ResNet Experten in Deutschland

• 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.

• Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
• Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.

• 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.

• Entwicklung von Methoden zur monokularen 3D-Gesichtsrekonstruktion und personalisierten geometrischen Modellierung aus mobilen Aufnahmen
• Entwicklung lernbasierter Ansätze zur Schätzung der Gesichtsform, videobasierten Gesichtsanalyse und datenschutzfreundlichen visuellen Lernverfahren

• Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
• Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
• Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
• Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
• Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib

• Entwarf und implementierte eine fortschrittliche, agentenbasierte RAG-Pipeline mit LangChain und LangGraph zur strukturierten Datenextraktion aus PDFs. Dabei kamen Tools, Zustandsverwaltung und OpenAI-LLMs (GPT-4) zum Einsatz, um die Genauigkeit zu verbessern und komplexe Dokumentstrukturen zu verarbeiten.
• Entwickelte einen Google-KI-Agenten zur Extraktion strukturierter Informationen aus PDF-Dokumenten und stellte ihn auf Vertex AI bereit.
• Entwickelte Datenpipelines mit Azure Data Factory und Databricks, um Daten aus Azure Blob Storage aufzunehmen, mit PySpark zu verarbeiten und über Linked Services in Azure SQL Database zu laden.
• Verpackte KI-Agenten und Dienste mit Docker in Container, um eine einheitliche lokale Entwicklung und Bereitstellung zu ermöglichen.
• Verwendete PySpark und Dask für Datenbankabfragen in Verbindung mit Azure Blob Storage und Document Storage.
• Entwickelte einen ReAct-Agenten, der mithilfe von Tools und der Integration von Azure Document Intelligence strukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahiert.
• Wirkte am Projekt zur Validierung von CPO-Rechnungen mit. Dabei wurden mit Databricks vorhandene CDRs ermittelt und die gesamten gültigen Kosten berechnet.
• Entwickelte einen dialogfähigen KI-Agenten (Chatbot) mit einem FastAPI-Backend, integrierte RAG für eine präzise Tariferkennung und stellte den Dienst mit Azure Container Apps bereit.
• Verwendete Tools: Azure, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Azure Blob Storage, Google ADK, Google Cloud, Vertex AI, Gemini, Databricks, LangChain, LlamaIndex Ollama, Docker, PySpark, Azure SQL, Azure Data Factory, Azure AI Agent, Microsoft SQL Server

• Entwarf und baute eine mandantenfähige Python/Flask-API-Plattform mit JWT- und API-Key-Authentifizierung, berechtigungsbezogenem Zugriff und Service-Orchestrierung als Grundlage für KI-Anwendungen.
• Entwickelte ein multimodales RAG-System mit Hybrid-Chunking, dichten/sparsamen Embeddings, Hybrid-Retrieval, Reranking und Vektorsuche, um fundierte, sehr präzise Antworten über Unternehmensdaten hinweg zu liefern.
• Setzte KI-Workflows produktiv mit Docker, CI/CD, Redis-basiertem asynchronem Job-Tracking, Webhook-Callbacks, Integrationen externer KI-/Medien-Services und Laufzeit-Health-/Reliability-Kontrollen um.

• Entwickelte, trainierte und validierte diverse Computer-Vision-Modelle, darunter ResNet-Architekturen zur Bildklassifikation sowie Few-Shot-, Two-Shot- und First-Shot-Detektoren
• Setzte Methoden der Unsicherheitsmodellierung ein, um Robustheit, Zuverlässigkeit und Genauigkeit in praxisnahen Anwendungen zu verbessern
• Erhöhte die Vertrauenswürdigkeit der Modelle insbesondere bei komplexen Computer-Vision-Aufgaben

• Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
• Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
• Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
• Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
• Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)

Erkennung und Klassifizierung von Fahrzeugen in Bildern und Videos für die Verkehrsüberwachung

• Ein YOLO- + Faster-R-CNN-Modell für reale Verkehrs- und autonome Fahrszenarien. Ausgezeichnet mit dem Best Paper Award am St Joseph Engineering College, März 2025.

Was es macht

• Das Modell nimmt Bilder oder Videoframes und lokalisiert und klassifiziert Fahrzeuge nach Typ, sodass es für Folgeanwendungen wie Verkehrsflussüberwachung oder Wahrnehmung in autonomen Fahrzeugsystemen nutzbar ist.

Was ich gemacht habe

• YOLO (für schnelle Erkennung) mit Faster R-CNN (für genauere Klassifizierung) kombiniert, statt mich auf nur eine Architektur zu verlassen, um Geschwindigkeit und Genauigkeit dort abzuwägen, wo sie am wichtigsten waren.
• 90 % mean Average Precision (mAP) erreicht, bewertet mit IoU-basierten Metriken statt nur mit roher Genauigkeit, damit die Lokalisierungsqualität korrekt abgebildet wird.
• Die komplette Datenverarbeitung und Bewertungspipeline in Python mit TensorFlow und OpenCV umgesetzt.
• Das begleitende Paper wurde vom Best Paper Award der CSE-Abteilung am St Joseph Engineering College ausgezeichnet.

Tech-Stack: Python, TensorFlow, OpenCV, YOLO, Faster R-CNN

• Tools: Maven, Jenkins, Docker, Sonarqube, Nexus und Spring Boot.
• Implementierung und Konfiguration einer CI/CD-Pipeline für ein Spring-Boot-Projekt.