NVIDIA Experten in Deutschland

Digitalisierung realer Orte mit 3D-/LiDAR-Scans, um räumliche Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen und daraus konkrete Use Cases sowie Prototypen abzuleiten.

• Digitale Erfassung realer Orte als Grundlage für schnellere Planung und Analyse
• Browserbasierter Zugriff auf 3D-Daten für eine einfachere Nutzung und Abstimmung
• Überführung räumlicher Daten in konkrete Use Cases, Prototypen und KI-Trainingsszenarien
• Planungsgrundlage für Stadtentwicklung und weitere digitale Zukunftsanwendungen

Schlagworte: LiDAR, 3D-Scan, KI, Use Cases, KI-Training, Prototyping, Python, Webentwicklung, Datenmodelle, Architektur

Programmierung eigener Indikatoren mit ProBuilder (für die ProRealTime-Plattform)

6 Monate RCP - Rabe Academy (Grundlagen - Handelskonto - TWS Interactive Brokers) Schwerpunkt: Kursverlauf ETH - Aktie NVIDIA (NASDAQ und CBOE)

• 500 Stunden gesamt (TradingView & ProRealTime), davon ca. 1.500 Stunden Tickdatenanalyse per ProRealTime

• Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
• Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
• Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
• Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
• Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
• Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
• Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
• Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.

• TrendReel, Produktions-LLM-Agenten- und RAG-System (Python, LangChain, OpenAI, Groq/Llama 3, Claude, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL).
• Entwarf und baute ein produktives mehrstufiges LLM-Agentensystem: einen Script-Generierungs-Agenten mit einer plattformbezogenen Psychologie-Datenbank, 7 viralen Narrativ-Frameworks und strukturierter Qualitätsbewertung, der in Echtzeit je nach Ausgabemetriken zwischen Claude- und Groq-Backends wechselte.
• Implementierte Multi-Provider-LLM-Routing (Claude primär, Groq/Llama 3 Fallback) mit Priority-Chain-Failover und qualitätsbasiertem Provider-Wechsel und erreichte dabei eine Senkung der Inferenzkosten um 95 %, während messbare Qualitätsgrenzen eingehalten wurden.
• Aufbau einer fortschrittlichen RAG-artigen Retrieval-Pipeline mit Wissensbasen pro Plattform, semantischem Content-Matching und strukturierter Ausgabeevaluation über 7 Entscheidungs-Frameworks, direkt vergleichbar mit kontextbasiertem Reasoning in Multi-Tenant-Enterprise-Dokumenten-Workflows.
• BrainyAI, adaptive KI-Lernplattform (Python, LangChain, Groq Llama 3.3-70B, OpenAI, Next.js, Supabase, Redis).
• Integrierte Groq Llama 3.3-70B mit einem auf Bildungsniveau abgestimmten Prompting, wobei Wortschatz-Tiefe, Zitierkomplexität und Denkstil dynamisch über vier Leistungsstufen von Lernenden angepasst wurden.
• Nexus Prime, Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Marketing- und Wachstumsautomatisierung (25 Module, 99 Backend-Router, 153 Frontend-Dateien).
• Aufbau einer 25-Modul-, 99-Router-Multi-Tenant-SaaS-Plattform für Ad-Remix, Affiliates, WhatsApp-Inbox, E-Mail und Warenkorbwiederherstellung, die vier Abo-Stufen von $199 bis $1,999 pro Monat mit integrierter Stripe-, Paystack- und Flutterwave-Abrechnung bedient.
• KI-Videoüberwachungsplattform, Multi-Tenant-Edge- und Cloud-Computer-Vision-System derzeit aktiv im Kundengespräch.
• Entwarf eine Multi-Tenant-KI-Videoüberwachungsplattform, die Edge-YOLO26-Inferenz auf NVIDIA Jetson Orin NX Boxen mit einer zentralen GKE-Cloud-Schicht (Postgres, Pub/Sub, ClickHouse, R2, Keycloak) für Ereignisspeicherung, Dashboards, Alarme und Multi-Tenancy kombiniert.

• Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
• DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
• Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.

Leitung der End-to-End-Entwicklung von Edge-AI-gestützten Smart Glasses für sehbehinderte Menschen, Abstimmung der Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und Führung eines cross-funktionalen Teams aus Data Scientists, Android-Entwicklern, AWS-Ingenieuren und Hardware-Spezialisten.

