Ingenieur für angewandte KI · Forscher
Ich entwickle Machine-Learning-Systeme und untersuche, wie sie nützlich, zuverlässig und nachvollziehbar werden.
Aktuell arbeite ich an agentenbasierten KI-Systemen und Dokumentenintelligenz für Finanz- und Versicherungsanwendungen. Mein Alltag verbindet Forschung und Engineering: Fachliteratur lesen, Evaluationen entwerfen, Produktionssysteme entwickeln und systematisch untersuchen, wo Modelle scheitern.
Vor meiner Arbeit mit generativer KI habe ich mich mit NLP, Sprachverarbeitung, Computer Vision und adversarialem maschinellem Lernen beschäftigt. Ich habe Computerlinguistik an der Universität Stuttgart studiert und arbeite seit 2018 mit Machine Learning.
Diese Auswahl zeigt meine Arbeit zwischen angewandter KI, Forschung und Open Source – von produktiven Dokumentensystemen bis zu Computer Vision und Sprachverarbeitung.
Ich entwickle Systeme, die komplexe Finanz- und Versicherungsdokumente verarbeiten, relevante Informationen abrufen, spezialisierte Agenten koordinieren und strukturierte Ergebnisse liefern, die sich evaluieren und prüfen lassen. Meine Arbeit umfasst OCR, RAG, Orchestrierung, Validierung, Monitoring und produktive APIs.
GlyphNet erkennt Phishing-Domains, die vertrauenswürdigen Websites visuell ähneln. Dazu werden Domainnamen als Bilder gerendert und mit einem aufmerksamkeitsbasierten Convolutional Neural Network analysiert, um Homoglyph-Angriffe zu erkennen, die rein textbasierte Verfahren übersehen können.
SpeakerDiff ist ein explorativer Prototyp zur Untersuchung datenschutzfreundlicher Sprachrepräsentationen mit Diffusionsmodellen. Er erzeugt synthetische Sprecher-Embeddings für Anonymisierungsexperimente; Datenschutz und Sprachqualität müssen im vollständigen Konvertierungssystem evaluiert werden.
Öffentliche Datensätze, die ich für verständliche Finanzsprache und visuelle Cybersicherheitsforschung erstellt habe.
Technische Artikel über Systeme, an denen ich arbeite, und Fragen, die dabei offenbleiben. Die Fachartikel sind derzeit auf Englisch verfügbar.
Agentenbasierte KI, Dokumentenintelligenz und Entscheidungssysteme für Finanz- und Versicherungsanwendungen.
Modellrobustheit, adversariales ML, Sicherheit sowie Evaluation von Fairness, Bias und Toxizität.
Zeitliche und geografische Repräsentationen für Sprachverstehen.
NLP, maschinelle Übersetzung, biomedizinische NER, Sprachverarbeitung, Sprecherdiarisierung und multimodales Lernen.
Ich spiele Tischtennis und Schach, fahre mit dem Rad durch Stuttgart, verfolge die Finanzmärkte und lese über Quantenphysik. Meistens habe ich ein Notizbuch dabei – digital oder auf Papier.