Matplotlib-Experten in Deutschland

• Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
• Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
• Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
• Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
• Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
• Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
• Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.

• Entwicklung einer modellbasierten KI, in der natürliche Sprache als formale Beziehungen interpretiert wird.
• Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht als starr betrachtet, sondern als flexibel. Sie können in einem Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifizierung ergibt.
• Entwicklung verschiedenster Modelllösungen.
• Unterstützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
• Von Anforderungen bis zu Code und anderen Lösungen.

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

Verantwortung für Commercial Finance in der Region Zentraleuropa (DACH und Polen), Reporting an den EMEA Commercial Finance Director. Monatliches Financial Reporting, Forecasting und Abweichungsanalysen, Bewertung von Promotions und Sonderaktionen, Steuerung von Planungsprozessen inkl. Budgetierung sowie Erstellung von QBR-Unterlagen bis auf CFO-Ebene. Übernahme der fachlichen Führung im Finance-Team nach Ausfall der Mandatsträgerin.

• Titel: Verbesserung des syntaktischen Bewusstseins in Transformer-Sprachmodellen für das Hindi-Dependency-Parsing
• Untersuchung des syntaktischen Wissens, das Transformer-Sprachmodelle (RoBERTa, XLM-RoBERTa) für das Hindi-Dependency-Parsing erfassen, einer morphologisch reichhaltigen und ressourcenarmen Sprache.
• Entwicklung strukturbewusster Modellvarianten (Struct_Roberta_hi, Struct_XLMR) durch Integration eines CNN-basierten Parser-Netzwerks zwischen den Transformer-Schichten, inspiriert von der StructFormer-Architektur.
• Durchführung umfangreicher Fehleranalysen einschließlich Auswertungen nach Label, Distanz, Richtung, Satzlänge sowie LVC/Non-LVC.
• Evaluierung der Modelle bei nachgelagerten NLP-Aufgaben (NER, POS-Tagging) unter Verwendung des IndicXTREME-Benchmarks.

• Verwaltete und pflegte tägliche Verkaufs- und Transaktionsdaten und stellte deren Genauigkeit und Integrität für operative Berichte und Analysen sicher.
• Analysierte Kaufmuster von Kunden, um die Bestandsplanung zu unterstützen und die Produktverfügbarkeit zu verbessern.

• Automotive SPICE®: alle Assessments vollständig erreicht
• Agile Transformation: V-Modell → SAFe erfolgreich
• Serienfreigabe: pünktliche und qualitätsgesicherte Softwarelieferung für Schlüsselmodelle des Volkswagen Konzerns (inkl. ECE-Homologation)
• Stakeholder-Management: intern & extern
• Prozessoptimierung: Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) mit Tracking-System implementiert

• Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
• Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
• Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
• Anbindung von InfluxDB Cloud
• Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
• Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
• Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
• Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab

Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud

• Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
• Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
• Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.

• Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
• Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
• Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
• Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
• Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow

Selbstständige Erkundung von Methoden zur Entwicklung agentischer KI, von der Idee bis zu einer funktionierenden, öffentlich nutzbaren Anwendung

• Ein interaktives Planungstool zur Modellierung von Altersvorsorge-Entnahmen und Steuerstrategie mit einem agentischen KI-Entwicklungsansatz (Vibe Coding) gebaut – als Beispiel für die eigenständige Untersuchung neuer KI-gestützter Entwicklungsmethoden
• Live-Projektionen für Ausgaben unter Berücksichtigung von Steuern und anpassbare Nutzereingaben geliefert; als kostenlose Browser-Anwendung ohne Installation in Python umgesetzt, mit Fokus auf Nutzbarkeit für nicht-technische Anwender

• Thema: Objekterkennung und semantische Segmentierung für (AUV)-Systeme mit transformerbasierten Vision-Modellen und Sensorfusion.
• Entwicklung und Implementierung einer durchgängigen Multi-Sensor-Fusion-Wahrnehmungspipeline (Kamera, LiDAR, IMU) in ROS
• Entwicklung eines CNN-basierten Machine-Learning-Modells (YOLOv8) und transformerbasierter Vision-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung
• Verarbeitung und Clustering von 3D-LiDAR-Point-Clouds mit DBSCAN, RANSAC und Voxel-Grid-Filtering für eine robuste Objektlokalisierung in verrauschten Umgebungen.
• Entwicklung von Bayesian-Netzwerk-Modellen (GeNle) für probabilistisches Schließen und sensorbasierte Entscheidungsfusion unter Unsicherheit.
• Einsatz von Kalman-Filtering zur Schätzung des Sensorzustands, zeitlichen Ausrichtung und glatten Objektverfolgung, wodurch False Positives in sicherheitskritischen Szenarien reduziert wurden.
• Auswertung der Systemleistung unter realistischen Fahrdynamiken, Verbesserung der Tracking-Stabilität und der Robustheit der gesamten Wahrnehmung.
• Aufbau von Deep-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Performancebewertung von Wahrnehmungsmodellen mit Sensordaten.

• Mit Commercial-, Vertriebs- und Medical-Affairs-Teams zusammenarbeiten, um geschäftliche Fragestellungen in strukturierte Analysen und interaktive Power BI-Dashboards zu übersetzen und so datengetriebene Entscheidungen in einem regulierten Pharma-Umfeld zu ermöglichen.
• Power BI-Dashboards entwerfen und pflegen, die Daten aus Veeva CRM, SharePoint und Databricks integrieren und Echtzeiteinblicke in Verkaufstrends, Gebietsergebnisse und kommerzielle KPIs in mehreren Märkten bieten.
• Mehrere Tabellen in Databricks mit SQL abfragen und verknüpfen, um saubere, analysefertige Datensätze zu erstellen, und Transformationsschritte wie Filtern, Aggregation und Window-Funktionen anwenden, um Daten für Berichte aufzubereiten.
• Power Automate-Flows implementieren, um Datenaktualisierungen zu automatisieren und bei Überschreiten von KPI-Schwellenwerten Benachrichtigungen auszulösen, wodurch die Aktualität und Zuverlässigkeit der Commercial Analytics-Berichterstattung verbessert wird.

• Anforderungsbasierte Testfallgestaltung für automatisierte Parkmanöver.
• Implementierung und Durchführung von Testfällen.
• Integration in das bestehende AVP (Automated Valet Parking) Software-Framework.