Principal AI/ML Engineer | Computer Vision, LLM/Agents & Python
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- 16.10.2026
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
5/2026 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
Eigene Forschung und Entwicklung: implementierte Forschungs- und Produktprototypen für wissenschaftliches Schlussfolgern, LLM-Orchestrierung und Evaluation.
Entwicklung zustandsbehafteter LLM- und Multi-Agent-Systeme für wissenschaftliches Schlussfolgern und Evaluation. Tool/Function Calling, MCP, RAG, Embeddings, FAISS, persistente Forschungskontexte, Budgetsteuerung und wiederaufnehmbare Abläufe mit Validierung, begrenzten Reparaturschritten und menschlicher Qualitätsprüfung.
Research Kernel: Python/FastAPI/Pydantic/SQLAlchemy/PostgreSQL-Plattformprototyp mit Web-, CLI- und MCP-Schnittstellen; versionierte Aussagen, Quellen und Evidenz, Review-/Reparaturzustände, historische Erklärungen, projektbezogene Berechtigungen sowie Task-Leases, Checkpoints und transaktionale Budgetreservierung.
Mathematische Evaluation: quellenbezogene Aufgabenpakete, Solver-Probes, Leakage-/Adversarial-Checks und nachvollziehbare Reviewprozesse. IAS Problem Solver 0.0.1 erreichte im August 2026 84 % auf 100 Aufgaben des Leipziger Forschungsmathematik-Benchmarks; ein eingereichter Antwortsatz mit mehreren internen Modell-/Tool-Aufrufen.
Ergänzend implementierte Dialog-/Sprachprototypen mit strukturierten Ausgaben, Guardrails, Google Speech-to-Text/TTS, LiveKit und interaktiven Avataren. Schwerpunkt: belastbarer Zustand, Nachvollziehbarkeit, Evaluation und kontrollierter Ressourcenverbrauch.
Postgresql, Generative KI, Prompt Engineering, Python
4/2022 – 2/2026
Tätigkeitsbeschreibung
AI-VideoScouter: produktive Online-Plattform zur Fußballvideoanalyse. April 2022 freiberuflich; angestellt von Mai 2022 bis Februar 2026.
Technischer Hauptverantwortlicher und Architekt von der Problemstellung über Modell- und Algorithmenentwicklung bis zu Integration, Evaluation und Betrieb. Direkte technische Abstimmung mit der Geschäftsführung, Priorisierung der Roadmap sowie Koordination von ML/CV-Beiträgen, Annotation und Hochschulkooperation.
Computer Vision und Geometrie: Spieler- und Ballerkennung, Instanzsegmentierung, Multi-Object Tracking, kameraübergreifende Re-Identifikation, Pose Estimation, OCR, Audio-/Ereigniserkennung und Spieler-/Teamstatistiken. Kamerakalibrierung ohne Schachbrettaufbau, Photogrammetrie, Bundle Adjustment und Rekonstruktion von 3D-Balltrajektorien aus einer Kamera; Überführung von 2D-Balltracks in Weltkoordinaten mit physikalischen Zustandsmodellen.
Modellentwicklung: neue CV-Modelle, Training von Grund auf auf mehreren GPUs mit PyTorch Distributed, Transfer Learning und Fine-Tuning. Optimierung und Integration mit ONNX/TensorRT. CVAT als Hauptwerkzeug und eigene Annotationstools für Keypoints/Linien, Ereignisse und Frames.
Balldetektion: im Projekt über 97 % Recall und über 98 % Precision bei kleinen, schnell bewegten Fußbällen.
Produktionssystem: modulare Pipeline mit Python, PyTorch, OpenCV, FFmpeg, FastAPI, Celery/Redis, NATS, Ray, Optuna, Docker und GitLab CI. Online-Verarbeitung mit rund zehn Sekunden Latenz auf einer Referenzkonfiguration von vier RTX 3090 pro Match; Qualitäts-/Latenz-/Kostenabwägung, Health Checks, Monitoring und Fehleranalyse. Ergänzend Jetson-Festkamera-Prototyp mit GStreamer.
