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Über mich

Bis Dezember 2025 arbeitete ich als Senior Data Scientist am Deutschen Biomasseforschungszentrum (DBFZ) in Leipzig. Dort verband ich meinen physikalischen Hintergrund mit praktischer Arbeit an Machine Learning, Forschungssoftware und HPC-Infrastruktur. Mein Schwerpunkt lag darauf, komplexe Modelle, Datenpipelines und rechenintensive Workflows in robuste Werkzeuge und produktiv nutzbare Abläufe zu überführen.

Dazu gehörten Open-Source-Projekte wie ScrAIbe und ScrAIbe-WebUI, mit denen Transkriptions- und Diarisierungs-Workflows über eine zugängliche Weboberfläche nutzbar wurden. Parallel arbeitete ich mit Slurm-basierten HPC-Clustern, Singularity-/Apptainer-Containern sowie CI/CD-Pipelines in GitLab und GitHub Actions, um Forschungssoftware, rechenintensive Anwendungen und containerisierte Dienste reproduzierbar bereitzustellen.

Meine Arbeit lag an der Schnittstelle von angewandter KI, Research Software Engineering und wissenschaftlicher Infrastruktur — mit fachlichen Berührungspunkten zu probabilistischer Modellierung und Information Field Theory. Neben der technischen Arbeit betreute ich Studierende in Abschlussarbeiten, Projekten und Workshops.

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Berufserfahrung

2023 – Dezember 2025
Senior Data Scientist / KI-Architekt
Deutsches Biomasseforschungszentrum (DBFZ). Leipzig, Deutschland

Senior Data Scientist

Meine Rolle am DBFZ & im KIDA-Projekt

Am Deutschen Biomasseforschungszentrum (DBFZ) arbeitete ich an der Schnittstelle von angewandter Data Science, Machine Learning und Forschungsinfrastruktur, unter anderem im interdisziplinären KIDA-Projekt. Mein Fokus lag darauf, Forschungsteams dabei zu unterstützen, komplexe Daten und rechnerische Fragestellungen in nutzbare Werkzeuge, reproduzierbare Workflows und belastbare Analysen zu übersetzen.

Schwerpunkte meiner Arbeit

  • Entwicklung von Daten- und Machine-Learning-Workflows für angewandte Forschungsprojekte.
  • Unterstützung von Forschenden bei der Formulierung von ML-Problemen, der Auswahl geeigneter Methoden und der Bewertung von Ergebnissen.
  • Aufbau und Betrieb von Infrastruktur für rechenintensive Anwendungen, darunter Slurm-basierte HPC-Umgebungen, Container-Stacks sowie GitLab- und GitHub-Automatisierung.
  • Mitwirkung an der Planung und praktischen Umsetzung gemeinsamer AI-/HPC-Infrastruktur im KIDA-Kontext.
  • Arbeit an Reproduzierbarkeit, Deployment, Dependency Management und CVE-getriebener Aktualisierung von Forschungssoftware-Umgebungen.
  • Entwicklung von Open-Source-Werkzeugen wie ScrAIbe und ScrAIbe-WebUI, um Transkriptions- und Diarisierungs-Pipelines auch für nicht-technische Nutzerinnen und Nutzer zugänglich zu machen.
  • Beratung von IT- und Forschungsteams bei der Überführung von Prototypen und Infrastrukturideen in stabilere Dienste.
  • Betreuung und Unterstützung studentischer Projekte, Abschlussarbeiten und interner Wissensweitergabe zu Programmierung, Data Science und Machine Learning.

Diese Arbeit verband meinen physikalischen Hintergrund mit praktischer KI- und Forschungssoftwareentwicklung: Machine Learning nicht als Selbstzweck, sondern als Werkzeug, um wissenschaftliche Arbeit transparenter, reproduzierbarer und nutzbarer zu machen.


2019 – 2021
Gewähltes Mitglied und Vorsitzender des Fachschaftsrats Physik
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Halle (Saale), Deutschland

Mitglied und Vorsitzender im Fachschaftsrat Physik

Verantwortung im Fachschaftsrat Physik übernehmen

Während meines Studiums engagierte ich mich als gewähltes Mitglied und später als Vorsitzender im Fachschaftsrat Physik. In dieser Rolle vertrat ich studentische Perspektiven, unterstützte Kommilitoninnen und Kommilitonen bei organisatorischen Fragen und wirkte an der Kommunikation zwischen Studierenden, Lehrenden und Institut mit.