• Produkt-Roadmap für Edge-AI-Smart-Glasses definiert und MVP-Features durch Nutzerforschung, Stakeholder-Interviews und Wettbewerbsanalyse festgelegt, mit Fokus auf Barrierefreiheit und Praxistauglichkeit.
• Einen PoC für die KI-gestützte Erkennung von Krebszellen in PET/CT-Scans entwickelt und validiert, in Zusammenarbeit mit medizinischen Experten zur Optimierung von Diagnosegenauigkeit und klinischer Relevanz.
• Ein multidisziplinäres Team von über 75 Ingenieuren, Praktikanten und Designern in Deutschland und Indien aufgebaut und skaliert, um grenzüberschreitende Zusammenarbeit und iteratives Prototyping voranzutreiben.
• Strategische Partnerschaften mit NGOs, Gesundheitsdienstleistern und Interessenverbänden aufgebaut, um Inklusion und Patientenfeedback in das Produktdesign einzubinden.
• Praktische Hardware-Software-Integration mit Raspberry Pi und Jetson Nano von KI-Modellen vorangetrieben. Beziehungen zu Lieferanten, Herstellern und Partnern im Ökosystem initiiert und gepflegt, um skalierbare Go-to-Market-Pläne aufzubauen.
• Wichtige Produktentscheidungen verantwortet, von der Prototypenentwicklung bis zur Finanzierungsstrategie, mit datenbasiertem und wirkungsorientiertem Ansatz.
• Eine lernorientierte Kultur gefördert, indem Brainstorming-Sessions und kontinuierliche Feedback-Schleifen zwischen Engineering und Produkt moderiert wurden.

Erfolge:

• Redner: Auto.Ai 2025 (Berlin), Wearable Technologies 2025 (München und Bangalore), MEDICA 2024 (Düsseldorf)
• WMF, Bologna, Italien (Juni 2024): Einziges KI-Startup aus Deutschland, das als EBV-Hero ausgewählt wurde, um sprhava auf einer globalen Plattform zu vertreten
• Medica, Deutschland (2024): Vortrag über KI-Smart-Glasses auf der größten Healthcare-Messe der Welt gehalten.
• Wearable Technologies, Bengaluru, Indien (Dez. 2024): Ich war Sprecher und habe sprhava und sein Produkt vorgestellt.
• Venturise Global Challenge (GIM 2025, Bengaluru Palace, Karnataka): sprhava wurde als eines der 16 Top-Startups (ESDM) ausgewählt, um auf dieser globalen Plattform zu präsentieren
• Wearable Technologies Conference 2025 EUROPE, München, Deutschland (Mai 2025): Vortrag über Edge AI auf Europas größtem Wearable-Tech-Event gehalten.
• InsurNext Köln, Deutschland (2025): sprhava wurde von der Stadt Köln mit einem Stand geehrt.

• Hatte direkte Linienverantwortung für ein Team von 4 Platform Engineers — inklusive Hiring, Performance Reviews und Karriereentwicklung — und habe dabei einen gemeinsamen Rahmen für Engineering-Standards sowie eine Coaching-Kultur aufgebaut, die die Delivery über Kundenprojekte hinweg beschleunigt hat.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um ein cloud-natives Voice-AI-System für einen großen Inspektionskunden zu entwerfen. Damit konnten 2.500 Außendienst-Inspektoren ihre Arbeit komplett freihändig per Echtzeit-Transkription und AI Agents dokumentieren — manuelle Dateneingabe über 440.000 Inspektionen pro Monat wurde eliminiert und die Kosten pro Nutzer von 9 $ auf 1 $ gesenkt. Stack: AWS (DynamoDB, S3, Transcribe, CloudFront, API Gateway, Bedrock), ElevenLabs, Claude.
• Habe ein Team von Engineers geführt, um das Management von Kubernetes-Clustern über mehrere Regionen für einen globalen SaaS-Marktführer zu automatisieren. Dadurch sank die Bereitstellungszeit von 3 Wochen auf unter einen Tag und 90 % der Konfigurationsfehler wurden eliminiert. Stack: EKS, Terragrunt, Python, Bash, ArgoCD.
• Accelerator - Cloud-agnostische KI-Plattform: Ich habe eine cloud-agnostische, Kubernetes-native Plattform als Accelerator entworfen und ausgeliefert. Damit wurde das Multi-Tenant-Management von selbst gehosteten LLMs im Enterprise-Maßstab ermöglicht, inklusive gleichzeitiger Bereitstellung mehrerer Basismodelle und dynamischem Serving von LoRA-Adaptoren. Ich habe die Produktionsinfrastruktur mit Open-Source-Tools (ArgoCD, Karpenter, vLLM, SGLang) entworfen, inklusive automatisiertem Modell-Lifecycle-Management, API-Security (Keycloak + LiteLLM) und kostenoptimierter GPU-Bereitstellung.

• Entwicklung von durchgängig reproduzierbaren ML-Pipelines (PyTorch) mit Datenversionierung (DVC), Experiment-Tracking (MLflow), automatisierten Tests (PyTest) und CI/CD über alle Trainings-Workflows.
• Skalierung von Vision Transformer- und CNN-Trainings auf NVIDIA A100 GPU-Cluster (CUDA, DDP, SLURM); Durchführung von Hyperparameter-Optimierung (W&B Sweeps) zur Reduzierung des Trainingsaufwands und zur Identifizierung optimaler Konfigurationen.
• Entwicklung eines Echtzeit-3D-Systems zur Generierung menschlicher Bewegungen (ViT, VQ-VAE, SMPL-X/PIXIE) für persönlichkeitsabhängige Avatar-Synthese; Erreichen von Spitzenwerten mit FID = 6,15 und P-FID = 10,31 im UDIVA-Benchmark.
• Validierung der Modell-Ausdruckskraft durch strukturierte Nutzerstudien und Erreichen einer 86%-Genauigkeit bei der Unterscheidung zwischen extrovertierten und introvertierten Avatar-Verhalten.
• Optimierung von Inferenz-Pipelines durch Deployment von PyTorch-Modellen mittels TensorRT und ONNX Runtime in nativen C++-Code; Durchführung von Performance-Benchmarks.

