Beratung und Entwicklung in SAP HR und EHS

Im Rahmen eines Support-Tickets habe ich beim Kunden umfassende technische Systemchecks durchgeführt, um den allgemeinen Zustand des SAP-Systems zu analysieren und mögliche Fehlerursachen systematisch zu identifizieren. Ziel war es, die Systemstabilität zu bewerten und technische Auffälligkeiten transparent darzustellen. Dabei habe ich verschiedene systemnahe Analysewerkzeuge und Standardfunktionen genutzt, um Laufzeitfehler, inkonsistente Systemzustände sowie potenzielle Schwachstellen im laufenden Betrieb zu untersuchen. Die Analyse umfasste sowohl die Auswertung technischer Fehlerbilder als auch die Bewertung der Auswirkungen auf bestehende Geschäftsprozesse. Die gewonnenen Erkenntnisse habe ich strukturiert dokumentiert und mit den zuständigen IT-Ansprechpartnern des Kunden abgestimmt. Auf diese Weise konnte ich eine fundierte Grundlage für weitere Maßnahmen im Betrieb oder für vertiefende technische Analysen schaffen. Durch dieses Ticket habe ich meine Kenntnisse im Bereich technischer SAP-Systemanalysen im Application-Support-Umfeld weiter vertieft und ein ganzheitliches Verständnis für die Überwachung und Stabilisierung von SAP-Systemen aufgebaut.

Im Rahmen eines Supporteinsatzes habe ich beim Kunden ein umfangreiches Ticket im SAP-HR-Umfeld bearbeitet, das sich auf Fehler im An- und Abwesenheitsprozess bezog. Konkret scheiterten Abwesenheitsanträge aufgrund von Zeitfehlern, was eine detaillierte fachliche und technische Analyse des gesamten Prozesses erforderlich machte. Meine Aufgabe bestand darin, den End-to-End-Prozess der An- und Abwesenheitsbeantragung systematisch zu analysieren. Dabei habe ich die fehlerhaften Anträge reproduziert, die zugrunde liegenden Zeitkonstellationen geprüft und mögliche Ursachen in der Zeitbewertung, den Abwesenheitsarten sowie den zugehörigen Customizing-Einstellungen identifiziert. Ein besonderer Fokus lag auf der Prüfung von Datums- und Zeitlogiken, Grenzfällen (z. B. Tageswechsel, Teilzeiträume) sowie der korrekten Verarbeitung im System. Auf Basis der Analyse habe ich die relevanten Konfigurationen im HR-Umfeld überprüft und angepasst, um die fehlerhafte Verarbeitung der Anträge zu beheben. Ergänzend habe ich die Ergebnisse nachvollziehbar dokumentiert und mit den zuständigen Ansprechpartnern abgestimmt, um eine nachhaltige Lösung und eine stabile Nutzung des Abwesenheitsprozesses sicherzustellen. Durch dieses Ticket konnte ich meine Kenntnisse im SAP-HCM-Abwesenheitsmanagement weiter vertiefen und ein detailliertes Verständnis für zeitabhängige HR-Prozesse aufbauen.

Im Rahmen eines Supporteinsatzes habe ich den Kunden bei der Bearbeitung und Analyse zahlreicher Support-Tickets im SAP-Umfeld unterstützt. Der Schwerpunkt meiner Tätigkeit lag auf der strukturierten Analyse von Incidents und Service Requests, die verschiedene funktionale und technische Bereiche des SAP-Systems betrafen. Im Zuge der Ticketbearbeitung habe ich umfassende Systemchecks durchgeführt, um Fehlerursachen zu identifizieren, Systemzustände zu bewerten und potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen. Dabei erhielt ich Einblicke in unterschiedliche Komponenten der SAP-Systemlandschaft und arbeitete sowohl mit fachlichen als auch technischen Informationen, z. B. zur Analyse von Stammdaten, Customizing-Einstellungen, Benutzerberechtigungen und Schnittstellen. Ein wesentlicher Bestandteil meiner Arbeit war die enge Abstimmung mit internen IT-Ansprechpartnern des Kunden sowie die saubere Dokumentation der Analyseergebnisse und Lösungswege. Durch mein strukturiertes Vorgehen konnte ich zur Stabilisierung des Systembetriebs beitragen und eine nachhaltige Bearbeitung wiederkehrender Problemstellungen unterstützen. Gleichzeitig habe ich mir ein breites Verständnis für systemübergreifende Zusammenhänge innerhalb der SAP-Landschaft angeeignet.

