CUDA Experten in Deutschland

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

• Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
• Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
• Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

• Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
• Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
• Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.

• Feinabstimmung und Evaluierung alternativer Backbone-Architekturen für den AFFGAN-Handschriftsstil-Encoder, um schriftstellerspezifische Merkmale besser zu erfassen; Benchmarking gegenüber der ursprünglichen Baseline-Architektur und Ersetzung der veralteten VGG19-Architektur durch einen benutzerdefinierten Transformer-basierten Encoder.
• Erweiterung des Systems über die Synthese auf Wortebene hinaus zur zeilenweisen Handschriftgenerierung durch Integration und Anpassung einer bestehenden Zeilengenerierungsarchitektur zur Unterstützung vollständiger Sätze.
• Bereitstellung der Handschriftgenerierungspipeline als Webanwendung, mit der Nutzer einen Schreibstil auswählen, eigenen Text eingeben und sofort ein entsprechendes Handschriftbild erzeugen können.
• Integration von TrOCR in ein Teacher-Student-Destillierungsframework zur Bewertung und Verbesserung der Lesbarkeit generierter Handschrift; Verbesserung der OCR-Genauigkeit um 20% gegenüber der Baseline.
• Steigerung der Auswahlraten in Nutzerstudien um 40%, was eine deutliche Verbesserung der wahrgenommenen Qualität und des Realismus der generierten Handschrift gegenüber dem Baseline-Modell zeigt.

Technologien: PyTorch, Python, GANs, CNN, ViT, TrOCR, Streamlit, CUDA.

• Verantwortlich für die technische Ausrichtung mehrerer KI-Produkte in der Rolle eines Product Owners: Roadmaps gestalten, das interne Entwicklungsteam anleiten und die Umsetzung vom Konzept bis zur Auslieferung betreuen.
• Technische Schnittstelle zwischen Stakeholdern, Endkunden und Anbietern bei einem Lösungsanbieter (Reseller und eigene Produkte): Anbieterlösungen anhand der Kundenanforderungen bewerten, Gespräche mit Anbietern führen und Vertrieb sowie Pre-Sales bei der technischen Lösungsentwicklung unterstützen.

• KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und implementiert
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV erstellt, trainiert und evaluiert
• Mit Vision-Language Models (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
• LoRA-basierte Feinabstimmung angewendet und Diffusionsmodelle für generative und multimodale KI-Anwendungen erprobt
• Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
• Durchgängige Arbeitsabläufe für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluierung, Benchmarking und Robustheitsanalysen konzipiert
• HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Bereitstellungsprozesse eingesetzt
• GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und Modelltraining im großen Maßstab genutzt
• Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI-Projekten und Projekten zu intelligenten Systemen zusammengearbeitet
• Skalierbare KI-Architekturen und Prototypen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

• Entwicklung durchgängig reproduzierbarer ML-Pipelines (PyTorch) mit Datenversionierung (DVC), Experiment-Tracking (MLflow), automatisierten Tests (PyTest) und CI/CD für alle Trainings-Workflows.
• Skalierung des Trainings von Vision Transformers und CNNs über NVIDIA A100-GPU-Cluster (CUDA, DDP, SLURM); Anwendung von Hyperparameter-Optimierung (W&B Sweeps), um den Trainingsaufwand zu reduzieren und optimale Konfigurationen zu ermitteln.
• Entwicklung eines Echtzeit-Systems zur Generierung menschlicher 3D-Bewegungen (ViT, VQ-VAE, SMPL-X/PIXIE) für die persönlichkeitsabhängige Avatarsynthese; Erreichen von state-of-the-art FID = 6.15 und P-FID = 10.31 auf dem UDIVA-Benchmark.
• Validierung der Ausdrucksfähigkeit des Modells durch strukturierte Nutzerstudien mit einer Genauigkeit von 86% bei der Unterscheidung zwischen extrovertiertem und introvertiertem Avatarverhalten.
• Optimierung von Inferenz-Pipelines durch die Bereitstellung von PyTorch-Modellen über TensorRT und ONNX Runtime in nativem C++-Code; Durchführung von Performance-Benchmarks.