3D Rekonstruktion, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Maschinelles Sehen, Mustererkennung, Objekterkennung, Objektverfolgung, Opencv, Python, Pytorch, Semantic Segmentation, Überwachtes Lernen
1/2021 – offen
Tätigkeitsbeschreibung
Gründer und Hauptentwickler von NumberDB, einem öffentlichen wissenschaftlichen Datendienst für Zahlen und Polynome mit Websuche, API und eigenem Python-/SageMath-Paket numberdb. Über 100.000 Einträge nach dem dokumentierten Stand vom 12. September 2026.
End-to-End-Entwicklung mit Python/Django, PostgreSQL, SageMath, PARI/GP und Arb: wissenschaftliche Datenmodelle, präzisionsbewusste Suche, Importe und Generatoren, Deployment und Betrieb mit nginx/Gunicorn, Docker und GitHub Actions/CI/CD. Schwerpunkt auf numerischer Verlässlichkeit, reproduzierbaren Berechnungen sowie Quellen- und Revisionsbezug.
Aktuelle KI-gestützte Datenerzeugung: getrennte Workflows für Tabellenvorschlag und Aufbau sowie unabhängig zuweisbare Miner-, Writer- und Critic-Rollen. Integration von Codex CLI und Claude Code, nachvollziehbare Kostenabrechnung, eingeschränkte Bot-Berechtigungen, Herkunftsnachweise pro Revision, regenerationsbasierte Prüfungen und menschliche Freigabe.
Projektbezogener AWS-Builder mit EC2/Docker, IAM-Instanzprofil und eingeschränktem SSM-/KMS-Zugriff; getrennt vom Webdienst. Das Projekt verbindet wissenschaftliche Algorithmen, Python-Backend, Datenqualität und kontrollierte LLM-Workflows.
Postgresql, Python, Django
8/2019 – 3/2022
Tätigkeitsbeschreibung
Forschung in algorithmischer Zahlentheorie, arithmetischer Geometrie und wissenschaftlichem Rechnen im Umfeld der Simons Collaboration on Arithmetic Geometry, Number Theory, and Computation.
Entwicklung und Implementierung mathematischer Algorithmen und wissenschaftlicher Software mit Python/SageMath, exakter und hochpräziser Arithmetik sowie umfangreichen Remote-/Clusterberechnungen.
Gründung und Entwicklung von NumberDB ab 2021; Beiträge zur gemeinschaftlichen Datenbank LMFDB. Wissenschaftliche Datengewinnung, Suche, Hosting, Migration, Deployment und Analyse. Verbindung mathematischer Datenmodelle mit nutzbarer Software und reproduzierbaren Ergebnissen.
Python, Grundlagenforschung, Mathematik, Projektleitung / Teamleitung (IT)
9/2017 – 8/2019
Tätigkeitsbeschreibung
Mathematische Forschung, Algorithmenentwicklung und wissenschaftliche Programmierung mit Python/SageMath. Arbeit an algorithmischer Zahlentheorie, Geometrie und reproduzierbaren Berechnungen.
Universitäre Lehre, Betreuung von zwölf Bachelorstudierenden und Mitbetreuung zweier Masterstudierender. Forschungskoordination und grantbezogene Aufgaben. Internationale Zusammenarbeit und Vermittlung anspruchsvoller mathematischer Inhalte.
Aus- / Weiterbildung, Mathematik
10/2016 – 3/2017
TätigkeitsbeschreibungPostdoktorale mathematische Forschung am Technion – Israel Institute of Technology. Wissenschaftliche Methodenentwicklung, mathematische Forschung und internationale Zusammenarbeit.
Eingesetzte QualifikationenGrundlagenforschung, Mathematik
2/2016 – 8/2017
Tätigkeitsbeschreibung
Postdoktorale mathematische Forschung an der Universität Bordeaux. Verbindung diskreter Geometrie, algorithmischer Zahlentheorie und wissenschaftlichen Rechnens; Entwicklung mathematischer Algorithmen und Software.
Principal Investigator des geförderten Projekts „Discrete Geometry Methods in Algorithmic Number Theory“. Der Förderzeitraum Februar 2016 bis Dezember 2017 ist vom hier angegebenen Postdoc-Zeitraum zu unterscheiden.
Wissenschaftliche Berechnungen auf der PlaFRIM-Plattform.
