Ursula M. - Data Scientist & KI Ingenieur & KI Architekt

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Zürich, Schweiz

Erfahrungen

Okt. 2024 - Dez. 2024

3 Monaten

Walldorf, Deutschland

KI-Architekt und Senior Data Scientist für multimodalen LLM-Agenten und KI-Co-Pilot Joule auf der SAP Analytics Cloud

SAP

Design und Entwicklung neuer Funktionen in der Just Ask-Funktion von Joule auf der SAP Analytics Cloud. Joule ist SAPs natürlichsprachlicher, generativer multimodaler KI-Co-Pilot und Conversational AI Agent, der branchenspezifische Sprache versteht. Er ermöglicht z. B. die Visualisierung von Daten in Diagrammen durch natürliche Sprache statt SQL.
Design und Entwicklung eines Validierungs- und Testsystems für die generative KI-Funktion Just Ask.
Behaviour-Driven Development (BDD) und Testing mit Cucumber.
Performance-Optimierung und Testing mit JMeter.
Automatisierung der Release-Pipelines mit Git, Jenkins und Groovy.
Technologien: Python, LangChain, Ragas, Node.js, Cucumber, JMeter, Groovy, Jenkins, Joule, SAP Analytics Cloud, Azure AI Services, SQL, Kubernetes, Docker, Git.

Feb. 2024 - Juni 2024

5 Monaten

Zürich, Schweiz

KI-Architekt und Senior ML-Engineer für LLM-Assistenten

Sanitas AG - Krankenversicherer

Konzeption, Entwicklung und Produktivsetzung mehrerer LLM-Assistenten für interne Stakeholder wie Kundenberater, Gesundheitsberater und die IT-Abteilung bei Sanitas – einem der größten Krankenversicherer der Schweiz.
Übernahme eines Proof-of-Concepts eines RAG-basierten LLM-Assistenten für Kundenberater als Pilotprojekt, Design der Produktionsarchitektur und Weiterentwicklung bis zur Produktivsetzung.
Kommunikation mit allen beteiligten Stakeholdern wie Data-Science-Team, DevOps-Team sowie Kunden- und Gesundheitsberatern.
Entwurf und Entwicklung einer stark objektorientierten Basis-RAG-LLM-Architektur für effiziente Implementierung spezifischer LLM-Assistenten. Integration in die bestehende Microservice-IT-Architektur auf Azure und GCP.
Integration verschiedener LLM-Modelle wie Azure OpenAI GPT-Kollektion und Google Gemini.
Aufbau der nötigen Data-Fabric-Architektur mit Data-APIs, Data-Pipelines und Vektorsuchdatenbank mit PG Vector in GCP – deutliche Beschleunigung der Einbettungsabfrage gegenüber dem PoC.
Erweiterung und Optimierung der FastAPI-App, Vektorsuche und Gesamtperformance der LLM-Assistenten.
Verbesserung des Prompt Engineering für LLM-Modelle wie Azure OpenAI GPT und Google Gemini.
Design einer gemeinsamen CI/CD GitLab-Pipeline und spezifischer Pipelines für alle LLM- und Vektorsuche-Projekte.
Integration der LLM-Assistenten in Teams, internes SanitasGPT und Slack.
Test des Assistenten mit ausgewählten internen Kundenberatern und Integration der Ergebnisse in die Weiterentwicklung.
Unterstützung des DevOps‐Teams bei Rollout des Assistenten über verschiedene Standorte in der Schweiz.
Entwicklung und Deployment eines DevOps-Support-Assistenten im Slack für die IT-Abteilung.
PoC-Entwicklung eines LLM-Assistenten zur Unterstützung des Gesundheitsteams.
Technologien: Python, FastAPI, Pydantic, LangChain, Azure AI Services, Azure OpenAI GPT, Google Gemini, Google Vector Search, PG Vector, Vertex AI, GCP, DBeaver, SQL, Microsoft Bot REST API, Terraform, Kubernetes, Docker.

