M.Sc. Informatik mit Schwerpunkt auf Data Science, Machine Learning und datengetriebener Softwareentwicklung.
Meine Projekte verbinden quantitative Datenanalyse, Datenpipelines, Machine Learning, Generative AI und Softwareentwicklung. Dabei habe ich unter anderem umfangreiche Finanzmarktdaten verarbeitet, KI-Modelle trainiert und angepasst, REST-APIs entwickelt sowie an einem ver枚ffentlichten Forschungsprojekt mitgewirkt.
Python-basierte Analyse- und Simulationspipeline zur Untersuchung regelbasierter Handelsstrategien auf historischen Marktdaten.
Schwerpunkte: Python 路 Pandas 路 Elasticsearch 路 Datenpipelines 路 Simulation 路 Dash 路 Plotly 路 pytest
Fine-Tuning und Evaluation der Vision-Language-Action-Modelle Octo und OpenVLA f眉r sprachgesteuerte Pick-and-Place-Aufgaben in Simulation und an einem realen Niryo-Ned-2-Roboterarm.
Schwerpunkte: Python 路 JAX 路 TensorFlow 路 PyTorch 路 Transformers 路 Weights & Biases
Generative-AI-Anwendung zur Erstellung alternativer Geschichten und Zukunftsvisionen von St盲dten im Rahmen einer interaktiven Museumsinstallation und wissenschaftlichen Publikation.
Schwerpunkte: PyTorch 路 Diffusers 路 Transformers 路 Stable Diffusion 路 FastAPI 路 REST APIs 路 Docker
Python-Anwendung zur Analyse und zum Vergleich von 22.271 Immobilieninseraten anhand eines anpassbaren Cashflow-orientierten Modells.
Schwerpunkte: Python 路 Pandas 路 Elasticsearch 路 Datenanalyse 路 Szenarioanalyse 路 Matplotlib 路 Seaborn
Programmierung: Python 路 SQL 路 Java
Data Science & Machine Learning: Pandas 路 NumPy 路 scikit-learn 路 PyTorch 路 TensorFlow 路 JAX
Data Engineering: Datenpipelines 路 ETL 路 Elasticsearch 路 Oracle Database 路 Neo4j
Softwareentwicklung: FastAPI 路 REST APIs 路 Docker 路 Git 路 pytest
Visualisierung: Dash 路 Plotly 路 Matplotlib 路 Seaborn
Urban Uchronia: Exploring Alternative Histories and Futures of Cities Using Generative AI and a Projection-Mapped Topography
Mensch und Computer 2025 / ACM
DOI: 10.1145/3743049.3748540