LSTM Experten in Deutschland

• Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, On-Chain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
• Entwicklung von Daten- und Handelsarchitektur für Liquiditätsbereitstellung

• Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
• Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
• Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
• Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
• Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
• Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.

• Entwickelte 12+ Seq2Seq-Modelle (LSTMs/GRUs), um ein KI-Modell zu trainieren, und unterstützte damit den KI-Agenten-Evaluationsanalysten sowie Online-Projekte in komplexen Systemen.
• Führte 15+ Experimente durch, um die Prognosegenauigkeit um 28% zu steigern, wandte analytisches Denken an und testete Modelle für QA und die Abdeckung von Randfällen.
• Untersuchte als Berater über 20 Fachartikel, um das Design großer Sprachmodelle zu steuern und logische Implikationen sowie die Übereinstimmung mit dem Fachgebiet sicherzustellen.
• Sparte 40% Rechenzeit durch Modellkompression mit einem wiederverwendbaren PyTorch-Framework ein und unterstützte Entwickler und Autoren dabei, Verbesserungen vorzuschlagen und Richtlinien zu optimieren.

• Entwickelt KI-gestützte Analysetools zur Dürrevorhersage mit CMIP6-Daten.
• Integriert UAV- und Satellitenbilder zur Optimierung prädiktiver Modelle für Dürre-Resilienz.
• Ein Decision Support System (DSS) für integriertes Wasserressourcenmanagement entworfen.
• Partnerschaften mit Industrie und Forschungseinrichtungen für Umweltüberwachungslösungen aufgebaut.
• Internationale Projekte geleitet und Datenwissenschaftsinnovationen an politische und geschäftliche Ziele angepasst.

Vom Rohdaten zum Feinschliff: Partizipative Design-Daten in stakeholdertaugliche Ergebnisse überführen

• Eine produktive Document-AI-Plattform mit Retrieval Augmented Generation (RAG) über 1.500+ partizipative Design-Artefakte entwickelt, um historische Projektanfragen mit fundierten Antworten zu beantworten.
• LLM-Evaluierung mit RAGAS, eigenen Bewertungsmetriken und Human-in-the-Loop-(HITL)-Validierungs-Workflows entworfen, um faktische Fundierung, Antwortqualität und Prompt-Performance zu bewerten.
• Ein Frontend mit React, TypeScript und D3.js für die interaktive Erkundung von KI-generierten Insights gebaut.
• Sicherheitsmechanismen und Guardrails für die LLM-Eingabeschicht implementiert, einschließlich PII-Redaktion und Filterung von vulgärer Sprache.

• Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
• Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
• Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
• Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
• Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
• Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
• Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
• Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
• Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
• Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
• Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.

• Entwicklung und Optimierung von LSTM-RNN- und Decoder-Transformer-Modellen zur Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie bei Zielverlust im adaptiven Tempomatsystem, was eine 20% höhere Vorhersagegenauigkeit gegenüber den Basismodellen ergab.
• Entwicklung einer neuen Datenvorverarbeitungs-Pipeline aus realen Fahrversuchsdaten, Verarbeitung von Multisensor-Zeitreihendaten und Erstellung von über 300 Trainingsabschnitten.
• Implementierung einer bayesianischen Hyperparameteroptimierung und Anwendung physikalischer Beschränkungen, um ein Ausreißer-Verhalten des Modells zu verhindern, was zu 30% gleichmäßigeren Beschleunigungsprofilen führte.
• Erweiterung der bestehenden patentierten Technologie zur KI-gestützten Verbesserung der ACC-Funktion, basierend auf Vorarbeiten zur Leistungssteigerung des Netzwerks.
• Tools: Python, TensorFlow, Keras, Optuna, CarMaker

• Entwarf ML-fähige Datenintegrations-Workflows zwischen On-Premise-Systemen und Cloud-Plattformen (Snowflake, AWS Redshift, Azure) und ermöglichte so skalierbares Feature Engineering und Deployment von Modellen
• Implementierte automatisierte ML-Pipeline-Bereitstellung mit Python, SQL und CI/CD-Tools und reduzierte die Modellbereitstellungszeit um 60 %
• Entwickelte Logik zur Datenumwandlung für die Stammdatensynchronisation zwischen ERP- und Analysesystemen und sicherte so die Datenqualität für prädiktive Modelle
• Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen in mathematische Spezifikationen für ML-Lösungen zu übersetzen

