Business & Deployment Analyst

Hannes Badermann

Wirtschaftsinformatik, Psychologie und Erfahrung in einem regulierten Umfeld. Ich bewege Dinge dort, wo komplexe Probleme aufeinandertreffen.

Portrait

Warum diese Rolle

Wirtschaftsinformatik gibt mir die technische Basis, um mit Entwicklern auf Augenhöhe zu sprechen. Psychologie gibt mir das Verständnis dafür, was Menschen wirklich wichtig ist. Meine Erfahrung im Banking hat mir beigebracht, in einem komplexen, regulierten Umfeld zu agieren.

Genau das braucht eine Rolle, die zwischen Produkt und Organisation vermittelt. Es geht darum, Technik, Menschen und die Bedingungen zu verstehen, unter denen beides zusammenkommen muss.

Technik

Auf Augenhöhe mit Entwicklern und Daten denken.

Mensch

Vertrauen aufbauen statt überzeugen wollen.

Regulierung

Komplexität so aufbereiten, dass sie angenommen wird.

Werdegang

DZ BANK AG

Business Analysis & Digital Transformation

08/2018 – heute · Corporate Student → Analyst → Associate

Begonnen im dualen Studium mit Stationen in Treasury, IT und Debt Capital Markets. Seitdem arbeite ich an einer Plattform, die das Eigengeschäft von über 700 Genossenschaftsbanken entlang der gesamten Prozesskette abbildet, von Research über Handel bis zur Abwicklung und Überwachung. Dabei bin ich Teil eines agilen Softwareprojekts, von der fachlichen Anforderung bis zur technischen Umsetzung mit dem Entwicklungsteam.

Konzeption & Technik

  • Konzeption und Rollout eines KI-gestützten Advisory-Chatbots für über 700 Genossenschaftsbanken, inklusive Definition des strategischen Zielbilds für Hotline-Entlastung und agentisches Arbeiten
  • Fachliche Konzeption eines MCP-Servers als Zugriffsschicht auf Kundendaten innerhalb des Chatbots, ausgelegt als Grundlage für weiterführende agentische Anwendungsfälle
  • Eigenständige Anbindung einer neuen API als gesamtheitlicher Prozess, von der technischen Umsetzung bis zur Umstellung bestehender Abläufe auf die neue Schnittstelle
  • Automatisierung wiederkehrender manueller Prozesse auf SQL-Basis

Enablement & Struktur

  • Laufende Betreuung der fachlichen Hotline für Genossenschaftsbanken bei spezifischen Software- und Prozessfragen
  • Aufbau einer unternehmensweiten Wissensplattform (Regulatorik, Software, Prozesse), heute zentrale Referenz des Teams
  • Eigene Trainings für Hotline-Mitarbeitende zur besseren Kundenansprache
  • Verbesserung von Datenstrukturen und Reporting-Architektur als Basis für Skalierung und Automatisierung

Genau das suche ich auch in Zukunft. Projekte, in denen fachliches und technisches Verständnis gleichermaßen gefragt sind.

Projekte

Projekt 2 - Laborwert-App

[PROJEKTNAME 1]

Problem

Blutwerte bekommt man meist als Zahlenliste. Eine Einordnung, was sie bedeuten und wie sie sich über die Zeit verändern, fehlt oft.

Ansatz

KI-gestütztes RAG-System, das Laborwerte nicht nur einzeln, sondern longitudinal einordnet - Verlauf über Zeit statt statischer Momentaufnahme. Interpretation erfolgt immer im Kontext vorheriger Werte und medizinischer Referenzquellen, nicht als isolierte Zahl.

Stack

  • Python 3.9
  • FastAPI
  • Uvicorn
  • PostgreSQL
  • SQLAlchemy
  • Anthropic Claude API (RAG)
  • PubMed E-utilities & Europe PMC
  • REST API

Architekturentscheidung

Schema-flexible Datenstruktur (JSONB-basiert) statt starrem Schema - weil jedes Labor eigene Nomenklaturen, Einheiten und Referenzbereiche nutzt und ein festes Schema bei jedem neuen Labor brechen würde.

Stand

In aktiver Entwicklung, Kernfunktionen bereits funktionsfähig.

Repo / Demo folgt

Projekt 1 - Runway Scanner

Runway Scanner

Problem

Informationen zu Designer-Runway-Kollektionen sind oft fragmentiert und hinter Paywalls versteckt.

Ansatz

Runway-Bilddaten aus einem Webarchiv bezogen, Umwandlung der Kollektionsbilder in CLIP-Embeddings, Ähnlichkeitsvergleich beim Abgleich eines nutzerhochgeladenen Fotos, ausgeliefert über eine interaktive Weboberfläche.

Stack

  • Streamlit
  • open_clip_torch (CLIP ViT-B-32)
  • PyTorch
  • NumPy
  • Pillow
  • Pandas & PyArrow
  • Requests

Architekturentscheidung

Vortrainiertes CLIP-Modell statt eigenem Klassifikator: Bilder werden als normalisierte Vektoren gespeichert, die Zuordnung erfolgt über Cosine Similarity statt fester Kategorien, sodass sich neue Kollektionen ohne Retraining ergänzen lassen. Gespeichert werden ausschließlich Embeddings und Metadaten, keine Bilddaten, was den Speicherbedarf erheblich reduziert. Modellinferenz und Vektorvergleich laufen vollständig lokal, ohne externe API-Abhängigkeit.

Stand

Fertig nutzbar, läuft stabil.

GitHub-Repo

Arbeitsweise & Werte

Komplexität mit klarem Ziel

Ich arbeite am liebsten an Problemen, die viele Teile zusammenbringen müssen, aber ein klares Ergebnis haben. Bei solchen Aufgaben bleibe ich, bis ich das Ganze verstanden habe. Am längsten dranbleibe ich bei den Projekten, bei denen am Anfang unklar ist, wie alles zusammenpasst, und am Ende ein funktionierendes System steht.

Klarheit über Erwartungen

Nicht jede Anforderung ist im Gesamtprojekt gleich wichtig. Wenn ein Kunde die eigene Anforderung für zentral hält, obwohl sie im Projekt nachrangig ist, sage ich das offen, statt es zu umgehen. Ehrliche und direkte Kommunikation ist für mich der Schlüssel erfolgreicher Arbeit.

Ein klares Zielbild

Ohne eine Vorstellung vom Ergebnis lässt sich kein Projekt zielgerichtet steuern. Wenn kein Zielbild vorgegeben ist, entwickle ich es selbst, bevor ich an der eigentlichen Umsetzung arbeite.

Ausbildung

B.Sc. Psychologie

MSB Medical School Berlin

04/2023 – 03/2026

Abschlussnote: 1,2

Bachelorarbeit: Development and Validation of a Video-Based Method for Measuring Unconscious Conflicts (Note: 1,0)

B.Sc. Business Information Systems

Frankfurt School of Finance & Management

09/2018 – 09/2021

Abschlussnote: 2,2

Bachelorarbeit: Evaluation of Productivity in Remote Work Environments (Note: 1,7)

Kontakt

Kontaktieren Sie mich direkt, ich melde mich in der Regel innerhalb eines Werktags zurück.

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