• 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).

• Migration des SW-Entwicklungsprozesses einer medizintechnischen Software auf C/C++ Package Manager Conan und Entwicklung macOS-spezifischer Systemkomponenten

• Automatisierte Fahrerbewertungen durch die Programmierung temporaler Regelsysteme zur Bewertung der Sicherheit beim Spurwechsel, von Spiegelkontrollen per Kopfhaltung, der Nutzung von Blinkern sowie der Einhaltung von Ampeln und Verkehrsschildern
• Synchronisierte Echtzeitmodelle zur Erkennung von Verkehrsschildern und zur Klassifizierung mehrstufiger Ampelzustände mit Zeitreihen-Telemetrie des CAN-Busses und räumlichen Prioren aus HD-Karten, um die Einhaltung von Verkehrsregeln zu bewerten
• Trainierte und implementierte unterschiedliche Deep-Learning-Modelle, optimiert für die Überwachung des Innenraums und die Wahrnehmung des Außenbereichs
• Kombinierte Wahrnehmungsergebnisse mit Kameraintrinsics und Prüfungen der Horizontstabilität, um die 3D-Entfernung von Objekten auf der Bodenebene unter Annahme einer ebenen Bodenfläche zu schätzen
• Implementierte ein verteiltes Edge-Netzwerk für eine Flotte von 10 Fahrzeugen über VPN und entwickelte eine Host-Memory-Pipeline ohne Speicherallokationen, um die durch die Ansammlung von Frames verursachte Latenz zu beseitigen (6×21 FPS pro Fahrzeug)

Branchensoftware von der Tour bis zur Rechnung

Im Echtbetrieb

Im Einsatz bei: Garten- und Landschaftsbaubetrieb, zwei Pflegedienste

Der ganze Arbeitstag digital: Anmeldung, Tourenplan im Fahrzeug, Abfahrtkontrolle, Fotonachweis, Stundenerfassung, Abrechnung. Die Tablets arbeiten ohne Netz weiter und gleichen nach. Belege sind unveränderlich, damit die Zeiterfassung prüflicher bleibt. Betrieb auf eigenem Server in Deutschland mit laufender Überwachung und Updates aus der Ferne.

Beleg: Beim Garten- und Landschaftsbaubetrieb seit dem 7. September 2026 täglich mit sechs Fahrzeugen im Einsatz.

• React Native auf Android-Tablets
• Python
• SQLite
• Abgleich in beide Richtungen
• Linux-Server in Deutschland
• Fernwartung

• Forschung und Entwicklung im Bereich der großmaßstäblichen 3D-Rekonstruktion durchgeführt

• Berater für Systemarchitektur, KI-Agenten & Integration, Coach für Daten- & Prozesslogik, Graph-RAG-Ansätze, Sicherheit und Datenschutz.
• On-Premise-KI-Lösungen mit hohen Compliance- & Performanceanforderungen.
• Architekturentscheidungen, operativer Aufbau, strategische Priorisierung & Deployment.
• Technologien: LiveKit JS SDK, LiveKit Agents, Web Audio API, JS, AudioWorklet, Loki, vLLM, Zscaler, Docker, Neo4j, MySQL, Python.
• Modelle: GPT-OSS 20B, Whisper large v3 turbo, Qwen3-TTS.

• Entwickelte ein offenes klinisches Framework für die Digitalisierung in der Pharma- und klinischen Softwareentwicklung.
• Entwickelte ein Minimum Viable Product (MVP) für das Framework und setzte dabei agile Methoden und Best Practices für schnelles Prototyping ein, unter Einhaltung von GxP-Validierung und HIPAA-Compliance.