Sept. 2023 - Dez. 2023

4 Monaten

München, Deutschland

Principal Data Scientist, KI-Architekt und Produktmanager für Content-Personalisierung mit Reinforcement Learning

E.ON

Gesamtleitung des Produktmanagements mehrerer Content-Personalisierungsprojekte auf Basis von Reinforcement Learning.
Abstimmung mit allen Stakeholdern wie Frontend-Design, Web Analytics, Data Engineering, Datenschutz, Kampagnenmanagement, Data Science, MLOps etc.
Sammlung relevanter Daten aus verschiedenen E.ON-Quellen und Abstimmung mit dem Datenschutzteam.
Entwurf einer Daten- und KI-Architektur für Reinforcement Learning-Services bei E.ON und Integration in die bestehende Plattform.
Gestaltung von Pipelines für Online-Daten mit Apache Kafka und Offline-Daten mit SQL.
Entwicklung mehrerer POCs und eines MVPs für personalisierte Next-Best-Actions auf der Homepage für Bestandskunden mittels RL-Contextual-Bandits.
Schulung des Data-Science-Teams und Übergabe des MVP zur Produktivsetzung in Azure und A/B-Tests mit Adobe Target.
Technologien: Python, PyTorch, TensorFlow, Vowpal Wabbit, KerasRL, PyQlearning, Databricks, Apache Spark, Snowflake, DBeaver, SQL, Apache Kafka, Terraform, Kubernetes, Azure ML Studio, Adobe Target.

Apr. 2023 - Sept. 2023

6 Monaten

München, Deutschland

Hybrid

KI- & QC-Tech-Experte und Business Development Berater zur Erweiterung der ParaStation Software Suite

Partec AG

Leitung der Business Case Studie als Projektleiter zur Erweiterung des In-House Cluster Managers ParaStation Software Suite für hybride Multi-Cloud-Rechenzentren mit HPC, KI, QC, IoT und Business-Anwendungen. ParaStation ist ein erfolgreicher Cluster Manager mit QC-Integration, eingesetzt u. a. in Jülich und Luxemburg.
Direkte Zusammenarbeit mit C-Level und Vorstand der ParTec AG.
Vertretung der ParTec AG auf der ISC 2023 in Hamburg.
Identifikation potenzieller Kunden, bestehender HPC-, KI-, QC-, IoT-Anwendungen und Cloud-Strategien zur Ableitung von Anforderungen.
Meetings mit potenziellen Kunden wie DWD und DKRZ sowie Cloud-Anbietern wie AWS.
Wettbewerbsanalyse und Herausarbeitung von USPs.
Technische Spezifikation für Erweiterungen, Schnittstellen, Packaging und Live-Demo der ParaStation Suite sowie Hardware- und Software-Anforderungen.
Auswahl passender Cloud-Services von Azure, GCP und AWS.
Definition zugehöriger Professional Services.
Technologien: ParaStation Software Suite; Cluster Manager wie NVIDIA Bright, HPE, Atos; Scheduler Slurm, PBSPro; Kubernetes; Azure, GCP, AWS; MPI, CUDA, Gloo, RPC; verteilte TensorFlow/PyTorch; NVIDIA SimNet; Comsol, Ansys; Paraview, Catalyst; QC-Software QBridge, Qiskit.

