Über mich
Ich bin Senior Data Scientist am Deutschen Biomasseforschungszentrum (DBFZ) in Leipzig. Dort verbinde ich meine Ausbildung in theoretischer Physik mit der praktischen Arbeit an KI- und Hochleistungsrechner-Systemen. Aus bestehenden Modellen des maschinellen Lernens entwickle ich verlässliche Open-Source-Werkzeuge wie ScrAIbe und ScrAIbe-WebUI, mit denen hochwertige Transkriptions-Workflows auch für Nutzer ohne tiefen Programmierhintergrund zugänglich werden. Ich starte rechenintensive Aufgaben auf einem von Slurm verwalteten HPC-Cluster (häufig in Singularity-Containern) und überführe containerisierte Dienste über CI/CD-Pipelines in GitLab und GitHub Actions in den laufenden Betrieb. Gelegentlich beschäftige ich mich mit probabilistischer Modellierung und Ideen aus der Information Field Theory. Zudem betreue ich Studierende bei Abschlussarbeiten und Workshops.
Berufserfahrung
Senior Data Scientist & KI-Berater
KI-Strategie für nachhaltige Energieforschung gestalten
Ich arbeite an anwendungsnahen Data-Science-Projekten am Deutschen Biomasseforschungszentrum (DBFZ), darunter Beiträge zum interdisziplinären KIDA-Projekt (https://www.kida-bmel.de/). Ich unterstütze Forschungsgruppen am DBFZ und an Partnerinstitutionen dabei, komplexe Datensätze in belastbare wissenschaftliche und politikrelevante Ergebnisse zu überführen. Meine Tätigkeit verbindet strategische KI-Beratung mit praktischer Umsetzung entlang des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus.
Zentrale Aufgaben
- Entwicklung von Daten- und ML-Strategien im Einklang mit Projektzielen, Fördervorgaben und ethischen Leitplanken.
- KI-Guidance und methodische Beratung für Forschende – von der Problemdefinition bis zur Evaluation und Publikation.
- Mitgestaltung der institutsweiten AI-HPC-Roadmap sowie Auswahl von Tools und Infrastruktur mit Blick auf Performance, Kosten und Wartbarkeit.
- Planung und Mitaufbau gemeinsamer HPC-/KI-Infrastruktur über mehrere Institutionen im KIDA-Konsortium hinweg.
- Erste, praktische Anwendungen probabilistischer Methoden, um Unsicherheit in politiknahen ML-Ergebnissen besser abzubilden.
- Betrieb von Slurm-Clustern, Container-Stacks und GitLab/GitHub-Automatisierungen inkl. CVE-basiertem Patching und Security-Monitoring.
- Entwicklung von Open-Source-Werkzeugen wie ScrAIbe und ScrAIbe-WebUI, damit auch Nicht-Programmierer Transkriptions- und Diarisationspipelines nutzen können.
- Beratung von IT-Personal bei der Überführung von Forschungs- und Infrastrukturplanungen in stabile Produktivservices.
- Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten sowie Mitwirkung an Projekt- und Förderanträgen.
So verbinde ich meinen Hintergrund in theoretischer Physik mit praktischer Wirkung – und sorge dafür, dass ML wissenschaftliche Erkenntnis beschleunigt statt verschleiert.
Fachschaftsvertreter Physik (Ehrenamt)
Studierende vertreten und akademische Initiativen gestalten
Parallel zum Studium engagierte ich mich ehrenamtlich als gewähltes Mitglied der Fachschaft Physik. Dort unterstützte ich Kommiliton*innen und vermittelte zwischen Studierenden sowie Fakultät in akademischen und organisatorischen Fragen.
- Vertrat studentische Perspektiven in Fachbereichssitzungen und Curriculumsdiskussionen.
- Organisierte Veranstaltungen, die Studierende mit Forschungsgruppen und externen Partnern vernetzten.
- Vereinfachte die Kommunikation zwischen Jahrgängen, indem ich gemeinsame Dokumentationspraktiken einführte.
Die Erfahrung stärkte meine Moderationsfähigkeiten und zeigte, wie wichtig transparente, inklusive Entscheidungsprozesse im Hochschulkontext sind.
Wissenschaftliche Hilfskraft
Zukünftige Physiker:innen durch praxisnahe Experimente begeistern
Seit 2016 habe ich das HASP-Schülerlabor unterstützt, in dem wir junge Schüler:innen an die experimentelle Physik herangeführt haben. Mein Schwerpunkt hat auf der Entwicklung und Betreuung von Experimenten, der Weiterentwicklung von Demonstrationen und der Begleitung der Gruppen vor Ort gelegen.
- Ich habe verständliche Erklärungen komplexer physikalischer Phänomene entwickelt, angepasst an unterschiedliche Altersstufen.
- Ich habe Versuchsaufbauten gebaut, getestet und optimiert, die Sicherheit, Robustheit und wissenschaftliche Genauigkeit vereint haben.
- Ich habe Besuchergruppen durch die Experimente begleitet und Neugier sowie sorgfältige Beobachtung gefördert.
- Ich habe mich mit Universitätsmitarbeitenden koordiniert, um das Demonstrations- und Experimentangebot des Labors auszubauen und zu verbessern.
Dieses langfristige Engagement hat mich in Lehre und Wissenschaftskommunikation verankert und meine Fähigkeit kontinuierlich geschärft, anspruchsvolle Inhalte in zugängliche Lernerfahrungen zu übersetzen.
Ausbildung
Projekte
- ScrAIbe-WebUI: No-Code Access to Accurate Transcripts – Eine schlanke Weboberfläche, mit der Forschende ohne DevOps-Kenntnisse den ScrAIbe-Transkriptions-Stack nutzen können.
- ScrAIbe: Research-Grade Transcription – Ein KI-gestützter Transkriptionsdienst mit Diarisierung, optimiert für laute Forschungsaufnahmen.
- Automating HPC & Security at DBFZ – Automatisierung von Slurm-Clustern, containerisierten Workflows und CVE-basierten Sicherheitsupdates für die Forschungs-IT.
- Bachelorarbeit: EEG-Based Assessment of Consciousness – Echtzeit-EEG-Marker zur Bewusstseinsbewertung während propofol-sedierter Endoskopien, inklusive ROC/AUC-Analyse der Frequenzbänder.
- Masterarbeit: Machine-Learned Compression of Gaussian Basis Sets – Differenzierbare Optimierung zur Komprimierung gaußscher Basissätze für DFT, inklusive Vergleich verschiedener Basis-Sets und Optimierer.
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)