Cologne, North Rhine-Westphalia, Germany
With a background in STS, I am curious how tech can make visible what otherwise stays hidden. On a national level, I shape GenAI, HPC and trustworthy AI in German federal projects & policies. Before I worked at BCG on Tech & Digital strategy consulting projects across industries. Furthermore, I conducted socio-technical research at the Bavarian Research Institute for Digital Transformation and TU Munich. Previously, I obtained a Master's in STS and a cooperative Bachelor's in Digital Business Mgmt: Industry 4.0. Working at IBM for 3 years, I completed 7 assignments with a particular focus on AI. During this time, I collected experience abroad in a semester in Paris and an internship at the IBM Chief Analytics Office in New York.
Referent für KI, Daten- und Digitalpolitik mit Fokus auf GenAI und LLMs, High Performance Computing und vertrauenswürdiger KI. Hierzu zählen vor allem Policy- und Projektarbeit für fachlichen KI-Einsatz auf unterschiedlichen Ebenen (u.a. EU und internationale Zusammenarbeit, Bundesministerien, Ressort und Geschäftsbereich, verbindende Akzeleratoren, Inkubatoren und Datenlabore, u.a. für Nutzung in Agrifood-Praxis und -Forschung wie auch Verwaltungsdigitalisierung und Bürokratieabbau)
Berater in BCGs Digitalsparte Technology & Digital Advantage (TDA) mit Fokus auf Beratung von Industrie-, Konsumgüter-, Versicherungs- und Finanzkunden, v.a. an der digitalen Schnittstelle zu Nachhaltigkeits-, Governance-, Organisations- und Restrukturierungsthemen Beispiele: Management von digitaler Transformation, Vendorenauswahl, IT Strategieentwicklung, Aufbau von (IT-)Governance- & Reorganisationsstrukturen, inkl. Krisenmanagement, IT Zielbild-Gestaltung, Capability Assessments, Bebauungspläne und Workshops zu strategischen Entscheidungen wie auch Kundenreisengestaltung
Empirische Forschung zu organisationalem Identitäts- und Strategiewandel in der digitalen Transformation von Engineering- und Manufacturingunternehmen sowie Automotive-OEMs.
Strategische Research zu Human Friendly Automation und Cultural Change mit Fokus auf Jobrollentransformation und Employee Journey bei Einsatz von intelligenten Maschinen
Im dualen System erhalten die Studenten einen Bachelorabschluss innerhalb von sechs Semestern mit jeweils drei Monaten Vollzeitstudium und einer anschließenden dreimonatigen Praxisphase im Partnerunternehmen.
Forschung zur Mensch-Maschine-Interaktion und Technikakzeptanz im autonomen Zugverkehr sowie komplexe Digitalisierungsprojekte im Bahnkontext.