Anomaly Detection Experten in München

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

• Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
• Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
• Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
• Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
• Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
• Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
• Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
• Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
• Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
• Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
• Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
• Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
• Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
• Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).

• Unterstützung der Programmsteuerung: Mithilfe bei der Pflege von Planung und Ressourcenauslastung und Sicherstellung der Einhaltung von Umfang, Qualität und Zeitrahmen
• Meeting- und Kommunikationsstrategie: unterstützte die Organisation von Lenkungsausschüssen, Arbeitsgruppen und All-Hands-Meetings; bereitete Unterlagen vor, führte Protokolle und koordinierte die Logistik
• Projektberichterstattung und -koordination: arbeitete mit Projektleitern an umfassenden Lieferberichten und stellte eine effektive Kommunikation auf allen Ebenen sicher
• Überwachung der Ergebnisse: kontrollierte Projektlieferungen, um Programmanforderungen zu erfüllen
• Koordination von Veränderungsinitiativen: unterstützte die Bewertung von Änderungsfolgen im integrierten Programmmanagementplan
• Projektmanagement-Zertifikate: geschult in Prince2, IPMA, zertifizierter Scrum Master und Product Owner
• Problemlösung: erkannte proaktiv Probleme und löste sie effizient
• Analytische und organisatorische Fähigkeiten: zeigte starke analytische Kompetenz und außergewöhnliches Organisationstalent in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen

• Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python, SQL, REST APIs, AWS Lambda, S3, RDS PostgreSQL, EventBridge, CloudWatch, Docker, Apache Airflow und BigQuery – Integration von Daten aus GA4, Google Ads, Meta Ads, CMS, CRM, Newslettern, Events und B2C-Bestellsystemen in analyseoptimierte Datensätze.
• Aufbau einer markenübergreifenden Lakehouse-Architektur von AWS zu BigQuery – Umwandlung von Roh-JSON/CSV-Daten in strukturierte, partitionierte und wiederverwendbare Reporting-Schichten mit Staging-, Intermediate-, Canonical- und Mart-Modellen.
• Entwurf relationaler und dimensionaler Datenmodelle: 3NF-Staging-Modelle, Star-Schemas, Faktentabellen, Dimensionstabellen, tägliche KPI-Aggregate und Dashboard-optimierte Marts für Marketing-, Content-, Abonnement-, Event-, CRM- und Umsatzanalysen.
• Implementierung produktionstauglicher Datenqualitäts- und Pipeline-Zuverlässigkeitsfunktionen: inkrementelle Loads, idempotente Upserts, Deduplizierung, Schema-Validierung, Zeilenabgleich, Null-Checks, Anomalieerkennung, Frische-Monitoring, Logging, Wiederholungsversuche und Fehlerbenachrichtigungen.
• Automatisierung markenübergreifender Reporting-Prozesse und Datenprodukte – Pipelines für 73 Newsletter-Kampagnen, 31 Lead-Listen-Synchronisierungen, 52 Event-Partner-Berichte und eine 500K-Datensatz-Unternehmensabgleich-Pipeline; Reduzierung der manuellen Datenvorbereitung um ca. 70 % und Steigerung der Analyst-Produktivität um ca. 30 %.

• Architektur und Aufbau eines GenAI-basierten Tools zur automatisierten Asset-Erstellung für Social-Media-Kampagnen mit Nano Banana und Python. Es verarbeitet Kampagnenbriefing, Zielgruppe und zwei Produkte als Eingabe, generiert optimierte Prompts für Bild- und Textproduktion und nutzt Funktionen für Textpositionierung, ansprechende Overlays, Größenanpassung und strukturiertes Hochladen in AWS S3.
• Entwicklung und Aufbau einer Multi-Agenten-News-Intelligence-Plattform mit spezialisierten Rollen, darunter Retriever-Agenten (Tavily-Web-Scraping), Synthese-Agenten und Claude als Kurator/Orchestrator, und Entwurf autonomer Agentenzusammenarbeitsmuster mithilfe von LangChain und RAG.
• Aufbau eines autonomen Kundendienst-Agenten mit n8n und LLMs, der End-to-End-Support-Automatisierung mit nachvollziehbarer Argumentation, Governance-Kontrollen und skalierbarer Workflow-Orchestrierung mittels Python und Vektordatenbanken bietet.
• Entwicklung einer Finanzvalidierungs-Engine mit ML-gestützter Anomalieerkennung zur Plausibilitätsprüfung von Rechnungen, Compliance-Automatisierung und Risikominderung unter Verwendung von TensorFlow und SQL.
• Erstellung einer Kosteneinsparungsanwendung mittels OCR, KI, Pandas und NumPy für Datenanalyse, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.