Im Rahmen eines Supporteinsatzes habe ich den Kunden im SAP-HR-Umfeld (SAP HCM) bei der Analyse, Prüfung und Optimierung verschiedener Systembereiche unterstützt. Der Fokus lag auf der Durchführung strukturierter Systemchecks sowie der Bearbeitung und Anpassung von regelmäßig laufenden Hintergrundjobs innerhalb der HR-Systemlandschaft. Ein wesentlicher Bestandteil meiner Tätigkeit war die Analyse und Pflege von Job-Intervallen, um eine korrekte und stabile Ausführung zeitkritischer HR-Prozesse sicherzustellen. Dabei habe ich sowohl bestehende Jobkonfigurationen überprüft als auch Anpassungen vorgenommen, um Fehlerbilder zu beheben und die Systemstabilität zu erhöhen. Zusätzlich habe ich Analysen und Konfigurationen im Bereich der Abwesenheitsanträge durchgeführt. Dies umfasste die Prüfung von fachlichen und technischen Einstellungen, die Analyse von Fehlverhalten in Genehmigungsprozessen sowie die Unterstützung bei der korrekten Abbildung von Abwesenheitsarten und Workflows. Durch diese Tätigkeiten erhielt ich tiefe Einblicke in die HR-spezifischen Prozesse und deren technische Umsetzung im SAP-System. Durch die enge Zusammenarbeit mit den HR-Fachbereichen und der IT konnte ich ein umfassendes Verständnis für die Zusammenhänge zwischen HR-Prozessen, Customizing und technischer Systemkonfiguration aufbauen und zur nachhaltigen Stabilisierung des HR-Betriebs beitragen.

Als Technischer Experte und Projektverantwortlicher wurde in eigenständiger Einzelarbeit ein virtueller 5G-Netzwerkkern sowie zugehörige virtuelle Endgeräte emuliert. Die technische Basis für dieses Projekt bildete eine komplexe Umgebung aus drei verschiedenen Virtuellen Maschinen (VMs) und einem dedizierten Linux-Gerät. Die Hauptverantwortung lag in der Konzeption und Ausführung einer Vielzahl von Messungen (mittels TCPDump) sowie der Entwicklung von Python- und Bash-Skripten zur Datenerfassung und automatisierten Auswertung. Die so gewonnenen Daten wurden durch den Einsatz von Python-Bibliotheken und selbstentwickelten Skripts tiefgehend analysiert und in Form von Graphen visualisiert. Die finalen Ergebnisse des Projekts wurden ausführlich dokumentiert und von Wissenschaftlern der Universität für weiterführende Forschungen genutzt.

Als Teil eines Projektteams wurde ein wetterfestes Messsystem für ein Lastenrad konzipiert und implementiert. Das System integrierte verschiedene Sensor- und Kameratechnologien, die über einen Arduino-Controller angesteuert und verbunden wurden. Die Verantwortung umfasste die Sicherstellung der robusten Datenübertragung vom Arduino auf einen Laptop, wo die erfassten Rohdaten anschließend mithilfe von Python-Skripten ausgewertet wurden. Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit war die Transformation der Messdaten in spezifische Datenformate, um diese für die weiterführende Analyse durch Geographen an der Universität direkt nutzbar zu machen.

Über einen Zeitraum von drei Jahren wurde ein Lehrauftrag zur Wissensvermittlung und Projektbetreuung im Bereich vernetzter IoT-Systeme (Internet of Things) wahrgenommen. Die Schwerpunkte der Lehrtätigkeit und Projektleitung umfassten die didaktische Konzeption und Durchführung wöchentlicher, 90-minütiger Lehrveranstaltungen für Gruppen von 20 bis 50 Personen. Inhalte waren die Vermittlung von Fachthemen in Netzwerkarchitektur (Routing, Switching), Systememulation und Datentransfer. Hinzu kam das fachliche Mentoring von Studierenden in 6-monatigen Zyklen, mit dem Ziel der erfolgreichen Replikation eines Systems zur Erfassung, Auswertung und Visualisierung von Echtzeit-Messdaten (Audio und Temperatur). Die zugehörige Technische Verantwortung beinhaltete die maßgebliche Mitentwicklung und Konfiguration eines maßgeschneiderten Raspberry Pi-Betriebssystems als technische Projektgrundlage. Darüber hinaus gehörte das vollständige Infrastruktur-Management zum Aufgabenbereich, inklusive der eigenständigen Verantwortung für den Hardware-Lebenszyklus durch systematisches Zurücksetzen, Formatieren und Flashen der gesamten physischen Hardware (Router, Switches, Embedded Devices) zur Vorbereitung der Projektzyklen.

Innerhalb eines Entwicklerteams wurde eine Full-Stack-Anwendung für das Schulmanagement konzipiert und umgesetzt. Das Projekt umfasste die Implementierung und Anbindung von Datenbanken zur Verwaltung von Schülern, Klassen, Stundenplänen, Lehrplänen sowie weiteren relevanten Lehrerbereichen. Die Datenabfrage erfolgte mittels SQLAlchemy in Python und wurde über ein Flask-Backend per REST-Schnittstelle an ein Angular-Frontend zur Visualisierung gesendet. Während des gesamten Projekts wurde eine technische Dokumentation geführt und das Versionsmanagement via GITLab sichergestellt.