicher Erfolgsbilanz beim Aufbau, der Betreuung und der Leitung unterschiedlicher Teams von KI-Spezialisten durch „Servant Leadership“ in einem agilen hybriden internationalen Zusammenarbeitsmodell. Einführung eines schlanken Portfoliomanagement innerhalb einer zentralen KI-Abteilung für KI Services für strategische Progarmme und über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Sicherstellung einer termingerechten und budgetkonformen Projektabwicklung mit klaren Erfolgsindikatoren (OKRs, KPIs). Förderung eine kollaborativen, funktionsübergreifende Kultur zwischen Business und IT. Plattformkonsolidierung im Rahmen der Einführung eines globalen Datenökosystem auf GCP. Roll-out einer globaler Plattform für MLOps, LLMOps sowie Conversational AI. Erfolgreiche Einführung des ersten produktiven GenAI-Services der Deutschen Telekom. Operationalisierung des zentralen Datenprodukts für Customer Feedback Management.
Eingesetzte QualifikationenAgile Methodologie, Generative KI, GPT, Portfolio-Optimierung, Jira, Lean Prozesse, Large Language Models, MLOps, Produktmanagement, Programm-Management
12/2018 – 7/2021
Tätigkeitsbeschreibung
Zertifizierter SAFe-Architekt mit umfassender Erfahrung in der Entwicklung und Architektur von KI-gestützten Diensten. Als Lead Architect und wichtiges Mitglied des Führungsteams war ich maßgeblich am Aufbau einer agilen Delivery Unit für KI bei der DTIT beteiligt. Der Fokus lag darin für die wichtigsten strategischen Geschäftsprogramme der Deutschen Telekom KI Services über ein agiles Vorgehensmodell nach SAFe gemeinsam mit den Business Partner zu entwickeln und zu betreiben. Wichtige Erfolge waren:
Vorreiterrolle für die wichtigsten KI Initiativen in unterschiedlichen Fachdomänen
Design und Roll-out einer internationalen MLOPs Plattform auf Target Infrastrukturen (AWS, Google, on Press) und später auch für GenAI mittels einer Modularen Architektur basierend auf Kubeflow
Aufbau der größten internationalen KI Community innerhalb der Deutschen Telekom
Etablierung eines Cloud-nativen Entwicklungsmodells für KI Lösungen in Zusammenarbeit mit dem Cloud Center of Excellence, um die Cloud-native Entwicklungsprozesse basierend auf einem trusted infrastructure Konzept zu gestalten.
Förderung einer DevOps-Kultur durch Moderation einer Community of Practice, um Referenzlösungen und CI/CD Standards zu definieren inklusive Wissensmanagement
Gründung einer bereichsübergreifenden Architekturcommunity für KI Primärer Entwicklungspartner innovative Initiativen für robuste KI in Zusammenarbeit mit der Forschungs- und Entwicklungsabteilung der Telekom.