Juni 2022 - Dez. 2022

7 Monaten

Berlin, Deutschland

Interim Data Science Team Lead & KI-Architekt bei europäischem E-Commerce

Flaconi

Leitung des Data Science Teams (bis zu 7 Mitglieder), einschließlich Einstellung eines Data Scientist.
Verantwortung für über 30 ML-Modelle in Produktion: Demand Forecasts, Szenarioplanung, Empfehlungssysteme, CLV & Churn, NLP-Modelle wie Chatbots & NER.
Technische Verantwortung für gesamte ML-Tech-Stack: MLflow, Databricks, Delta Lake, GitHub Workflows, Airflow, AWS etc.; Einführung von Software-Engineering-Best-Practices.
Gesamtverantwortung für Big Data & KI-Architektur in AWS.
Agile Abstimmung mit Stakeholdern und Reporting an Co-CEO.
Entwicklung neuer Empfehlungsstrategie für verschiedene Seiten und Platzierungen auf Flaconi, Umsetzung erster Meilensteine.
Performance-Optimierung und Erweiterung von Demand Forecast & Szenarioplanung sowie Kundenanalysen.
Technologien: Python 3, AWS DeepAR, Google Fusion Transformer, statsmodels, CatBoost, Keras, TensorFlow, TensorFlow Recommenders, PyTest, FastAPI, HuggingFace, Gensim, spaCy, MLflow, GitHub Workflows, Databricks, Kubernetes, Delta Lakehouse, Terraform, AWS SageMaker & Services, Spark, Airflow, Snowflake, Exasol, Power BI.

Apr. 2022 - Mai 2022

2 Monaten

Berlin, Deutschland

Senior Data Scientist – Performance-Optimierung und Implementierung neuer Modelle in Demand Forecast und Szenarioplanung

Flaconi

Performance-Verbesserung des Szenarioplanungstools (CatBoost & Regression) um > 50 % (MAPE 5–15 %).
Optimierung des täglichen Demand Forecasts (> 70 000 Produkte, AWS DeepAR & Methoden) um > 40 %.
Optimierung des wöchentlichen Demand Forecasts um > 30 % und Entwicklung eines neuen wöchentlichen Forecasts.
Einführung von Best Practices (OOP, Logging, Exception Handling, Testing, Monitoring) gemeinsam mit ML-Engineer.
Umsetzung der Data Pipelines in Databricks.
Technologien: Python 3, AWS DeepAR, Google Fusion Transformer, statsmodels, CatBoost, TensorFlow, TensorFlow Recommenders, MLflow, PyTest, FastAPI, GitHub Workflows, Databricks, Delta Lakehouse, Terraform, AWS SageMaker, Airflow, Snowflake, Exasol, Power BI.

Jan. 2022 - März 2022

3 Monaten

München, Deutschland

Senior Data Scientist und KI-Architekt – Reinforcement & Deep Learning Recommender PoCs für Next Best Actions & Offers

Telefonica

Recherche und Bewertung verschiedener Recommender-Ansätze für Next Best Action & Offer: Deep Learning, Reinforcement Learning (Contextual Bandits), hybride Ansätze mit TensorFlow Recommenders, Microsoft Recommenders, Vowpal Wabbit, TensorFlow Agents.
Design der Basis Daten- und KI-Architektur mit Datenbanken und Pipelines.
Implementierung mehrerer PoCs in Python, Deployment in AWS mit Docker & Kubernetes.
Technologien: Python 3, HuggingFace, Keras, TensorFlow, TensorFlow Recommenders, Microsoft Recommenders, Spark ML, Vowpal Wabbit, TensorFlow Agents, Terraform, Docker, Kubernetes, AWS, PyTest.

Juli 2021 - Okt. 2021

4 Monaten

Köniz, Schweiz

Evaluierungsprojekt für KI-Komponente in HR-Software „Peerdom“

Nothing AG

Business Case Design und Evaluation, Workshops und Kommunikation mit allen Stakeholdern.
Entwicklung individueller ML Use Cases und Auswahl passender Algorithmen.
Beratung zu ethischen Fragestellungen und technischen Gegenmaßnahmen.
Evaluation von Google Cloud und Vertex AI Architekturen für Peerdom-KI.
Technologien: Python 3, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Google Cloud, Vertex AI.

Mai 2021 - Bis heute

4 Jahren 4 Monaten

Klosters-Serneus, Schweiz

Business Mentor

Rolemodel Rebels

Mentoring von Studentinnen und Berufstätigen beim Karriereschritt, insbesondere als Tech-Gründerinnen.