• Entwarf End-to-End-Kreditrisiko-Pipelines durch Orchestrierung von Airflow-ETLs und Training von LSTMs/Transformern, um Ausfall- und vorzeitige Rückzahlungsraten auf MBS-Portfolios vorherzusagen.
• Entwickelte Deep-Learning-NLP-Lösungen mit BERT und LayoutLM für die Dokumentenverarbeitung und nutzte Transfer Learning sowie benutzerdefinierte PyTorch-Loss-Funktionen, um Underwriting zu automatisieren.
• Optimierte F&E-Zyklen durch Bayessche Tuning, Batch-Normalisierung und MLflow-Tracking, um eine robuste Modellleistung während volatiler Hypothekenmarktzyklen sicherzustellen.
• Produktionsreife MLOps-Infrastruktur mit Docker und INT8-Quantisierung bereitgestellt und latenzarme FastAPI-Mikroservices auf AWS SageMaker mit automatisierten CI/CD-Pipelines ausgerollt.
• Gewährleistung regulatorischer Compliance durch Integration von SHAP/LIME für Erklärbarkeit und Einrichtung eines Echtzeit-Data-Drift-Monitorings, um strenge FHFA- und Fair-Lending-Standards zu erfüllen.

• Gestaltung und Optimierung von Prompts für KI- und maschinelle Lernmodelle, um Logik, Problemlösung und wissenschaftliche Genauigkeit zu verbessern.
• Bewertung der Modellleistung und strukturierte Rückmeldungen zur Erhöhung von Konsistenz, Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit.
• Nutzung datenbasierter Erkenntnisse zur Verfeinerung von KI-Ergebnissen für technische und wissenschaftliche Anwendungen.
• Aufbau praktischer Erfahrung im maschinellen Lernen, in der KI-Evaluation und im Prompt-Engineering für wissenschaftliche Anwendungsfälle.

• Ich habe als Schnittstelle zwischen Business und Engineering für Großkunden aus dem Finanzbereich gearbeitet und Data Products sowie Cloud-Pipelines in Python, SQL Server, SAP Datasphere und Tagetik entworfen.
• Ich habe einen universellen Python/FastAPI-Connector entwickelt und als Container bereitgestellt, der SAP S/4HANA und weitere SQL-/NoSQL-Quellen mit Tagetik synchronisiert. Eingesetzt in Google Cloud Run und Microsoft Azure, verringerte er die kritische 90-minütige Datenladezeit auf etwa 80 Sekunden (65× schneller).
• Ich habe ein Medallion-Layer Data Warehouse auf SQL Server entworfen, das rund 500 GB/Tag aus 11 ERP-Systemen einliest. Die täglichen Aktualisierungen laufen automatisiert (Vollständige Ladung in unter 6 Minuten) und entlasten 20–30 Finanzmitarbeitende um Tage manueller Datenkonsolidierung.
• Ich habe funktionsübergreifende Workshops geleitet, um die Enterprise EPM-Zielarchitektur für einen führenden Telekom-Anbieter in Südostasien (CAPEX, OPEX, Umsatz) zu entwerfen. Dabei habe ich Anforderungen in Datenmodell-Spezifikationen und Integrationsblueprints übersetzt, die das Implementationsteam des Kunden jetzt umsetzt.
• Ich habe Projekte wie ein konsolidiertes Data & Reporting Warehouse für einen globalen Hersteller (über 10.000 Mitarbeitende), NFI-Reporting für eine internationale Management- und Technologieberatung und CAPEX-/OPEX-Planung für einen Telekom-Konzern in Südostasien (über 20.000 Mitarbeitende) umgesetzt.

• 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.

• MAVAE/VAE-Modelle in PyTorch trainieren und optimieren, um Anomalien in multivariaten Zeitreihendaten von Sensoren zu erkennen.
• Vorverarbeitungs-Workflows und Evaluations-Pipelines entwerfen, um Modellgenauigkeit und Robustheit zu verbessern.
• Performance von MAVAE im Vergleich zu statistischen Basisansätzen und Deep-Learning-Methoden benchmarken und vergleichende Erkenntnisse präsentieren.
• Mit Forschungsbetreuern zusammenarbeiten, um Hypothesen zu verfeinern und experimentelle Ergebnisse in einsatzfähige Forschungsergebnisse zu überführen.

• Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.

• Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.

• Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.

• Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.

• Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.

• Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.

• Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.