Forschungsassistenten in Deutschland

• Echtzeit-Tonerkennung auf FPGA (~20 ms Latenzziel) mit einer Filterbank-Architektur und einer Fuzzy-Logic-Entscheidungsstufe, ohne FFT wegen des Kompromisses zwischen Fensterlänge und Frequenzauflösung.
• Verantwortlich für Systemintegration und Architektur.

Entwicklung Python-basierter KI-Microservices und Integrationen für eine AEC/VR-SaaS-App auf Unity-Basis, mit Schwerpunkt auf LLM/VLM-Funktionen, retrievalgestützten Systemen, RESTful APIs, containerisierter Bereitstellung und einem Automatisierungs-Microservice für die CAD-zu-Unity-Pipeline.

• Entwicklung eines eigenen, auf Hybrid A* basierenden Algorithmus in C#, um Krankenhausszenarien zu simulieren, Konflikte in frühen Entwurfsphasen anhand von Kollisions- und Raumdaten zu erkennen und strukturierte Berichte zu erstellen.
• Lösung und Automatisierung des zeitaufwendigen Problems, CAD-Dateien in nutzbare Unity-Umgebungen umzuwandeln – mit einer speziell entwickelten Echtzeit-Pipeline und einer ZeroMQ-basierten Kommunikationsschicht zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Prozesse und für Echtzeit-Performance.
• Entwicklung einer Docker-basierten FastAPI-Pipeline zur Automatisierung von CAD-zu-Unity-Prozessen, die visuelles Objekt-Matching, Bild-Embeddings und vorab berechnete Metadaten kombiniert, um CAD-Objekte automatisch Unity-Verhaltensskripten zuzuordnen, Eigenschaften zuzuweisen und wiederholte KI-Inferenzaufrufe zu reduzieren.
• Erstellung von Dokumentationen und Beispielen, damit technische Nutzer die KI-Automatisierungspipeline verstehen, konfigurieren und erweitern können.

• Unterstützung der Forschung in der Kontinuumsmechanik mit Schwerpunkt auf Finite-Elemente-Modellierung, Materialverhalten, Verschleißmechanik und gekoppelten PDE-Formulierungen.
• Entwicklung und Validierung numerischer Simulationen, Durchführung von Datenverarbeitung und Analyse sowie Beitrag zu technischen Publikationen.
• Unterstützung bei Automatisierungsskripten, der Erstellung von Abbildungen und Dokumentationen sowie der täglichen Projektkoordination, um einen reibungslosen Forschungsfortschritt sicherzustellen.
• Die Implementierung von Algorithmen erfolgt in Fortran und Python.

• Entwicklung einer React-basierten Forschungsplattform mit interaktiven 3D-/AR-Workflows zur Produktvisualisierung.
• Implementierung der Interaktionsverfolgung und Nutzungsanalyse zur Messung des Nutzerverhaltens und der Nutzung von Funktionen innerhalb einer Forschungsplattform.
• Bereitstellung der Forschungsplattform und Integration eines analytischen R-Shiny-Dashboards, das Forschenden die interaktive Untersuchung von Meta-Analyse-Ergebnissen innerhalb einer einheitlichen Plattform ermöglicht.

• Entwickelte und führte End-to-End-KI-Implementierungen in verschiedenen Forschungsbereichen durch: passte einen PMAM-Transformer in PyTorch für historische Sprachanotation an, arbeitete an großangelegter Bildklassifikation (Deutsches Insektenmonitoring-Programm) und an der Segmentierung von 3D-Medizinscans – deckte den kompletten Ablauf ab, von Anforderungsanalyse und Datenaufbereitung über Modelldesign, Training, Evaluation bis zur Ergebnisübergabe an Fachexperten.
• Erstellte LLM-basierte, agentenbasierte Workflows für mehrstufige kontextbezogene Recherche und Verarbeitung historischer Daten: orchestrierte Aufgabenverteilung, Retrieval-Erweiterung und Generierungsphasen – erhielt praxisnahe Einblicke, wo LLM-Systeme zuverlässig arbeiten, wo sie versagen und wie man robuste Pipelines um diese Einschränkungen herum aufbaut.
• Entwickelte eine Full-Stack-Webplattform in TypeScript und React mit REST-API und Elasticsearch-Backend und integrierte KI-gestützte Recherche in ein interaktives Portal für Forschende – zeigte die Fähigkeit, KI-Komponenten Ende-zu-Ende in bestehende Systeme einzubetten und nicht nur als eigenständige Modelle.
• Setzte Claude Code und Cursor als primäre Engineering-Tools in allen Projekten ein, mit tiefem Praxiswissen über KI-unterstützte Entwicklungs-Workflows, ihre Zuverlässigkeit und ihre Integration in strukturierte Entwicklungsprozesse für gleichbleibende Qualität.