• Latence gegründet, um Runtime-Sicherheitsmuster aus HALO als einsatzbereites Produkt zu kommerzialisieren.
• End-to-End-Aufbau als einziger technischer Gründer mit Open-Source-Stack im NVIDIA-Ökosystem.
• TRACE entwickelt: Echtzeit-Sicherheitslayer für Knowledge Agents und RAG-Pipelines mit Groundedness-Bewertung, Prompt-Angriffserkennung, DSGVO-konformer Datenlöschung, Kontextkompression und revisionssicheren Traces.
• vLLM Factory entwickelt: Produktions-Inferenz-Framework auf Basis von vLLM mit maßgeschneiderten Triton-Kernels und 12 paritätsgeprüften Plugin-Modellen, das bis zu 11,7× höhere Durchsatzraten als vanilla PyTorch erzielt.
• ColSearch entwickelt: Single-Node-Multi-Vektor-Late-Interaction-Retrieval-Engine mit Rust SIMD und fusionierten CUDA-Kernels, erreicht das 3,12× FastPlaid-Geomean-QPS auf BEIR-8 und verfügt über eine 1,58-Bit-quantisierte Lane, die 6,4× kleiner ist als FP16.
• llm-opt entwickelt: Forschungsframework zur LLM-Kompression mit hierarchischer Relevanzbewertung, strukturiertem Pruning, Tabu-Suche und Wissensdistillation.

• Automatisierte Fahreranalyse durch Programmierung zeitlicher Regel-Engines zur Bewertung der Sicherheit beim Spurwechsel, Kopfhaltungskontrollen im Rückspiegel, Blinkerzyklen und Einhaltung von Ampeln und Verkehrszeichen
• Echtzeit-Verkehrszeichenerkennung und mehrstufige Ampelklassifikation synchronisiert mit zeitreihengenauer CAN-Bus-Telemetrie und HD-Karten-Raumprioren zur Bewertung der Verkehrsregelkonformität
• Trainierte und bereitgestellte separate Deep-Learning-Modelle, optimiert für die Innenraumüberwachung und die Außenbereichswahrnehmung
• Verknüpfte Wahrnehmungsausgaben mit kameraintrinsischen Parametern und Horizont-Stabilitätschecks, um unter Annahme einer ebenen Geometrie die 3D-Entfernung von Objekten auf der Bodenebene zu schätzen
• Bereitstellung eines Split-Compute-Edge-Netzwerks über VPN für eine Flotte von 10 Fahrzeugen und Implementierung einer Zero-Allocation-Host-Memory-Pipeline zur Eliminierung der Frame-Akkumulationslatenz (6×21 FPS pro Fahrzeug)

• Ich bin überzeugt, dass Technologie unser Leben verbessern sollte und nicht verkomplizieren.
• Spezialisiert auf die Entwicklung nutzerfreundlicher digitaler Produkte für komplexe Bereiche wie Finance, Medizintechnik und Robotik.
• Begleite Projekte vom Kick-off bis zum Launch und unterstütze Unternehmen dabei, erfolgreiche Produkte zu entwickeln.

Technisches Audit für wissenschaftliche Software.

• Entwickelt Deep-Learning-System mit mehransichtigen Basler-Kameras zur markerlosen 3D-Pose-Schätzung

• Leitete die EU-Markteintrittsstrategie für L3/L4-autonome Logistikfahrzeuge und trieb die technologische Lokalisierung sowie den Einsatz des Smart-Robotics-Portfolios der Muttergesellschaft voran.
• Stimmte die Technik führender Anbieter autonomer Fahrtechnologien in China und Europa ab und übersetzte komplexe Kundenanforderungen in präzise Ingenieursvorgaben gemäß EU-Normen.
• Initiierte strategische gemeinsame F&E-Projekte mit führenden europäischen Universitäten, Forschungsinstituten und Unternehmen, um den Übergang neuester Robotikkonzepte in kommerzielle Produkte zu beschleunigen.
• Entwarf die End-to-End-Architektur intelligenter Lagerlösungen und führte funktionsübergreifende Teams bei der Optimierung der Hardwareintegration für autonome Fahrzeuge und Roboter sowie der Gesamtssystemleistung.
• Leitete die F&E für hochauflösende Simulationen und KI-Algorithmen mit NVIDIA Isaac Sim & Lab und etablierte robuste "Sim-to-Real"-Pipelines, um dynamische Pfadplanungsoptimierung, intelligente Hindernisvermeidung und komplexe Navigationssysteme vor der physischen Implementierung zu trainieren und zu validieren.
• Beibehielt praktische Kontrolle über die Kernsystemarchitektur mit Fokus auf Performance-Tuning auf niedrigster Ebene, Beschleunigung der KI-Modellinferenz mit TensorRT/ONNX Runtime und Sensorintegration.