Carsten Trumm

Als IT-Lösungsanbieter für digitales Kundenmanagement entwickeln wir passgenaue Lösungen für und mit Unternehmen.

Wir begleiten Sie bei der Digitalisierung Ihres Kundenmanagements von der Anforderungsdefinition über Customizing & Implementierung bis hin zur Wartung.

Mit der richtigen Balance aus Beratungs- und Umsetzungskompetenz stehen wir Ihnen in jeder Phase der digitalen Transformation zur Seite.

Business Concepts

Marketing & CRM Concepts

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Data Services / Data Loading

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Applied AI / KI

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IT-Projekt Management

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Training und Support

Data & Analytics

Reporting & Dashboards

Business Insights & Adhoc-Analytics

Data Quality Management

Transforming raw data into features used by ML training processes, creating new data based on exploratory analysis, extract information and monitoring quality and content for better AI models.

· Überführung des Teams aus dem Consumerbereich in eine zentralisierte Data & Analytics Organisation in Finance

· Umsetzung der One Data Strategie (Funktionsaggregation aus verschiedenen Teams aus den Bereichen Consumer, Finance, Customer Operations)

· Einführung des Vertex AI Feature Store mit dem Fokus auf real-time feature serving für Smart Routing (live Zuordnung von Kunden zu Inbound Agent Teams)

· Einführung von standardisiertem Monitoring zur Messung von ML Erfolgskriterien (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC)

· Vervollständigung Datenintegrationsstrategie und Historisierung von Feature Marts bis 25 Monate unter Berücksichtigung von DSGVO und TKG Vorgaben

· Pre-Qualifizierung bei der Entwicklung von Features mittels AutoML

· Iterative Verbesserung von Features durch Datenvisualisierung und fast-track Modellintegration sowie teamübergreifend organisierte Feedbackschleifen

Managing Data for Big Data Use Cases in the Consumer environment, including data and feature engineering for all AI use cases according to CI/CD standards.

· fachliche und disziplinarische Führung zweier Teams an verschiedenen Standorten mit bis zu 9 Mitarbeitern in zwei Stufen

· anforderungsbasierte Entwicklung von Datenprodukten für Machine Learning Anwendungsfälle, dabei insbesondere Data Cleansing, Data Quality Monitoring, explorative Datenanalyse und Feature Engineering in einem multi-systemischen und -produktbasiertem Markt

· kontinuierliche Dokumentation von Datenstrukturen und Software-Entwicklung sowie Einführung und Nutzung von Release Management-Methoden mittels GitHub

· bereichsübergreifende Schnittstelle bei datentechnischen Themen zu Data Engineering und weiteren Data Science Abteilungen im Unternehmen, aktive Abstimmung zu interdiziplinären und fachgebietsspezifischen Fragestellungen in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Customer Experience und Netztechnik

· Fachliche Verantwortung für das Footprint Management: datentechnische Repräsentation des Kommunikationsnetzwerks der Vodafone GmbH (alle Festnetze), Bandbreiten-Verfügbarkeitsinformation für Kundenanfragen, Berechnung der Unternehmens-KPI der „Homes Passed“, kontinuierliche Aktualisierung des deutschlandweiten Adressbestands sowie Ergänzung um soziodemografische Informationen zur Unterstützung z.B. der Marketing-Maßnahmen des Unternehmens