März 2021 - Bis heute

4 Jahren 6 Monaten

Zürich, Schweiz

Dozent für Künstliche Intelligenz

HWZ Zürich

Lehre in MBA- und CAS-Programmen für Führungskräfte zu Themen wie ML und generative KI in Finanzen & Controlling, KI & digitale Ethik, KI-Business-Modelle, Operationalisierung von KI-Ethik, KI-Regulierung und Audit von KI-Systemen. Fokus auf verantwortungsvolle Implementierung.

März 2021 - Juni 2021

4 Monaten

Marina del Rey, Vereinigte Staaten

Machine Learning Team Lead & Architekt für „Privacy-by-Design“ AWS-Architektur und ML Backend

Opensesame Media Inc.

Leitung eines Teams aus 3 Data Scientists & Engineers.
Führung und Mitentwicklung einer globalen GDPR-konformen AWS-Architektur für ML-Backend und rek. & generative Audio-Modelle.
Strategische Roadmap, Stakeholder-Kommunikation.
Design & Entwicklung von 3 Deep-Learning-Recommender Systemen und Experimenten mit generativen Audio-Modellen.
Mitgestaltung einer Multi-Account Strategie mit AWS Control Tower.
Entwicklung von MLOps-Templates für cross-account Auto-Scaling in SageMaker mit Pipelines, CodePipeline, Service Catalog, CloudFormation.
Cross-Account Deployment von SageMaker Modellen und Glue Jobs.
Design eines GDPR-konformen Data Lakehouse mit Redshift & S3 und scripted Deployment mit CloudFormation & SAM.
Bereitstellung von TinyML-Modellen mit TensorFlow Lite für Mobile.
Technologien: Python 3, TensorFlow, TensorFlow Lite, scikit-learn, XGBoost, PyTest, FastAPI, Spark, SageMaker, CodePipeline, Glue, S3, Control Tower, Service Catalog, Redshift, DynamoDB, CloudFormation, CloudWatch, CloudTrail, SAM, Terraform, Snowflake.

Feb. 2021 - Bis heute

4 Jahren 7 Monaten

New York, Vereinigte Staaten

Mitwirkender am unabhängigen Audit von KI-Systemen

ForHumanity

Einbringung meiner Expertise in KI-Algorithmen, Ethik und Management zur Entwicklung eines Independent Audit of AI Systems für ForHumanity.

Jan. 2021 - Aug. 2024

3 Jahren 8 Monaten

Lübeck, Deutschland

Advisory Board Member für Responsible AI

Key2Be.Me - Berufsorientierung im Netzwerk

Beratung von Key2Be.Me zu verantwortungsvoller KI aus strategischer, technischer und ethischer Perspektive für Chancengleichheit in der Berufsorientierung.

Jan. 2021 - Feb. 2021

2 Monaten

Mannheim, Deutschland

Evaluierung und PoC eines DL/ML-Trendanalysen- und Forecasting-Tools zur Vertriebsoptimierung

Jonastone GmbH & Co. KG

Business Case Entwicklung mit Geschäftsleitung und IT.
Design & Entwicklung eines Social Media API Clients und Datenerfassung-PoC.
Design & Entwicklung eines ML-basierten Trendanalysen- und Forecasting-PoC.
Evaluierung von Bild-Clustering und Dimensionsreduktion auf Basis VGG16 und handgefertigten Features.
Evaluierung von Szenen-Segmentierung und Floor Detection mit modernen Deep-Learning-Algorithmen.
Sentiment-Analyse von Social Media Posts in verschiedenen Sprachen.
Design alternativer AWS-Architekturen (RDS PostgreSQL, CodePipeline, Glue, SageMaker, Deep Learning AMIs).
Kostenschätzung, technisches Design, Coaching des IT-Leiters.
Technologien: VGG16, YOLO, Python 3, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, NumPy, SciPy, Pandas, PyTest, FastAPI, Tableau, Matplotlib, PySpark, OpenCV, Social Media APIs, Elasticsearch, AWS RDS, CodePipeline, Glue, SageMaker, Nvidia-Docker, CUDA, NCCL, Linux, Git.