Grundlagenforschung, Mathematik, Python
10/2015 – 1/2016
TätigkeitsbeschreibungPostdoktorale mathematische Forschung am Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften. Wissenschaftliche Methodenentwicklung und Zusammenarbeit im mathematischen Forschungsumfeld.
Eingesetzte QualifikationenGrundlagenforschung, Mathematik
10/2013 – 9/2015
Tätigkeitsbeschreibung
Postdoktorale mathematische Forschung am Max-Planck-Institut für Mathematik. Arbeit an mathematischen Methoden und Algorithmen sowie internationale Forschungszusammenarbeit.
Praktische Nutzung institutseigener Rechenserver für wissenschaftliche Berechnungen.
Grundlagenforschung, Mathematik
7/2013 – 8/2013
Tätigkeitsbeschreibung
Forschungsaufenthalt am Isaac Newton Institute for Mathematical Sciences im Programm „Polynomial Optimization“, im Rahmen des EPDI-Fellowships.
Forschung zu linearer, semidefiniter und polynomialer Optimierung, gemischt-ganzzahligen Problemen und Sums-of-Squares-Methoden. Verbindung mathematischer Grundlagen mit algorithmischen Optimierungsfragen.
Grundlagenforschung, Mathematik, Mathematische Optimierung
4/2013 – 9/2013
TätigkeitsbeschreibungPostdoktorale mathematische Forschung am Forschungsinstitut für Mathematik (FIM) der ETH Zürich im Rahmen des EPDI-Fellowships. Wissenschaftliche Methodenentwicklung und internationale Forschungszusammenarbeit.
Eingesetzte QualifikationenGrundlagenforschung, Mathematik
8/2012 – 3/2013
TätigkeitsbeschreibungPostdoktorale mathematische Forschung am Institut des Hautes Études Scientifiques im Rahmen des EPDI-Fellowships. Entwicklung mathematischer Methoden, wissenschaftlicher Austausch und internationale Forschungszusammenarbeit.
Eingesetzte QualifikationenGrundlagenforschung, Mathematik
9/2011 – 7/2012
Tätigkeitsbeschreibung
Postdoktorale mathematische Forschung als Member am Institute for Advanced Study in Princeton. Wissenschaftliche Arbeit und internationale Zusammenarbeit in Geometrie, Topologie und verwandten mathematischen Fragestellungen.
Diese Station betrifft das Institute for Advanced Study in Princeton (2011–2012).
Grundlagenforschung, Mathematik
10/2008 – 3/2009
Tätigkeitsbeschreibung
Vollzeitstelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der DFG-Forschungsgruppe „Polyhedral Surfaces“ mit Günter M. Ziegler an der Technischen Universität Berlin.
Mathematische Forschung in diskreter Geometrie und topologischen Methoden; wissenschaftliche Zusammenarbeit im Rahmen der beginnenden Promotion. Beschäftigungszeitraum: Oktober 2008 bis März 2009 (sechs Monate). Beginn meiner beruflichen Tätigkeit.
Grundlagenforschung, Mathematik
Zertifikate
Ausbildung
Freie Universität Berlin
Berlin
Technische Universität Berlin
Berlin
Über mich
Mein Schwerpunkt in der Industrie war eine Online-Plattform zur Fußballvideoanalyse: Objekterkennung, Multi-Object Tracking, kameraübergreifende Re-Identifikation, Kamerakalibrierung, 3D-Balltrajektorien und Ereigniserkennung. Ich entwickelte neue CV-Modelle, trainierte sie von Grund auf auf mehreren GPUs mit PyTorch und führte die Komponenten in einer Pipeline mit rund zehn Sekunden Latenz zusammen. Zu meiner Verantwortung gehörten Architektur, Evaluation, Deployment, Fehleranalyse und technische Priorisierung in direkter Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung.
In meiner aktuellen unabhängigen Forschung und Entwicklung baue ich LLM- und Agentensysteme mit Tool Calling, MCP, RAG, persistentem Zustand, Budgetsteuerung und wiederaufnehmbaren Workflows. Implementierte Forschungs- und Produktprototypen umfassen wissenschaftliches Schlussfolgern, quellenbezogene Evaluation mit menschlicher Prüfung sowie Dialog- und Sprachanwendungen. Daneben entwickle und betreibe ich einen öffentlichen wissenschaftlichen Datendienst mit API, Python-Paket und nachvollziehbarer KI-gestützter Datenerzeugung.