• Mitarbeit an der Review-Studie „Safety and Diagnostics of Metal Hydride Hydrogen Storage Systems“.
• Literaturrecherche zu Risiken, Charakterisierungsmethoden und Sicherheitsstrategien.
• Untersuchung des Einsatzes alternativer Verbundwerkstoffe zur Explosionseindämmung in Wasserstoffanwendungen über atmosphärischen Bedingungen.
• Einarbeitung in Prüfstände, insbesondere Gemischaufbereitung und Deflagrationsprüfverfahren nach ISO 80079-49, sowie Umgang mit Wasserstoff/Luft-Gemischen.
• Erstellung und Überarbeitung von Betriebsanweisungen sowie sicherheitstechnischer Bewertung gemäß BetrSichV und GefStoffV.
• Durchführung und Auswertung von Deflagrationstests zur Analyse des Verhaltens von Verbundwerkstoffen unter thermischer und mechanischer Belastung.

• Durchgeführte qualitative und quantitative Analysen der gewonnenen Ergebnisse, Kategorisierung von Themen, Bewertung von Methoden und Beurteilung der Studienqualität und -zuverlässigkeit.
• Erstellte Forschungsberichte und Evidenzzusammenfassungen, um wichtige Trends, Lücken und Chancen für akademische Betreuer oder funktionsübergreifende Teams zu kommunizieren.
• Präsentierte Ergebnisse durch klar strukturierte Visualisierungen, Tabellen und narrative Zusammenfassungen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und zukünftige Forschungsrichtungen zu steuern.

• Aufbau einer Databricks-ETL-Pipeline zum Einlesen und Bereinigen von JSON-Buchmetadaten aus der OpenLibrary-API.
• Transformation verschachtelter Datensätze mit Python/PySpark und Strukturierung in kuratierte analytische Tabellen.
• Laden der verarbeiteten Datensätze in Snowflake zur Ermöglichung von SQL-basiertem Reporting und Metadatenanalyse.

• MAVAE/VAE-Modelle in PyTorch trainieren und optimieren, um Anomalien in multivariaten Zeitreihendaten von Sensoren zu erkennen.
• Vorverarbeitungs-Workflows und Evaluations-Pipelines entwerfen, um Modellgenauigkeit und Robustheit zu verbessern.
• Performance von MAVAE im Vergleich zu statistischen Basisansätzen und Deep-Learning-Methoden benchmarken und vergleichende Erkenntnisse präsentieren.
• Mit Forschungsbetreuern zusammenarbeiten, um Hypothesen zu verfeinern und experimentelle Ergebnisse in einsatzfähige Forschungsergebnisse zu überführen.

• Large Language Models für Textklassifikation und Definitionserkennung angewendet.
• ETL-Pipelines und Dashboards für Datenanalysen mit SQL, Power BI und Python entworfen.
• Beiträge zu wissenschaftlichen Publikationen und Datenvisualisierungen für KI-Projekte mit PyTorch und TensorFlow geleistet.
• Technische und fachliche Teams vernetzt, um datengetriebene Entscheidungen voranzutreiben.

• Leitete Data-Engineering- und Machine-Learning-Projekte zur Erstellung des groß angelegten Wissensgraphen WorldKG
• Entwickelte Pipelines für heterogene Datenintegration (OpenStreetMap, Wikidata, DBpedia) mit Python und SQL
• Entwarf neuronale Architekturen (Transformer, adversariale Netzwerke) für Schema- und Entitätsabgleich
• Erstellte skalierbare ETL-Workflows zur Harmonisierung strukturierter und unstrukturierter geographischer Informationen
• Setzte semantische Modellierung und SPARQL-Abfragen für Datenfusion und Governance ein
• Betreute Masterstudierende in KI-, raum-zeitlichen Daten- und Wissensgraph-Themen und förderte praktisches Experimentieren und Innovation

• Implementierte Stereo-Kamerakalibrierung und setzte inkrementelle Structure-from-Motion-(SfM)-Algorithmen ein, um ein detailliertes 3D-Modell eines Gabelstaplers für das AR-fähige Smart Forklift-Projekt zu erstellen
• Entwickelte eine OpenCV-basierte Vorverarbeitung, die die Datenpräzision um 20% und die Analysefähigkeiten von Industrievideos verbesserte

• Entwicklung von Machine-Learning- und symbolischen Modellierungs-Workflows zur Prognose der Permittivität von HF-Materialien basierend auf Impedanzspektroskopiedaten.
• Fokus auf Preprocessing-Techniken zur Steigerung der Modellgenauigkeit und Verbesserung der Leistung von HF-Sensoren in Hochfrequenzumgebungen.

• Verbesserung der Zuverlässigkeit von Solar-PV-Mikronetzen durch prädiktive, wetterbasierte Systeme.
• Mitverantwortlich für die Installation eines Solar-Minikraftwerks in Kenia mit Fokus auf kostengünstige Überwachungslösungen für erneuerbare Energien.
• Durchführung von Datenanalysen und Forschungsdokumentationen in Zusammenarbeit mit internationalen Projektteams.
• Präsentation der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen in China und Katar.