Vorreiter für interdisziplinäre Zusammenarbeit, um KI Dienste E2E gestalten - insbesondere Design Thinking, Lean UI/UX, agile Produktentwicklung, DevOPs
Entwicklung eines Schulungsmodells für KI mit besonderem Fokus auf Reskilling
Verschränkung der KI Entwicklung mit Data Driven Strategy und Zieplattform für Big Data auf der Cloud (GCP), inkl. Betrieb des wichtigsten Datenprodukts für Customer Feedback Management
Architekturvisualisierung, Big Data, Data Warehousing, Continuous Delivery, MLOps, Transformer, Enterprise Architect (EA), Software Architecture, Software Design, Docker, Softwareentwicklung (allg.), Digitale Transformation, Digitalisierung, Google Cloud, User Experience (UX), Amazon Web Services (AWS), Kubernetes, Wissensmanagement, Design Thinking
12/2016 – 10/2018
Tätigkeitsbeschreibung
Als Chapter Lead im Bereich Product & Innovation bei der Deutschen Telekom AG war ich ein zentrales Mitglied der Führungsteams des strategischen KI Innovationsprogramms im Vorstandsressort Technologie bei der Deutschen Telekom und arbeitete in einem Führungsteam an der Leitung von Matrix-Teams in komplexen Umgebungen nach dem Spotify-Modell. Gemeinsam haben wir wichtige KI-Initiativen vorangetrieben, die DevOps-Kultur sowie ein Betriebsmodell für für KI gestützte Services etabliert. Mein Schwerpunkt lag in der Führung und Entwicklung von Architekturfähigkeiten, der Leitung der Architektur und des Designs von KI-gesteuerten Diensten und der Förderung der API-gesteuerten Geschäftsentwicklung. Ich spielte eine entscheidende Rolle bei der Integration von voneinander abhängigen Elementen wie Geschäftsinteressenten, Forschungsinstituten und Start-ups. Darüber hinaus trug ich zu erfolgreichen Proofs of Concept und Proofs of Value mit führenden KI-Technologien in verschiedenen Geschäftsbereichen bei und half unter anderem bei der Entwicklung eines preisgekrönten digitalen Assistenten.
Insgesamt habe ich mir durch meine Tätigkeit ein breites Erfahrungsspektrum über die Einsatzmöglichkeiten von KI über viele Geschäftsdomänen hin hinweg erarbeitet.
Architekturvisualisierung, Continuous Delivery, DevOps, Continuous Integration, CUDA, Maschinelles Lernen, Naive Bayes, Natural Language Understanding, Neuronale Netze, Pandas, Tensorflow, Transformer, Named-entity recognition (NER), Natural Language Processing, Scrum, QoS (Quality of Service), Software Architecture, Software Design, UML, Python, Cloud Computing, Amazon Web Services (AWS), Lean Prozesse, Design Thinking, Make-or-Buy, Technische Projektleitung / Teamleitung
12/2010 – 12/2016
Tätigkeitsbeschreibung
Gestaltung des EAM Frameworks der
Chefarchitekt in "Complex Deals" bzw. "Big Deals"
Übernahme Architekturverantwortung in Presales
Gestaltung des Architekturportfolios der T-Systems
Übernahme Architekturverant- wortung im strategischen Programm „DE-
Erfolge:
Plattformentwicklung für „Lo-cation Based DRM“ basierend auf dem Entwurf eines mit ei-nem Innovation Award ausgezeichneten Produktansatzes, Veröffentlichung eines Patents
Gewinn des größten strategischen Deals der T-System in 2011 (Projektvolumen 100 Mio. €)
Einführung der ersten Managed Container Services einschl.
Automatisierung des Bestell- und Bereitstellungsprozess der wichtigsten Middleware Komponenten der T-Systems, später Blueprint für Container as a Service bei der DTIT
Referenzdeployments von Microservices mittels Software
Engineering Toolchain der T-Systems (Grundlagen für heutiges DevOps as a Service Angebots)
DevOps (allg.), Docker, Enterprise Architect (EA), It-Governance, Configuration Management, Continuous Integration, Kubernetes, Technische Projektleitung / Teamleitung, Unternehmensberatung
Zertifikate
DeepLearning AI, Stanford University
Coursera
Coursera
Hasso Plattner Institute
Scaled Agile, Inc.
Scaled Agile, Inc
Coursera (Prof. NG)
BCG & University of Virginia, Coursera
United Latino Students Association
Ausbildung
Ruhr-Universität Bochum
Bochum
Über mich
M.s Kernkompetenz liegt darin, Geschäfts- und Produktideen im jeweiligen Unternehmenskontext erfolgreich zu gestalten und umzusetzen. Mit umfangreicher Erfahrung in hybriden, agilen Kollaborationsmodellen, wie dem Spotify-Ansatz und SAFe, versteht er es, effizient mit verschiedenen, teilweise unabhängigen Disziplinen zusammenzuarbeiten. Dazu gehören das Senior Management, Business Stakeholder, Product Owner sowie Experten aus den Bereichen Lean UI/UX, DevOps, DevSecOps, Cloud Engineering, Data Science und Künstliche Intelligenz.