• Entwicklung von Geschäftslösungen in den Bereichen Datenanalyse und KI, einschließlich Anomalieerkennung, Bedarfsprognosen und Vision AI auf Basis von AWS, Azure und GCP
• Kunden dabei unterstützen, wettbewerbsfähiger, agiler und widerstandsfähiger zu werden, indem Daten in Unternehmensprozesse integriert werden
• Verantwortlich für die Neukundengewinnung und den finanziellen Erfolg von Kundenprojekten in der DACH-Region
• Projekte steuern und die enge Abstimmung zwischen allen beteiligten Partnern sicherstellen

• Integrierten Ansatz zur Erkennung von Strukturschäden in Beton, Stahl und Glas eingeführt, basierend auf Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Wechselwirkungen zwischen Materialien hervorgehoben, um Diagnosen zu verbessern und Predictive Maintenance zu ermöglichen.

• NLP-basierten Medical Note Simplifier entwickelt, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches, kindgerechtes Englisch umwandelt. Dabei Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen angewendet, um patientenrelevante Maßnahmen zu extrahieren und als klare To-Do-Punkte umzuformulieren. Zwei Backends mit Flask und Tornado aufgebaut und eine druckbare Weboberfläche erstellt.

• Erforsche und entwickle Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
• Verbessere Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
• Überwachtes Fine-Tuning (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
• Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time-Training, (transduktives) aktives Lernen, verstärkendes Lernen
• High-Throughput-Serving mit vLLM
• Anwenden von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektor-Datenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
• Generieren und Filtern synthetischer Daten, Clustering
• Erkennen von Halluzinationen
• Evaluierung von Chatbot-Modellen (ROUGE, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
• Visualisierung von Experimenten (matplotlib)

• Untersuchte den Einfluss der Struktur neuronaler Netze auf netzwerkinspirierte Kernel wie den Neural Tangent Kernel (NTK).
• Zeigte durch theoretische Analysen und empirische Studien, dass der RKHS von NNGP ein Unterraum des NTK ist.
• Untersuchte die Verbindungen dieser Kernel zur Matérn-Familie.

• Ich begann meine Karriere beim Nationalen Statistikamt als Assistant Expert und wurde später zum Expert befördert
• Spezialisierte mich auf die Analyse amtlicher Statistiken und die Bearbeitung komplexer Datensätze, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen
• Leitete erfolgreich jährlich über 20 laufende Projekte und koordinierte sie, indem ich mit bereichsübergreifenden Teams zusammenarbeitete, um datenbasierte Entscheidungen und Prozessoptimierungen voranzutreiben
• Führte saisonale Anpassungsanalysen mit JDemetra+ für jährlich über 1.000 Zeitreihen durch, darunter BIP-, Außenhandels- und Verbrauchervertrauensindizes
• Setzte Prognose-, Backcasting- und Nowcasting-Techniken für Zeitreihen ein und analysierte dabei komplexe Datensätze und hochfrequente Zeitreihen
• Erstellte ökonometrische Modelle zur Bewertung wirtschaftlicher Trends und politischer Auswirkungen und wendete statistische Methoden an, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern
• Erstellte statistische Modelle, darunter ARIMA-Modelle, und ermittelte Schlüsselfaktoren mithilfe statistischer Tests und wirtschaftlicher Relevanz
• Sicherte die Datenintegrität durch Anomalieerkennung, Datenbereinigung, Ausreißeranalyse und Verbesserung der Datenqualität in verschiedenen Datenbanken
• Automatisierte Workflows zur Datenvorverarbeitung und -transformation mit Python und SQL, wodurch manueller Aufwand reduziert und die Effizienz gesteigert wurde
• Entwickelte Dashboards und Berichte in Excel und R Markdown, um Ergebnisse effektiv zu visualisieren und zu präsentieren
• Unterstützte andere Abteilungen bei Bedarf an Datenanalysen und bot Schulungen zu Datenanalyse, Zeitreihen und saisonaler Anpassung an
• Erstellte Methodikberichte für amtliche Statistiken und kommunizierte Ergebnisse und Erkenntnisse an technische und nicht-technische Stakeholder
• Arbeitete mit internationalen Partnern (EUROSTAT, ICON Institute) zusammen, um Methoden zu harmonisieren
• Bearbeitete Statistiken zu Außenhandelsindizes, Bruttoinlandsprodukt, Erwerbstätigenstatistik, Außenhandelsstatistik, Umsatzindizes, Industrieproduktionsindex, Verbraucherpreisindex, Verbrauchervertrauen, Arbeitseinsatz, Arbeitskosten- und Verdienststatistik, Einzelhandelsumsatzindizes, Dienstleistungen sowie Einzelhandels- und Bauvertrauen

• Generierte synthetische Datensätze für CXR, Mammografie und die Erkennung distaler Radiusfrakturen mit GANs und Diffusion und erstellte >50k synthetische Bilder für Benchmarking.
• Sicherung DSGVO-konformer Workflows und Reproduzierbarkeit, sodass der Datensatz für interne Validierung und akademische Zusammenarbeit genutzt werden konnte.
• Projekt im internen F&E-Showcase von MedTank als Vorzeigeinitiative für synthetische Daten hervorgehoben.

• Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
• Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
• Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
• Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
• Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)