Timon Höfer-Mathematischer KI-Berater | Maschinelles Lernen & Computer Vision auf PhD-Niveau | Industrielle KI, Vision-Language-Modelle

Ich unterstütze Unternehmen dabei, mathematisch komplexe AI-Ideen in robuste, testbare und produktionsnahe Lösungen zu übersetzen. Mein Schwerpunkt liegt an der Schnittstelle von Mathematik, Machine Learning, Computer Vision und industrieller Anwendung: von technischer Machbarkeit über Modell- und Datenstrategie bis hin zu Experimentdesign, Evaluation, Produkt-Roadmap und Umsetzung mit Engineering-Teams.

Besonders stark bin ich dort, wo reine Prompting- oder Standard-ML-Ansätze nicht ausreichen: visuelle Qualitätssicherung, Anomalieerkennung, Vision-Language-Modelle, 6D Pose Estimation, Modellbewertung, Optimierung, erklärbare AI und datengetriebene Entscheidungsprozesse. Ich bringe einen mathematischen Hintergrund, Forschungserfahrung in Deep Learning und Computer Vision sowie praktische Erfahrung in industriellen und automotive-nahen AI-Kontexten mit. Was ich für Kunden leiste

Ich helfe Teams, AI-Projekte technisch sauber aufzusetzen, Risiken früh sichtbar zu machen und aus unscharfen AI-Ideen umsetzbare Projektpläne zu entwickeln. Dazu gehören die Auswahl geeigneter Modellklassen, Aufbau von Evaluationsmetriken, Konzeption von Benchmarks, Analyse von Modellfehlern, Datenstrategie, technische Due Diligence und die Übersetzung zwischen Management, Produkt und Engineering.

Typische Projektrollen

AI / ML Consultant für mathematisch anspruchsvolle Use Cases Applied Machine Learning Engineer für Computer Vision und multimodale AI Consultant für Vision-Language-Modelle, Modellbewertung und AI-Evaluation AI Product Owner / Technical Product Lead für Enterprise-AI-Initiativen Berater für industrielle Anomalieerkennung, Qualitätssicherung und erklärbare AI Sparringspartner für AI-Strategie, Machbarkeit, Architektur und Roadmap

Projektarten, die besonders gut passen

Ich bin besonders interessiert an Projekten, bei denen AI nicht nur demonstriert, sondern belastbar validiert und in reale Prozesse integriert werden soll. Dazu zählen industrielle Computer-Vision-Systeme, Automotive- und Mobility-Anwendungen, AI-gestützte Qualitätssicherung, multimodale Systeme, LLM-/VLM-Evaluation, technische AI-Strategie, Proof-of-Concepts mit klarer Produktionsperspektive sowie Rollen, in denen Forschung, Produkt und Engineering zusammengebracht werden müssen.

Positionierung

Mein Mehrwert liegt darin, mathematische Tiefe, moderne AI-Methoden und produktorientierte Umsetzung zu verbinden. Ich arbeite gern mit Teams, die anspruchsvolle technische Probleme lösen wollen und dafür jemanden brauchen, der sowohl die Modellseite als auch die Business- und Produktlogik versteht.