GitHub Experten in Nürnberg

• Operative Begleitung mittelständischer M&A-Projekte: Unternehmensanalysen, Kundenbriefings und Informationsmemoranden
• Aufbau strukturierter Projekt-, Datenraum- und Dokumentationsprozesse sowie Aufbereitung von Entscheidungsgrundlagen
• Konzeption und Umsetzung des eigenen Webauftritts mit AWS sowie Aufbau von Tracking und Retargeting
• Praktischer Einsatz von KI-Anwendungen und Coding-Agenten für Recherche, Analyse, Dokumentation und Softwareentwicklung

• 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.

Diagramme für historische Daten, Alarme und Stillstandszeiten entwickelt sowie interaktive Tabellen optimiert, um die Leistung von Ölbohrungen effizient zu überwachen und zu vergleichen. 80 % der kritischen und mittleren Sicherheitsrisiken (Checkmarx) in der Anwendung behoben. Diagrammbibliotheken optimiert und den Speicherverbrauch bei großen Datensätzen auf 300–400 MB gesenkt.

• Erfolgreiche Umsetzung von mehr als 40 KI-Projekten und 23 strategischen Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Nahost) mit einer Erfolgsquote von 98% und dem Aufbau langfristiger Partnerschaften.
• Entwicklung und Bereitstellung produktionsreifer KI-Lösungen in den Bereichen Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generative AI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots), wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70% gesteigert wurde.
• Entwicklung und Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs), einschließlich Prompt Engineering und Integration in Wissensdatenbanken von Unternehmen, was zu besseren Entscheidungen und weniger manuellem Aufwand führte.
• Entwicklung von Echtzeit-Anwendungen für Computer Vision (Erkennung, Segmentierung, OCR) und Integration in Geschäftssysteme, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
• Beratung von Start-ups und Unternehmen zu KI-Strategie, Architektur und Bereitstellung (Cloud und On-Premise), wodurch die Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt wurde.
• Steuerung vollständiger KI-Projektlebenszyklen (Anforderungserfassung, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen mit Fokus auf qualitativ hochwertige Ergebnisse.

• Leitender Software-Architekt und technischer Teamleiter für eine neue Logistikplattform im Ladehilfsmittelhandel
• Kernentwurf der Softwarearchitektur nach arc42 für Frontend, Backend, Deployment-Strategien und Cloud-native Infrastruktur mit domänengetriebenem Design und hexagonaler Architektur
• Bewertung der ersten Geschäftsanforderungen und Festlegung der Softwareentwicklungs-Roadmap
• Technischer Teamleiter in einem Scrum-Team mit 9 Personen
• Einführung und Ausbau KI-gestützter (JetBrains AI & GitHub Copilot) und kollaborativer Code-Entwicklungsstrategien zur Beschleunigung der Feature-Entwicklung

• Analyse der Rolle von Ehe als informelle Versicherung in Deutschland unter Anwendung ökonometrischer Methoden (Betreuung: Prof. Dr. Harald Tauchmann).
• Aufbereitung und Bereinigung mehrerer Paneldatensätze sowie Extraktion relevanter Variablen zur Erstellung eines finalen Paneldatensatzes mit über 36.000 Beobachtungen (2006–2020, SOEP).
• Design eines IV-Modells in Stata zur Untersuchung des kausalen Zusammenhangs zwischen Trennung von Paaren und Gesundheitsschocks (mental/physisch).
• Durchführung von Robustness Checks zur Sicherstellung der Stabilität und Validität der Ergebnisse.

• Technologie-Update
• Microsoft Azure-Zertifizierung

• Aufbau einer Data Analytics Plattform für die Firma Karl Storz
• Generische Entwicklung der gesamten ETL-Prozesse
• Aufbereitung und Bereitstellung der Daten in Databricks Delta Tabellen zur Weiterverwendung in Databricks Machine Learning
• Technologien & Tools: Azure Data Factory, CI/CD Pipeline mit GitHub DevOps, Python, Azure Databricks (Unity Catalog), T-SQL

• MarianMT-Modelle (Marian Machine Translation) integriert, um eine hochwertige neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) sicherzustellen.
• Das Laden der Modelle und die Tokenisierung über Hugging Face Transformers verwaltet und für Offline-Caching und Reproduzierbarkeit optimiert.
• Geplante Erweiterungen: automatische Spracherkennung, Batch-Übersetzungen und eine optimierte GPU-Inferenz mit PyTorch.

• Entwicklung eines neuen innovativen Zahlungsprodukts für den europäischen Markt mit dem Ziel, eine Alternative zu den bestehenden globalen Anbietern zu schaffen.
• Aufbau und Skalierung der Softwareentwicklungsprozesse und Teams.
• Architektur und Implementierung der Geschäftsprozesse in einer Event-Sourcing-Microservice-Architektur.
• Umsetzung eines Prototyps im Kontext des Digitalen Euro.
• Technologien: Ktor (Kotlin), AWS Managed Kubernetes mit Fargate, MongoDB, React, ElasticSearch, KoTest, Gradle, Agile Entwicklung, Paarprogrammierung, GitHub Actions, Gradle, SonarQube

• Intentgesteuerter Ansatz, um alle Modelle und Baureihen dieses Automobilherstellers in allen Absatzmärkten zu konfigurieren
• Entwicklung einer kundenorientierten, dialoggesteuerten Integrationsschicht, um 100% halluzinationsfreie technische Konfigurationen zu erreichen
• Einsatz folgender Microsoft Azure AI Services: AI Foundry, Agent Service, AI Search; Prompt Shield Services; Content Security; Terraform; API Gateway; AI Gateway; Container Services; Azure Agent SDK; Agent Skills; RAG; MCP-Server und Tools

• Implementierung von Features mit Jetpack Compose
• Verbesserung standortbasierter Funktionen durch In-Memory-Caching
• Entwicklung der Händler-zu-Händler-Chat-Funktionalität von Grund auf
• Integration von FCM mit Deep Links zur Ermöglichung kontextbezogener Push-Benachrichtigungen
• Performance-Optimierung der Google Maps-Ansicht durch Clustering für bessere Leistung in dicht besiedelten Gebieten

• Analyse der Softwarequalität, technischer Schulden und Entwicklungsprozesse
• Ableitung nachhaltiger Verbesserungen für Entwicklererfahrung, Produktivität und Systemstabilität

• Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.