SciPy Experten in Germany

• Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
• Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
• Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
• Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
• Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
• Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
• Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
• Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
• Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
• Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
• Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
• Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
• Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
• Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)

• KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
• Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
• LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
• Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
• End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
• HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
• GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
• Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
• Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt

• Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.

Technisches Audit für wissenschaftliche Software.

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

• Verbesserte die KI-Modell-Überwachungslösung, um einen Vergleich von Modellversionen und eine umfassende Nachverfolgung von Eingangsvariablen mit relativen Drift-Metriken für eine vollständige Überwachung zu ermöglichen.
• Entwickelte eine maßgeschneiderte LLM-Lösung, um das Zertifikat für Wareneingänge zu automatisieren und eine nachgelagerte Analyse zu ermöglichen.
• Verbesserung von Digital-Twin-KI-Modellen zur Unterstützung der Modellvalidierung.

Skills: Python, Statistische Berechnung, Large Language Models (LLM), Machine-Learning-Engineering, Natural Language Processing (NLP), Data Wrangling, Datenvisualisierung, Statistische Auswertung.

Tools: Python-Programmierung, Snowflake, Databricks, Microsoft Powerapps, Powerautomate, PowerBI, Scipy, Seaborn, Scikit-Learn.

• ETL-Services für den ereignisgesteuerten Datenaustausch zwischen Unternehmenssystemen auf einem Kafka-Streaming-Backbone entworfen.
• CI/CD-Pipelines für Azure AKS-Deployments optimiert und Monitoring sowie Alerting in OpenSearch für eine proaktive Erkennung von Vorfällen verbessert.

Tech: Java / Kotlin, Quarkus, Kafka / Avro, Azure / AKS, Azure Storage Container, ArgoCD, GitLab CI, OpenSearch, Terraform

• Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
• Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
• Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
• Planung der Agentenorchestrierung
• Prototypenentwicklung- und Demonstration

Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux

• Entwicklung von ABAP CDS Views in S/4

• Konsumierung via oData-Service durch Reporting-Tools wie PowerBI

• Entwickelte und implementierte ein robustes, in Python basiertes Datenverarbeitungs-Framework, das den Wechsel von R zu Python ermöglichte und die Produktivität im Data Science deutlich steigerte, indem es wartbare, standardisierte Module für häufig genutzte Workflows bereitstellte und Coding-Best-Practices sowie DevOps-Prinzipien anwandte
• Bewertete, trainierte und implementierte Machine-Learning-Modelle auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten, wodurch vollständig automatisierte Midinfrared-(MIR)-Datenbewertungspipelines entstanden, die manuelle Analyseschritte überflüssig machten und die Zeit von der Messung bis zur Vorhersage für Kunden und interne Stakeholder deutlich verkürzten
• Analysierte und interpretierte multivariate MIR-Spektraldaten des firmeneigenen Analysators mit R und Python und unterstützte so die zuverlässige Identifizierung und Quantifizierung von chemischen Verbindungen in Lösungen

• Analyse einer Legacy-Codebasis und Ermittlung architektureller Probleme, Implementierung von Verbesserungen in Abstimmung mit dem Product Owner.
• Entwicklung von sauberem, effizientem und vollständig dokumentiertem Code nach etablierten Software-Engineering-Praktiken und -Standards.
• Analyse von Erlang-Komponenten in Backend- und Geräteschichten, um Empfehlungen für einen stabilen Systembetrieb zu geben.
• Einrichtung und Optimierung von CI/CD-Pipelines auf Kundeninfrastruktur, einschließlich Test, Debugging und Qualitätssicherung beim Zertifikatmanagement.
• Beteiligung an Planung, Design und Umsetzung von Epics und Stories gemäß den Vorgaben des Product Owners.
• Technische Beratung des Product Owners in Bezug auf Erlang-Codebasis-Management und Best Practices.
• Zusammenarbeit mit Product Owner, Scrum Master und Entwicklungsteam, um eine termingerechte Bereitstellung von Features sicherzustellen.
• Elixir & Phoenix + PostgreSQL
• Erlang
• IoT
• CI/CD
• Git
• Agile/Scrum
• Docker
• Kubernetes
• Frontend (VueJS)
• Embedded-Geräte

• Entwicklung einer modellbasierten KI, bei der natürliche Sprache als formale Relationen interpretiert wird.
• Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht starr, sondern flexibel betrachtet und können im Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifikation klärt.
• Entwicklung aller Arten von Modelllösungen.
• Gestützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
• Anforderungen für Code und andere Lösungen.

• Leitender Entwickler von Prof. Valmed, dem ersten LLM-basierten Medizinprodukt (mit RAG auf einem medizinischen Korpus von über 2,5 Mio. Dokumenten), das eine CE-Zertifizierung erhalten hat.
• Entwarf und implementierte eine Cloud-native MLOps-Infrastruktur für die Energievehandels-Analytics-Abteilung von ENBW, wodurch die skalierbare Bereitstellung und Überwachung von Prognosemodellen ermöglicht wurde.
• Entwickelte End-to-End-Test- und Validierungs-Frameworks für KI/ML-Systeme und stellte so Qualität, Konformität und Robustheit in kritischen und regulierten Anwendungen sicher.
• Führte professionelle Schulungen zu KI-Tests, EU-Regulierungsrahmen und Qualitätssicherung für produktive KI-Systeme durch.

• Durchgeführte qualitative und quantitative Analysen der gewonnenen Ergebnisse, Kategorisierung von Themen, Bewertung von Methoden und Beurteilung der Studienqualität und -zuverlässigkeit.
• Erstellte Forschungsberichte und Evidenzzusammenfassungen, um wichtige Trends, Lücken und Chancen für akademische Betreuer oder funktionsübergreifende Teams zu kommunizieren.
• Präsentierte Ergebnisse durch klar strukturierte Visualisierungen, Tabellen und narrative Zusammenfassungen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und zukünftige Forschungsrichtungen zu steuern.