Auf strategischer Ebene liegt sein Beratungsschwerpunkt in der Entwicklung von Einführungsstrategien für AI und der Organisation nationaler sowie internationaler Programme. Er verfügt über tiefgehende Erfahrung in der Überführung von Geschäftsideen in Solution Architekturen, insbesondere mit einem technologischen Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz, Cloud Native und Serverless Entwicklungsmodellen.
Darüber hinaus verfügt er über Führungserfahrung von Expertenteams
Da KI stark von der Verfügbarkeit und Qualität der Daten abhängt, kann M. auch bei der Gestaltung von Datenprodukten und der Integration von Daten unterstützen.
Beispiele seiner Arbeit:
Optimierung der Cost of Delay Faktoren: Aufbau und Betrieb einer internationalen, cross-infrastrukturellen Plattform (AWS, GCP, onPrem) für MLOps mit einem System-Team (7-8 FTE). Ergebnis: Reduzierung der Time-to-Market von KI-gestützten Lösungen von Monaten auf wenige Wochen.
Kosteneinsparungen durch strategische Entscheidungen: Einsparungen von mehreren Millionen Euro durch Anpassung der Make-or-Buy-Strategie bei KI nach Evaluierung unterschiedlicher Produktstrategien (Cloud-Anbieter vs. Start-up vs. Open Source) und Bewertung strategischer Partnerschaften.
Operationalisierung eines zentralen Datenprodukts für Customer Feedback Management: Verarbeitung von über 10 Millionen Feedbacks pro Jahr. Das Produkt ist entscheidend für die Steuerung der Kundenzufriedenheit und wird von mehreren Tausend Frontline-Agenten und Dutzenden Business-Analysten genutzt.
Operationalisierung des ersten LLM-basierten Services im Telekom-Konzern: Interpretation von über 7.500 Text-Feedbacks pro Woche zur schnellen Entscheidungsfindung in Bezug auf Maßnahmen zur Behebung von Kundenproblemen. Geplante Umsatzsteigerungen und Betriebserweiterungen im zweistelligen Millionenbereich sowie eine Erhöhung des Net Promoter Scores (NPS).
Weitere Kenntnisse
Einführung eines Container Layers auf den strategischen Plattformen der T-Systems (Vmware, OTC, on premise), Initiierung der Transformation der Software Engineering Toolchain auf Docker bei der T-Systems (heute DevOps as a Service), SaaS Modell für Digitale Assistenten
Gründung eines lean-start-ups und Etablierung eines schlanken und kosteneffizienten Entwicklungsprozess basierend aug JIra, GCP CloudRun und MongoDB
Schulung von Führungskräften in Bezug auf die Einsatzmöglichkeiten mit KI
Design und Entwicklung einer Plattform für Conversational AI und semantischer Suche (10 digitale Assistenten im SaaS Modell, Integration semantischer Suche im Geschäftsportal sowie der konzernweiten Policy DB).
Breiter Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von KI. Zusätzlich zu seinem Fokus auf die Wertschöpfung mit KI bringt er ein sehr gutes Verständnis über die technologischen
Einsatzmöglichkeiten von KI mit ein: Als Chapter Lead für Architecture und DevOps in dem strategischen Innovations Programm für KI Bei der Deutschen Telekom hat er
verschiedener Proof of Values mit KI in unterschiedlichen Unternehmenssegmenten durchgeführt. Darunter die Möglichkeiten der Prozessautomatisierung mit Knowledge Graphs, Process Mining mittels Deep learning in Zusammenarbeit mit der DFKI, Digitale Assistenzsysteme (NLP), Forecasting (insbes. GradientBoosting), Object Detection,
Einsatz von LLMs, Multiagentensysteme
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