Schwerpunkte meiner Arbeit

  • Vertretung studentischer Anliegen in Gesprächen mit Lehrenden und universitären Gremien.
  • Koordination der Arbeit im Fachschaftsrat, einschließlich Abstimmungen, Aufgabenverteilung und Kommunikation.
  • Unterstützung bei organisatorischen Fragen rund um Studium, Prüfungen und Studienalltag.
  • Mitarbeit an Veranstaltungen, die Studierende miteinander und mit Forschungsgruppen am Institut in Kontakt brachten.
  • Verbesserung der Kommunikation zwischen Jahrgängen durch gemeinsame Dokumentation und bessere Weitergabe von Informationen.

Diese Erfahrung hat mir gezeigt, wie wichtig gute Kommunikation, Verlässlichkeit und praktische Organisation im akademischen Alltag sind — besonders dort, wo viele unterschiedliche Perspektiven zusammenkommen.


2016 – 2022
Wissenschaftliche Hilfskraft
HASP-Schülerlabor, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Halle (Saale), Deutschland

Wissenschaftliche Hilfskraft

Physik durch eigenes Experimentieren verständlich machen

Von 2016 bis 2022 unterstützte ich das HASP-Schülerlabor der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Dort erhalten Schülerinnen und Schüler einen praktischen Zugang zu experimenteller Physik — nicht nur durch Vorführungen, sondern vor allem durch eigenes Ausprobieren, Beobachten und Verstehen.

Schwerpunkte meiner Arbeit

  • Betreuung von Schülergruppen bei physikalischen Experimenten im Labor.
  • Erklärung komplexer physikalischer Zusammenhänge in einer Sprache, die zur jeweiligen Altersgruppe passt.
  • Aufbau, Test und Weiterentwicklung von Experimenten und Demonstrationsversuchen.
  • Verbindung von Sicherheit, Robustheit und fachlicher Genauigkeit bei der Gestaltung von Versuchsaufbauten.
  • Unterstützung bei der Pflege und Erweiterung des Experimentierangebots des Schülerlabors.

Diese Tätigkeit hat meine Freude an Lehre und Wissenschaftskommunikation stark geprägt. Sie hat mir gezeigt, wie wichtig es ist, auch anspruchsvolle Konzepte so zu erklären, dass Neugier entsteht und echte eigene Beobachtung möglich wird.

Ausbildung

2019 – 2022
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Master of Science in Medizinischer Physik
2015 – 2019
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Bachelor of Science in Medizinischer Physik

Projekte

ScrAIbe-WebUI: Browserbasierte Transkription für Forschungsteams — Eine Gradio-basierte, Docker-freundliche Weboberfläche, um ScrAIbe-Workflows für Transkription und Diarisierung direkt im Browser auszuführen.
ScrAIbe: Research-Grade Transcription & Diarisation — Ein Open-Source-ASR-Toolkit, das Whisper, Pyannote-Diarisierung, Sprachidentifikation und flexible Schnittstellen für reale Forschungsaufnahmen kombiniert.
Bachelorarbeit: EEG-Based Assessment of Consciousness — Analyse von EEG-Signalen zur Bewertung von Bewusstseinszuständen während propofol-sedierter Endoskopien, einschließlich Frequenzbandanalyse und ROC/AUC-Auswertung.
Master’s Thesis: Machine Learning Optimization of Gaussian Basis Sets — Using differentiable optimisation to improve Gaussian basis sets for ab initio DFT, with a focus on compact basis families and accuracy trade-offs.

Vorträge & Veröffentlichungen

  • Poster – „Numerical Information Field Theory for Acoustic Monitoring“, Helmholtz AI Conference, Karlsruhe (2025)
  • Vortrag – „KI für kritische Infrastruktur: Open-Source-Lösungen für Verwaltung und Industrie“, Data Week Leipzig (2025)