Dez. 2020 - Jan. 2021

2 Monaten

London, Vereinigtes Königreich

Beratung zu strategischen, technischen und ethischen Aspekten einer KI-basierten Hiring-Lösung

Empact Consulting

Okt. 2020 - Nov. 2020

2 Monaten

Düsseldorf, Deutschland

DL/ML-Multivariate Zeitreihenanalyse und Forecasting zur Retail-Preisoptimierung von Energielösungen

Bitwatt Systems GmbH

Anwendung verschiedenster Techniken zur Analyse und Dekomposition multivariater Retail-Preis-Zeitreihen.
Visualisierung der Insights für Preisoptimierung.
One-Step-Ahead und Multi-Horizon Forecasting PoC auf Basis von XGBoost und Deep-Learning-Architekturen (Stacked LSTMs, Wavenet, Transformer).
Technologien: Python 3, XGBoost, TensorFlow, scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy, Hyperopt, statsmodels, Matplotlib, Jupyter, PySpark, PyTest, Linux, Git.

Sept. 2020 - Sept. 2020

1 Monate

Zürich, Schweiz

Beratung zur Evaluation & Validierung einer KI-Storytelling-Lösung

Startup in Stealth Mode

Aug. 2020 - Sept. 2020

2 Monaten

Maur, Schweiz

Datenübertragung und Analyse-Software für Avaya Kommunikationsdaten

Stahlschmidt ICT Solutions

Design & Entwicklung einer Python-Software zum Datenaustausch mit Avaya (protokollbasiert) für Analyse der Kommunikation.
Technologien: Python 3, PySpark, Avaya-Server, Linux, Windows, Git.

Juni 2020 - Bis heute

5 Jahren 3 Monaten

Zürich, Schweiz

Aufbau einer KI-Video- und Webinar-Plattform

Sciform GmbH

Verantwortungsvolle KI-Webinare und Kurse für Führungskräfte, Data Scientists und Laien.
QC & QML-Kurse für Data Scientists.
Kooperationen mit HBA und Women in AI.
Technologien: Python 3, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, NumPy, SciPy, Pandas, PyTest, Tableau, Matplotlib, Qiskit, Jupyter, PySpark, Explainable AI Toolkits, IBM Quantum Experience.

Nov. 2019 - Mai 2020

7 Monaten

Sabbatical

Reise durch Europa und die Schweizer Berge.

Nov. 2018 - Nov. 2018

1 Monate

Zürich, Schweiz

ML PoC und Apache Spark Big Data Architektur für Public Traffic Data Science

Panter AG

Beratung zu Use Cases für öffentliche Verkehrsdaten.
Aufbau eines ML-Prototyps.
Unterstützung des Softwareteams bei Big Data Architekturen mit Apache Spark.
Technologien: Python, scikit-learn, NumPy, Pandas, PySpark, PyTest, Java, Spark, Kafka, Storm, Gradle, Git.

Okt. 2018 - Okt. 2019

1 Jahr 1 Monate

London, Vereinigtes Königreich

Advisory Board Member der Entrepreneurship Group

Healthcare Businesswomen’s Association

Beratung von HBA-Mitgliedern zum Thema Unternehmertum.

Okt. 2018 - Aug. 2019

11 Monaten

Baden, Schweiz

Optimierung und Parallelisierung zweier autonomer ML-basierten Energiehandelslösungen

Axpo Holding AG

Vor-Evaluation von C++- und C#-Trading-Software für OpenMP- und MultiGPU-Parallelisierung.
Beratung zur GPU-Hardware-Auswahl.
Coaching zu Optimierungsalgorithmen, ML-Algorithmen und Linearer Algebra.
Architektur-Coaching für hochoptimierte Trading-Software.
Entwurf und Umsetzung von CUDA-Parallelisierung in C++ und C# sowie MultiGPU+OpenMP.
Unit-, Integrations- und Systemtests.
Technologien: C++, C#, CUDA, CUDA-Managed, OpenMP, POSIX Threads, Boost, Python, Git, Visual Studio, Windows, Docker, Jenkins.

