Über Rene
- Agentic AI / Multi-Agent Systems mit LangGraph und Pydantic
- LLM- und RAG-basierte Entscheidungsunterstützung für Operations
- Workflow Automation mit n8n, APIs und internen Tools
- AI Governance, Architektur-Reviews und Enterprise Readiness
- Integration von KI in bestehende CRM-, Cloud- und Prozesslandschaften
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Projekt- und Berufserfahrung
- Graphic Packaging InternationalEnterprise Architect | Head of AIDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGSeptember 2024 - Heute (1 Jahr und 9 Monate)Berlin, DeutschlandTransformationsportfolios werden in Excel gesteuert und im Quartals-Offsite neu priorisiert — Budget folgt dem lautesten Stakeholder, nicht dem größten Wertbeitrag.Lösung: Composite-Scoring-Engine (4 gewichtete Dimensionen) + Capability-Reifegrad-Modell (Prozess / People / Technologie / Daten) + KI-Empfehlungsschicht mit nachvollziehbarer Begründung + Live-Portfolio-Dashboards. Read/Write-Integration mit dem EAM-Katalog (LeanIX, ServiceNow APM, Ardoq). Deployment on-prem oder Private Cloud.Ergebnis:• 12 Live-Initiativen über 4 Dimensionen gescort, Portfolio €2,4M• Scoping: 4–6 Wochen Workshop → Minuten (KI-vorgeschlagen)• Repriorisierung: Quartals-Offsite → bei jeder Metadatenänderung• Allokation transparent: 67% committed / 21% planned / 12% freiStack: Composite Scoring, Capability Radar, LLM-Empfehlungsschicht, LeanIX / ServiceNow APM / Ardoq APIs.
- Graphic Packaging InternationalSolution Architect | AI SolutionsDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGFebruar 2022 - September 2024 (2 Jahre und 7 Monate)Berlin, DeutschlandSAP-Produktivdaten fließen in Dev/QA/Training. Deterministische Masking-Tools (SAP TDMS, Delphix, Informatica) decken ~95% strukturierter Spalten ab — Lücken bleiben bei Freitext-NOTES, unklassifizierten Z-Tabellen und OCR-Scans. Ein General-LLM über 100% der Daten ist wirtschaftlich nicht tragbar.Lösung: Feinjustierter deutscher PII-Redactor (LoRA-Adapter auf Qwen2.5-1.5B) als Drop-in-Layer NACH dem deterministischen Masking. Routet Freitext und unklassifizierte Spalten ans Modell, liefert strukturiertes JSON (redigierter Text, Entity-Klassen, Risiko-Level, Review-Flags) für 12 deutsche Entity-Typen. Läuft vollständig auf Kunden-Hardware (150 MB Adapter), DSGVO-konform by design.Ergebnis:• Entity-F1: 0,375 → 0,917 (2,4× besser als Baseline)• JSON-Parse-Validität: 81% → 100%• Risk-Level-Exact-Match: 0,50 → 0,94• Training: ~90 Min auf einer RunPod A40; Inferenz auf einer Consumer-GPUStack: Qwen2.5-1.5B-Instruct, LoRA / PEFT / TRL, Pydantic-validiertes JSON, HuggingFace Hub, Apache 2.0.
- Graphic Packaging InternationalInformation Technology System AdministratorDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGJanuar 2012 - August 2020 (8 Jahre und 7 Monate)Berlin, GermanyLed the migration of 2,500 mailboxes across two Microsoft 365 tenants, covering 30 locations and 5 languages. Took the technical lead, built the project plan, delegated to external contractors, and coordinated rollout across time zones until every mailbox was moved.
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Ausbildung und Abschlüsse
- IT-Systemelektroniker, Deutsche TelekomOSZ Informations- und Medizintechnik2005
Zertifizierungen
- TOGAF 9The Open Group2022
- Azure Solutions Architect ExpertMicrosoft2023