Johannes Michael Tauscher, M.Sc.

Entwicklung einer modernen Kommunikations- und Engagement-Plattform für Mitglieder und Fans von Vereinen und Verbänden, um Beteiligung und Engagement zu ermöglichen — eine Möglichkeit, seine Meinung zu äußern. Ich leite die technische Entwicklung: von Konzept und Architektur bis zur Umsetzung des Produkts als kundenseitig ausgerolltes MVP mit einem 4-köpfigen Entwicklungsteam und Koordination externer IT-Partner.

• Bei einer zunächst vagen Problemstellung leitete ich Product-Ideation-Workshops, um Team-Vision und Product-Solution-Fit-Roadmap auszurichten.
• Aufbau der Engagement-Plattform von 0 → 1 in unter 12 Monaten mit 30.000 € Budget (voraussichtlich ca. 1,5 Mio. € Post-Money-Bewertung).
• Verantwortlich für die Software-Architektur des SaaS: Design von Microservices mit Docker Containerization (Distroless, Multistage Build) und Service Mesh-Patterns, um schnelle Skalierbarkeit sicherzustellen und 'prototype slug' zu vermeiden.
• Stabilisierung der Frontend-Delivery-Pipeline: Next.js-Builds im Multi-Workspace-Monorepo konfiguriert/optimiert und reproduzierbare Builds über Umgebungen sichergestellt, um Zeitaufwand und Kosten pro Dev für Plattform-Probleme zu senken.
• Aufbau von DevEx/DevOps: CI/CD-Pipelines, Linting und Pre-commit Hooks sowie Logging und Testing für Next.js- und Python-Services; reduzierte Release-Reibung und beschleunigte Onboarding-Zeiten.
• Verantwortlich für Systemadministration und Networking: Microsoft-Tenant-Administration, SSL/TLS/DNS-Management und nginx-Routing-Konfiguration.
• Entwicklung von Machine Learning- und (agentic) NLP-Pipelines in Python: Semantic Text Chunking + RAG-Vektorisierung mit Qdrant, Sentiment Analysis, Topic Clustering und Content-Zusammenfassung als Analyse-Services und zentraler Werttreiber für den Kunden.
• Etablierung GDPR-konformer Datenschutz- und Privacy by Design-Praktiken, um juristische Rahmenbedingungen zu adressieren und ein wertvolles Gütesiegel zu erhalten.
• End-to-End technische Delivery verantwortet und Interns, Contractors und externe Partner koordiniert; enge Zusammenarbeit mit dem Frontend-Lead.

Verantwortlich für die Betreuung talentierter Schülerinnen und Schüler (Gruppen von 4 bis 8).

• Erstellung individuell angepasster Materialien auf Universitätsniveau, um Herausforderungen zu bieten und Interesse an Mathematik zu wecken
• Initiierung einer von Schülern geleiteten Vortragsreihe über Künstliche Intelligenz und deren Anwendungsfälle
• Unterricht der mathematischen Grundlagen hinter 3D-Druck und Programmierung

Verantwortlich für die Validierung und Reproduktion früherer Forschungsergebnisse sowie für die Implementierung von Machine Learning-Algorithmen in R zur Lösung von Klassifikationsproblemen im Bereich der ASD-Diagnose.

• Meine Analyseergebnisse unterstützten die Findings von 3 peer-reviewten Publikationen (im Publikationsbereich aufgeführt) und wurden ca. 70-mal zitiert.
• Hochgradig interdisziplinäre Arbeit mit Psychologen und Medizinern, um den klinischen Hintergrund und die Implikationen der Daten zu verstehen + Erklärung der statistischen Methoden für Nicht-Data-Scientists

Als Data Analyst Praktikant bei Westphalia DataLab GmbH arbeitete ich an einem medizinischen Diagnostikprojekt, das 3D-Bildgebung und klinische Daten kombinierte; entwickelte und verbesserte ein Experiment-Tracking R/Shiny-Frontend und führte klinische Datenanalysen mit Python und R durch.

• Implementierung und Verbesserung von Features für ein Experiment-Tracking R/Shiny-Frontend zur Verbesserung des Workflows und der Benutzerfreundlichkeit
• Analyse von 3D-Bild- und klinischen Datensätzen mit Python und R zur Ableitung umsetzbarer diagnostischer Erkenntnisse
• Integration und Verwaltung von Projektdaten mit MongoDB und PostgreSQL sowie Pflege von Code/Versionierung mit Git

In meiner Rolle als Sport- und Athleten-Marketing-Manager aktualisierte und pflegte ich das Athleten-Portfolio als wertvolles Asset für den Marketing-Mix von Red Bull. Außerdem nahm ich am Business-Planning-Prozess für 2017 teil, indem ich Ideen generierte, diese evaluierte und für BP-Präsentationen aufbereitete.

• Team-Aktivierung von THW Kiel einschließlich personalisiertem Asset-Design und -Produktion sowie einem Flug in einem von Mateschitz' privaten Flugzeugen
• Event-Supervision und organisatorische Rolle in Projekten wie dem Hospitality-Bereich für Red Bulls VIPs beim MotoGP 2016

Das Student Brand Manager Programm von Red Bull ist darauf ausgelegt, die nächste Generation von Red Bull Marketing-Experten zu finden und auszubilden. Als Student Brand Manager war ich verantwortlich für die Organisation von Guerilla-Marketing-Events und die Schaffung von Markenbekanntheit in der Studentengemeinschaft. Die Rolle als SBM ermöglichte es mir, starke Marketing- und Führungskompetenzen zu entwickeln und praktische Erfahrungen im Markenmanagement von einer der weltweit bekanntesten Marken zu sammeln.

• Student Brand Manager des Jahres 2016 in Norddeutschland
• Organisation eigener Campus-Events und Moderation von Campus-Events anderer Student Brand Manager
• Teilnahme und Unterstützung diverser regionaler und nationaler Events wie Red Bull Seifenkistenrennen und Red Bull Coast2Coast

Angefangen als Praktikant unterstützte ich das HR-Team bei verschiedenen administrativen Aufgaben, Rekrutierungsprozessen und Mitarbeiter-Onboarding-Aktivitäten. Diese Rolle gab mir wertvolle Einblicke in HR-Abläufe innerhalb eines schnell wachsenden Startup-Unternehmens.

• Der HR-Rekrutierungsprozess war verantwortlich für die Einstellung von 70 neuen Mitarbeitern (von 30) innerhalb eines Jahres und trug zum schnellen Wachstum des Unternehmens bei.
• Ich war verantwortlich für das Scouting und die Auswahl von Kandidaten, die Terminplanung von Interviews und die Koordination der Kommunikation zwischen Bewerbern und Hiring Managern, wodurch die Effizienz des Rekrutierungsprozesses verbessert wurde.

• Gesamtnote: 1,7
• Masterarbeit (1,1): Neural Machine Translation mit Transformers - Nutzung der Pivot Technique für Sprachpaare mit geringen Ressourcen
• weitere persönliche Schwerpunkte auf fortgeschrittener Statistik, Machine Learning, Data Privacy, LLMs

• Bachelorarbeit (1,7): Multidimensionale Datenexploration und Visualisierung von Membranprotein-Attributen
• Schwerpunkte: Mathematik, Statistik, Informatik und Programmierung

• Bachelorarbeit (1,7): Einsatz der Linear Discriminant Analysis als Alternative zur Baumanalyse - methodologische Bewertung und exemplarische Implementierung anhand einer Umfrage zum Erfolg von Filmen.
• Schwerpunkte: Marketing, Engineering und Betriebswirtschaftslehre