Nov. 2017 - Mai 2018

7 Monaten

Zürich, Schweiz

Kryptowährungs-Mining in der AWS Cloud

Mehrere Privatkunden von Sciform

Erstellung von Installations- und Konfigurationsskripten für Nimiq-Mining.
Erstellung von Amazon Machine Images und AWS-Setup für Mining auf mehreren Instanzen.
Optimierung der Mining-Performance in Pool und Cloud.
Dokumentation und Coaching technischer Kunden.
Technologien: Nimiq, JavaScript, Multithreading, Python, Bash, SSL, Git, Docker, AWS EC2.

Aug. 2017 - Bis heute

8 Jahren 1 Monate

Zürich, Schweiz

KI-Berater, Unternehmer & Gründer

Sciform GmbH

Leitung eines preisgekrönten Unternehmens für technische, ethische und strategische Beratung an der Schnittstelle KI, QC und HPC.
Beratung in KI-Architektur, Data Science, ML-Engineering, KI-Strategie, Management, Workshops, Algorithmen und skalierbare Software.
Zusammenarbeit mit Freelancern und Partnern für End-to-End-Lösungen.
Projekte u. a. KI-Architekt SAP Joule, LLM-Agenten bei Sanitas, Interim Team Lead Flaconi, RL-Service Telefonica, SyncStage Audio AI Backend, Bildverarbeitung für Daedalean, Energiehandel bei Axpo.

Aug. 2017 - Bis heute

8 Jahren 1 Monate

Zürich, Schweiz

Workshops und Kurse in KI und Distributed Ledger

Sciform GmbH

Diverse Workshops und Kurse für Führungskräfte, Laien und Unternehmen zu KI und DLT.
Technologien: Python, TensorFlow, PyTorch, AWS SageMaker, AWS Glue, C++, EOSIO, Solidity, Git, Jupyter.

Aug. 2017 - Mai 2018

10 Monaten

Zürich, Schweiz

MesoPhy – Inhouse HPC-Software für Mikrofluidik & Pharma

Kunden von Sciform

Entwicklung einer FEM für stochastische Navier-Stokes-Gleichungen.
Design und Implementierung einer massiv parallelen HPC-Architektur (C++, CUDA, MPI).
Tests, Aufbau und Betrieb von HPC-Clustern in AWS.
Auszeichnung: 20 000 € HPC-Ressourcen von Arctur.
Technologien: C++, MPI, CUDA, Trilinos, Eigen, Boost, CMake, Git, Jenkins, Docker, Linux, AWS EC2/S3.

Aug. 2017 - Okt. 2017

3 Monaten

Zürich, Schweiz

Optimierung und Parallelisierung von Bildverarbeitungs- und Optimierungsalgorithmen in autonomer Flugsteuerung

Dadealan AG

Vorbereitung der Installation der Flugsteuerungssoftware auf NVIDIA Jetson mit Bazel.
Optimierung serieller und multithreaded Bildverarbeitungs- und Optimierungsalgorithmen.
GPU-Parallelisierung in CUDA für Echtzeit.
Tests und Coaching des Teams.
Technologien: C/C++, POSIX Threads, CUDA, OpenCV, Boost, Bazel, Git, Linux, Jetson, Google Cloud.

Nov. 2015 - Sept. 2017

1 Jahr 11 Monaten

Zürich, Schweiz

Lead Data Scientist und Senior Software Engineer (Mission Owner)

Adnovum AG

Technische Leitung und Architektur des KI-basierten, adaptiven, kontextbewussten Authentifizierungs- und Risikoerkennungsmoduls „nevisDetect“ der NEVIS Security Suite.
Design von Kontext- und Continuous-Authentication-Tools mit Regeln und Anomalieerkennung per ML/DL.
Zusammenarbeit mit Vorstand, Kunden, Malware- und Netzwerkspezialisten, IT-Sicherheitsforschern ETH Zürich.
Technologien: Python, TensorFlow, PySpark, Java, Spark, Kafka, Storm, Couchbase, Cassandra, REST APIs, Linux, Docker.

