Artificial-Intelligence-Experten in Dresden

BAFA Beratung und Projektbegleitung bei der Einführung von KI-Lösungen und KI-Agenten.

• Analyse bestehender Geschäfts- und Kundenserviceprozesse sowie Identifikation von Automatisierungspotenzialen
• Konzeption von KI-gestützten Prozessen und Agenten für Kommunikation, Support und interne Abläufe
• Aufnahme und Strukturierung der Anforderungen mit den Ansprechpartnern des Unternehmens
• Planung der Umsetzung und Abstimmung zwischen Kunde, Beratung und Entwicklung
• Beratung zur Integration von KI in bestehende Arbeitsabläufe und Systeme
• Entwicklung von Anwendungsfällen sowie Priorisierung nach Nutzen und Umsetzungsaufwand
• Begleitung von Tests, Anpassungen und Einführung der Lösungen
• Beratung zu Datenschutz, Prozessgestaltung und Nutzung von KI im Unternehmen

Methoden/Technologien: KI-Agenten, OnPremises LLM, RAG, Prompt Engineering, Prozessautomatisierung, API-Integrationen, n8n, Projektmanagement.

Markenkommunikation, die Vertrauen und Wachstum schafft

Als Expertin für Markenkommunikation mit über 15 Jahren Marketing-Erfahrung entwickle ich Marketinglösungen, die nicht nur kurzfristige Erfolge bringen, sondern langfristig wirken. Mit einem ganzheitlichen Ansatz, der Neuromarketing und Verkaufspsychologie vereint, unterstütze ich dich dabei, deine Marke authentisch und erfolgreich zu positionieren.

Ich verstehe, wie Menschen lernen und entscheiden – und genau darauf bauen wir deine Strategie auf. Gemeinsam gestalten wir deine Markenkommunikation so, dass sie Vertrauen aufbaut, echte Verbindungen schafft und dir hilft, deine Ziele sicher zu erreichen.

Mit mir bekommst du nicht nur eine Lösung für heute, sondern die Werkzeuge, um deine Marke selbstbewusst und nachhaltig zu führen.

• Technische und fachliche Leitung der Software- und ML-Entwicklung; weitgehend eigenständige Umsetzung der Programmierung und Koordination des Teams sowie externer Projektpartner
• Entwurf, Erstellung und Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen aus experimentellen Bilddaten und Simulationen
• Auswahl, Implementierung, Training, Validierung und Test von neuronalen Netzen für bildbasierte Rekonstruktion und Transformation
• Systematische Bewertung, Vergleich und Optimierung verschiedener Modellarchitekturen (Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Autoencoder, Transformer)
• Konzeption und Implementierung von Explainable AI-Analysen zur Beurteilung der Modellinterpretierbarkeit und Robustheit (Analyse von Feature Maps, Augmentationsstudien, Guided Backpropagation)
• Vorstellung der entwickelten Methoden und Ergebnisse in Projektmeetings und auf internationalen Konferenzen

• Entwicklung eines umfassenden Geschäftskonzepts für ein medizinisches Sturzerkennungsgerät basierend auf einem in Deutschland eingetragenen Verfahrenspatent
• Identifizierung und Erfassung von Anwendungsfällen für den Einsatz von medizinischen Geräten in Wohngebäuden sowie in Einrichtungen von Gesundheitsdienstleistern
• Erweiterung des Produktumfangs auf Industriestandards wie HL7/FHIR sowie Entwicklung eines Produktdesigns basierend auf modernen Kommunikationsprotokollen für IIOT
• Förderung der Offshoring-Aktivitäten, Definition von SLA- und Scope-of-Work-Dokumenten für Entwicklungsteams nach Auswahl verschiedener Anbieter
• Identifizierung und Auswahl von Hardwarekomponenten (Terrabee, E-Con Systems) für LIDAR-/TDOA-Funktionen
• Definition integrierter KI-Funktionen und LLM-Modelle für Patientensturzerkennung sowie KI-basierte Audio-Trigger
• Begleitung der Implementierung von Algorithmen für Objekterkennung, Sturzerkennung und Identifizierung von Fehlalarmen

• Hauptforschung:
• Entwicklung eines kompakten (<700 Mio. Parameter) generativen Vision-Language-Modells für Whole Slide Images (WSI) durch Optimierung der Bild-Tokenisierung.
• Aufbau eines verbesserten Bewertungsrahmens, einschließlich eines kuratierten Frage-Antwort-Datensatzes und der Auswahl geeigneter Metriken.
• Vorbereitung für die Einreichung.
• Zusammenarbeit:
• Forschung zur Entdeckung digitaler Biomarker in der computergestützten Pathologie (CPath) mit KI-Methoden.
• Zusammenarbeit an Projekten mit internationalen Partnern, darunter das Francis Crick Institute (Vorhersage molekularer Biomarker beim Clear-Cell-Renalkarzinom), HeCOG Griechenland (Identifikation des Lynch-Syndroms beim Kolonkarzinom und multimodale Überlebensvorhersage beim Prostataadenokarzinom) sowie das National Cancer Center Hospital Japan (HIBIRD).
• Die Arbeit mit dem Francis Crick Institute wird derzeit für die Einreichung vorbereitet. Die gemeinsame Arbeit in Japan wurde bereits veröffentlicht, und die HeCOG-Projekte laufen noch.
• Konsortium:
• Steuerung der Zusammenarbeit zwischen den Institutionen und der Ziele als KatherLab-Vertreter für das LiSYM-Konsortium.
• Lehre:
• Zwei Jahre lang Online-Workshop-Sessions beim Clinicum Digitale durchgeführt und dabei Ärztinnen und Ärzte sowie Medizinstudierende in den Grundlagen von KI und Python geschult.
• Einen Workshop zu multimodalen Foundation Models bei der AI in Cancer Research Summer School in Korfu geleitet, organisiert im Rahmen von ESAC.
• Einen Vortrag über Vision-Language-Modelle bei der AI in Medicine Summer School gehalten, einer gemeinsamen Veranstaltung von EKFZ, GENIAL, dem TransformLiver Consortium und ESAC.

• Empfehlungen aus dem Accessibility-Audit für das ICE-Bordportal umgesetzt, um die Benutzerfreundlichkeit für Screenreader- und Tastaturnutzer zu verbessern
• End-to-End-Tests von Cypress auf Playwright migriert
• Komponenten überarbeitet, um die Accessibility-Standards zu erfüllen
• Prettier für eine einheitliche Codeformatierung eingeführt

• Dozentin für Führungskräfte-Entwicklung, Neue Arbeitskultur, Kundenbetreuung, Projektleitung, Strategie & Teamleitung, Kommunikation, Zukunftskompetenzen und Projektmanagement

• Weiterbildung in Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Machine Learning
• Technisches Betriebssystem: Windows
• Entwicklungsumgebungen: JetBrains PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder
• Programmiersprachen: Python 3.10
• Weitere Technologien: Anaconda, Keras 2.10, NumPy, OpenCV, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, TensorFlow 2.10, PyTorch

• Optimierung umfangreicher Produktionsprozesse für Millionen von Patienten bei Europas wertvollstem Unternehmen

• Entwicklung einer virtuellen Belichtungsmatrix mithilfe künstlicher Intelligenz für Lithographieprozesse in der Halbleiterfertigung
• Maschinelles Lernen (KNIME, Python)