Ich unterstütze Projekte hands-on bei Machbarkeitsprüfung, Architektur, Modellentwicklung, Python-Backend, Integration und Betrieb. Weitere Einsatzfelder sind technische Reviews, Evaluation, Performance- und Zuverlässigkeitsverbesserungen sowie längerfristige technische Verantwortung. Ich verbinde mathematische und algorithmische Tiefe mit praktischer Softwareentwicklung und klaren Qualitäts-, Latenz- und Ressourcenanforderungen.
Zusammenarbeit: 100 % remote, B2B/Contracting. Ab sofort in Vollzeit verfügbar; ein einmaliges Onboarding vor Ort ist nach Absprache möglich. Deutsch: Muttersprache; Englisch: fließend; Französisch: B2.
Weitere Kenntnisse
Python, PyTorch, OpenCV, FFmpeg; Object Detection, Instanzsegmentierung, Multi-Object Tracking, Re-Identifikation, Pose Estimation, OCR und Ereigniserkennung. Fußballvideoanalyse mit visuellen und akustischen Signalen; CVAT und eigene Annotationstools.
KAMERAGEOMETRIE UND 3D
Kamerakalibrierung ohne Schachbrettaufbau, Kamerapose und -bewegung, Photogrammetrie, Bundle Adjustment, Homographien, Optical Flow und Bildstitching. Rekonstruktion von 3D-Balltrajektorien aus einer Kamera; Überführung von 2D-Tracks in Weltkoordinaten mit physikalischen Zustandsmodellen.
MODELLENTWICKLUNG UND DEPLOYMENT
Neue CV-Architekturen, Training von Grund auf, verteiltes Multi-GPU-Training mit PyTorch, Transfer Learning und Fine-Tuning. ONNX/TensorRT; Abwägung von Qualität, Latenz und Rechenbudget; Monitoring und Fehleranalyse. Jetson-Festkamera-Prototyp mit GStreamer.
LLM, AGENTEN, RAG UND EVALUATION (EIGENE ENTWICKLUNGSPROJEKTE)
Tool/Function Calling, MCP, Multi-Agent-Workflows, Prompt- und Context Engineering, strukturierte Ausgaben, Embeddings, FAISS und pgvector. Persistenter Zustand, Wiederaufnahme, Budgetkontrollen, Validierung, begrenzte Reparaturschritte und menschliche Qualitätsprüfung. Quellenbezogene Evaluation, Leakage-/Adversarial-Checks und wissenschaftliche Evidenzverwaltung.
BACKEND, DATEN UND BETRIEB
FastAPI, Django, Flask, REST APIs, PostgreSQL, SQLite, MongoDB, SQLAlchemy/Alembic, Celery/Redis und NATS. Docker, Linux, Git, GitLab/GitHub und CI/CD; Ray und Optuna. Wissenschaftliche Datenmodelle, API-/Python-Paketentwicklung, Quellen- und Revisionsbezug sowie reproduzierbare Datenerzeugung. Mehr als zehn Jahre wissenschaftliche Remote-/HPC-/Cloud-Berechnungen; GCP/Vertex AI und projektbezogen AWS EC2/IAM/SSM/KMS.
WEITERE IMPLEMENTIERTE PROTOTYPEN
TypeScript/React/Next.js; Rust/Axum/Tokio für einen LLM-API-Gateway; Spracherkennung/-synthese, LiveKit und interaktive Avatare. Event Sourcing, JSON Patch sowie SSE/WebSocket-Fortschritt in Medienworkflows.
MATHEMATIK UND ALGORITHMEN
Wissenschaftliches Rechnen, algorithmische Zahlentheorie, Geometrie, kombinatorische und numerische Optimierung; SageMath, PARI/GP, Arb, exakte, hochpräzise und Intervallarithmetik. 18 wissenschaftliche Arbeiten und Preprints; internationale Forschung, Lehre und Betreuung.
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Französisch (Gut)
- Europäische Union
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