Ich baue produktionsreife KI für die Industrie.

Ich bin Full-Stack-AI-Engineer mit einem Jahrzehnt Produktions-KI für die Chemie-, Fertigungs-, Software- und Automatisierungsbranche, auf dem Fundament eines Verfahrenstechnik-Studiums (Bachelor und Master) und einer Data-Science-Qualifikation (Diploma). Modelle, Infrastruktur, Apps und Agenten. Der ganze Weg vom Rohsignal bis zu einer Entscheidung, der ein Anlagenfahrer vertrauen kann. Derzeit bei Navigance in München, wo meine Modelle Chemieanlagen weltweit optimieren und Anlagenfahrer lange vor einem Ausfall warnen.

Spezifischer Energiebedarf · Handbetrieb

Eine Live-Simulation meiner täglichen Arbeit. Probieren Sie es aus, und achten Sie auf die gelegentliche Störung.

$50M+Mehrwert durch prädiktive Modelle in Unilever-Werken weltweit
−3%Energie an laufenden Ammoniakanlagen, aus Optimierern, die ich heute verantworte
20×F&E-Durchsatz durch das größte Automatisierungsprogramm der Unilever-Geschichte
−90%Zeit vom Design zur Erkenntnis auf einem $100M-Wertstrom bei Koch

Was ich mache

Modellierung

Von neuronalen Netzen und Gauß-Prozessen über Gradient Boosting, Zeitreihen und NLP bis zu physikalischen Modellen. Ich nehme, was zum Problem passt, auf verrauschten realen Daten, bei denen eine falsche Vorhersage physische Kosten hat.

Software & Infrastruktur

Typisierte, getestete, reviewte Codebasen und alles darum herum. MLOps, DevOps, CI/CD, Deployment, Monitoring, Evaluation, Retraining und Health-Alerting. Ich definiere Engineering-Standards und arbeite selbst danach.

Apps & Interfaces

Full-Stack-Entwicklung der Optimierer, Dashboards und Rechner, mit denen Anlagenfahrer und Ingenieure täglich in einem kommerziellen Dashboard-Produkt arbeiten, vom Notebook zur CI-validierten Produktion.

LLMs & Agenten

Retrieval-gestützte Assistenten, die aus Live-Prozessdaten antworten, und agentische Pipelines, die einen Bug-Report bis zum reviewten Pull Request führen. Praktisch, evaluiert und im Produktivbetrieb.

Werdegang

2024 — heute
Data Scientist / ML Engineer — Navigance, München
End-to-End-Produktverantwortung für KI bei einem 22-köpfigen SaaS-Unternehmen, dessen Dashboard-Produkt Chemieanlagen weltweit mit Optimierungs- und Detektionssystemen versorgt. Hybride Modelle aus neuronalen Netzen und physikalischen Reaktormodellen für Methanol-, Ammoniak-, Maleinsäureanhydrid- und Synthesegasanlagen, mit bis zu 3% Energieeinsparung im laufenden Betrieb. Ich entwickle und verantworte den MLOps-, DevOps- und CI/CD-Stack (Airflow, MLflow, InfluxDB, PostgreSQL, Docker und mehr), berate internationale Kunden zu KI-Initiativen und baue das LLM-Tooling, etwa einen Prozessexperten-Chatbot auf Basis von Live-Anlagendaten, sowie die prädiktiven Health-Alerting-Systeme.
2021 — 2024
Engineer, Data Science & DevOps — Roke, Manchester
In einem professionellen Softwarehaus, auf streng regulierten Regierungsprogrammen, habe ich cloud-gehostete ML-Produkte end-to-end geliefert: die Modelle selbst (NLP, Clustering, Gauß-Prozesse), mit denen Analysten Milliarden von Datenpunkten in Minuten auswerten, und ebenso die Software darum herum, von APIs, Frontends und ETL bis zur Kubernetes-Infrastruktur und CI/CD. Teamführung als SCRUM Master; Best Roke Project Team 2021 und 2022.
2021
Consultant Chemical Engineer — Koch Technology Solutions, Wilton
Unternehmensweite Digitalisierungsstrategie für einen Technologie-Wertstrom von über $100M pro Jahr, samt der Full-Stack-Prozessautomatisierung dahinter (Python, R, AWS, Docker, Aspen und AVEVA), die die Zeit vom Design zur Erkenntnis um 90% verkürzt hat. Strategie im gesamten Unternehmen präsentiert und Verträge mit externen Digitalisierungspartnern ausgeschrieben.
2018 — 2021
Senior Research Data Scientist — Unilever R&D, Liverpool
Prädiktive ML-Modelle über globale Werke hinweg mit $50M+ generiertem Mehrwert, geliefert im Full-Stack: von Datenerfassung und Messtechnik bis zu Modellen hinter cloud-basierten interaktiven Oberflächen. Dazu das größte F&E-Automatisierungsprogramm der Unternehmensgeschichte: Robotikplattformen, die den Durchsatz um das 20-Fache erhöht und die Datenerfassung von Hunderten auf Millionen Punkte pro Tag skaliert haben. Studierende betreut und externe Hochschulpartnerschaften für Robotik- und Data-Science-Projekte geleitet.
2017
Automation Engineer — Oman LNG (über SECL UK), Sur
Als Praktikant während des Masterstudiums begonnen und als Project Engineer geblieben: Projekte im Umfang von rund $500K für Leitsysteme an einer laufenden LNG-Anlage ausgeschrieben, gewonnen und termingerecht geliefert, mit Führung von Technikerteams im Feld, Zusammenarbeit mit GE- und Siemens-Auftragnehmern und Ausbildung omanischer Nachwuchsingenieure.

Davor: Process Design Engineer, Chemical Scientist, gewählter studentischer Fakultätsleiter, Festival-Türsteher, Küchenhilfe.

Ausbildung & Qualifikationen

Ausbildung

Data Analyst Fellowship, BCS — mit Auszeichnung, 2019–2020
MSc Process Modelling, University of Birmingham — Merit, 2017
BEng Process Engineering, Lancaster University — 2:1, 2016
Associate Member IChemE · RITTech

Sprachen & Arbeitserlaubnis

Englisch — Muttersprache · Deutsch — B1/B2
Britischer Staatsbürger · Blaue Karte EU (Deutschland)

Toolbox

Typisiert, getestet, produktionsreif. Ich wähle das richtige Werkzeug für die Aufgabe, und die Aufgaben sind vielfältig.

Modellierung: Neuronale Netze · Gauß-Prozesse · Gradient Boosting · physikalische und hybride Modelle · Zeitreihen · NLP · Clustering (TensorFlow, PyTorch, GPyTorch, scikit-learn)
KI-Systeme: LLMs · RAG · Multi-Agenten-Systeme · MCP · Evaluations-Frameworks
Plattform & Daten: AWS · Airflow · Docker · Kubernetes · InfluxDB · PostgreSQL · Neo4j · Datadog · Linux · CI/CD · DVC
Sprachen & Tools: Python · SQL · R · MATLAB · C++ · Dash · React · Aspen und AVEVA · UE4, und mehr, wenn die Aufgabe es verlangt

Neben der Arbeit

Hunderte private Projekte in Data Science, Elektronik, Server-Administration und agentischen Plattformen; die Experimente auf dieser Seitegehören zu den vorzeigbareren. Abseits der Tastatur: Lindy Hop und Swing, Bouldern und Trad-Klettern am Fels. Früher Kapitän einer American-Football-Mannschaft.

Kontakt

Offen für Senior-Rollen in industrieller KI: Applied Science, ML Engineering, agentische Systeme und technische Führung.
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