Juli 2014 - Okt. 2015

1 Jahr 4 Monaten

Winterthur, Schweiz

Computational Scientist und Senior Software Engineer

Fluxim AG, ZHAW

Technische Leitung und Entwicklung von LAOSS – Software für großflächige Halbleiter-Simulationen, eingesetzt in OLED- und Solarindustrie.
Zusammenarbeit mit Kunden und Wissenschaft.
Numerische Entwicklung einer FEM für OLEDs & Solarzellen.
Design paralleler HPC-Architektur und Numerik-Implementierung.
Entwicklung eines Mie-Streumoduls in SETFOS.
Beitrag zu KTI- und EU-Förderprojekten.

Jan. 2014 - Bis heute

11 Jahren 8 Monaten

Zürich, Schweiz

Fine Art Fotograf

Fine Arts - Ursula Maria Mayer

Ausstellungen meiner Fine Art Fotografie im In- und Ausland.

Juni 2011 - Dez. 2013

2 Jahren 7 Monaten

Zürich, Schweiz

Research Computational Scientist

Institut für Umweltingenieurwissenschaften (IFU) ETH Zürich

Design, Entwicklung und Erweiterung des MPI- & GPU-parallelisierten Numerik-Kerns für „FreshWaterSupply“ zusammen mit 4dimensional GmbH. Einsatz weltweit zur Verbesserung der Trinkwasserversorgung.
Numerische Erweiterung von FV- und FEM-Methoden für statistische Modellierung und multiparametrische Optimierung in Grundwasser- und Mehrphasenströmung.
Beitrag zu EU- und Weltbank-Förderprojekten.

Dez. 2007 - Mai 2011

3 Jahren 6 Monaten

München, Deutschland

Research Scientist und Software Engineer

IGS CSE, TU München

Numerische Entwicklung neuer FSI-bezogener FEM für Nano/Mikro-Materialsimulationen.
Implementierung in massiv parallelem multiphysikalischem HPC-Code.

Juli 2007 - Sept. 2006

-1 Jahren -9 Monaten

Braunschweig, Deutschland

Research Assistant und Software Engineer

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Numerische Entwicklung eines semi-impliziten Zeitintegrationsverfahrens für CFD-Aerodynamiksimulationen.
Implementierung im massiv parallelen DLR tau-Code, genutzt in der europäischen Luftfahrtindustrie.

Okt. 2006 - Sept. 2007

1 Jahr

Zürich, Schweiz

Research Computational Scientist

IFU ETH Zürich

Siehe oben bei Institut für Umweltingenieurwissenschaften.

Juli 2004 - Dez. 2011

7 Jahren 6 Monaten

Zürich, Schweiz

Managing Director & Co-founder

4Dimensional GmbH

Design, Entwicklung und Produktivsetzung von „FreshWaterSupply“ – Entscheidungsunterstützung für nachhaltiges Wasserressourcenmanagement (gemeinsam mit IFU ETH Zürich).

Zusammenfassung

Ich unterstütze meine Kunden bei der Entwicklung von produktionsreifen, verantwortungsvollen KI-Lösungen mit fortschrittlichen Algorithmen und modernstem KI-Engineering & Infrastruktur.

Sprachen

Deutsch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Latein

Verhandlungssicher

Französisch

Grundkenntnisse

Italienisch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Okt. 2005 - Okt. 2007

TU München

M.Sc. (hons) · Computational Science and Engineering · München, Deutschland

Okt. 2000 - Okt. 2005

ETH Zürich

M.Sc. · Civil Engineering · Zürich, Schweiz

Okt. 1989 - Okt. 1998

Gymnasium bei St. Stephan

Abitur · Augsburg, Deutschland

Zertifikate & Bescheinigungen

IBM Qiskit – Certificate of Quantum Excellence, Global Summer School 2021

IBM

Certificate in Quantum Machine Learning

NITheP

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