Research Associate in Deutschland

• KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
• Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
• LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
• Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
• End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
• HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
• GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
• Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
• Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt

• Angewandte fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens auf umfangreiche Datensätze zu Ungleichheit für Prognosen, Clustering und die Bewertung der Merkmalswichtigkeit, um Auswirkungen auf das Wachstum zu beurteilen
• Integrierte Datensätze zu Ungleichheit aus mehreren Quellen in ein einheitliches Panel; angewandte reproduzierbare Vorverarbeitungspipelines einschließlich Variablenharmonisierung, Ausreißerbehandlung, Normalisierung und multipler Imputationsverfahren
• Vier Aufsätze in internationalen, begutachteten Fachzeitschriften veröffentlicht

• 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.

Teilzeitstelle in einem öffentlich geförderten Forschungsprojekt

• Implementierung von Daten- und Feature-Pipelines sowie automatisierter Validierung und Berichterstattung für Versicherungsdatensätze mit mehreren Millionen Zeilen.
• Entwicklung einer produktionsreifen Bildverarbeitung zur Erkennung von Stofffehlern; Bereitstellung von wartbarem, gut getestetem Python-Code und prägnanten Berichten.

• IT-Beratung, Coaching und Umsetzung mit Schwerpunkt auf KI

• Einführung eines integrierten Ansatzes zur Erkennung struktureller Schäden in Beton, Stahl und Glas mithilfe fortschrittlicher Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Berücksichtigung materialübergreifender Wechselwirkungen zur Verbesserung der Diagnostik und Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung.

• Entwicklung eines NLP-basierten medizinischen Notizvereinfachers, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches Englisch auf Kinderniveau umwandelt. Anwendung von Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen, um für Patienten relevante Maßnahmen zu extrahieren und in klare To-do-Punkte umzuschreiben. Entwicklung von Flask- und Tornado-Backends sowie einer druckbaren Weboberfläche.

• Erforschung multimodaler KI-Systeme, die Bild-, Text- und strukturierte Daten integrieren.
• Entwicklung durchgängiger KI-Pipelines für Datenverarbeitung, Modelltraining und Evaluierung.
• Entwicklung und Test von Computer-Vision- und Bilderkennungslösungen mit Deep Learning.

• Entwicklung von NLP und LLM-POCs für den Einsatz in Produktionsunternehmen
• Anwendung fortschrittlicher Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse von Produktionsdaten und zur Entwicklung maßgeschneiderter Datenpipelines für die Qualitätssicherung
• Konzeption und Leitung des IAO-Grundlagenseminars zu KI in der Industrie, inklusive praxisorientierter Trainingsmodule

• Projektplanung, -durchführung und -management
• Analyse und Dokumentierung der technischen Daten
• Durchführung und Bewertung verschiedener quasi-statischer und dynamischer Experimente
• Repräsentation des Instituts auf internationalen Konferenzen
• Beteiligung an DFG-Forschungsprojekten: Sustainable and Energy-Efficient Aviation (Se2a) – Entwicklung eines FEM-basierten Simulationsrahmens zur Analyse des statischen und dynamischen Verhaltens von faserverstärkten Verbundwerkstoffen
• Beteiligung an DFG-Forschungsprojekten: Global-lokale thermomechanische Analyse des Bruchs in polykristallinen Siliziumschalen unter Verwendung eines Phasenfeldansatzes – Entwicklung eines FEM-basierten Simulationsrahmens zur Homogenisierung der Schadensentwicklung von Photovoltaikzellen
• Projekte erfolgreich abgeschlossen mit gründlicher Beantwortung der zentralen Forschungsfragen und Erreichen der vorgegebenen Projektziele
• Lehrtätigkeit in Finite-Elemente-Anwendungen & Faserverbund-Leichtbaustrukturen (Übungsveranstaltung und Prüfungsvorbereitung)
• Betreuung mehrerer Studentenprojekte und Masterarbeiten (Entwicklung von Themen und Bereitstellung technischer Unterstützung)

• 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

• Entwickelte ASR- und TSR-basierte Sprachverarbeitungspipelines auf AWS, die effiziente Merkmalsextraktion und skalierbare Bereitstellung für Sprach- und Textanalysen ermöglichen.
• Entwickelte ein multimodales System zur Erkennung von Sprachemotionen, das NLP und Deep Learning (Audio + Text) kombiniert, erreichte 98 % Genauigkeit und unterstützt Echtzeit-Inferenz in der Cloud.
• Entwarf und optimierte End-to-End-Workflows für Modelltraining und -evaluation mit AWS-Diensten (S3, EC2, Lambda), um Leistung, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
• Erstellte und implementierte interaktive, benutzerfreundliche Dashboards zur Datenvisualisierung und Generierung von Erkenntnissen, um Forschungsgruppen und Management bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.

• 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.

• Präparation der Proben nach VDI 3866 und VDI 3492
• Durchführung der Analysen nach VDI 3492
• Qualitätssicherung und Einhaltung der Sicherheitsstandards
• Dokumentation und Berichterstellung