Fähigkeiten

Meine Arbeit bewegt sich an der Schnittstelle von Physik, KI und Infrastruktur. Ich kombiniere experimentelle Strenge mit pragmatischer Ingenieurskunst, damit Forschungsteams schnell Ergebnisse liefern können.

Programmierung & Data Science

Python & PyData

95%

7+ Jahre Tägliches Werkzeug mit NumPy, pandas, SciPy, Plotly und weiteren Bibliotheken.

PyTorch

75%

4+ Jahre Research-Grade-Modelle für neuronale Workflows, inkl. differenzierbarer Physik.

Probabilistische Modellierung

25%

1+ Jahre Bayessche Inferenz, Dichteschätzungen und Unsicherheitsmodelle für wissenschaftliche Daten.

Python-Ökosystem & Packaging

Isolierte Umgebungen

95%

7+ Jahre venv, Conda, uv und Poetry für reproduzierbare Forschungs-Stacks.

Packaging & Publishing

75%

5+ Jahre PEP-517-Builds,linting (ruff), Wheels, Versionierung sowie PyPI/interne Releases mit automatisierten Checks.

Scientific Computing & HPC

Containerisierte Workflows

95%

4+ Jahre Docker/Podman, Singularity/Apptainer, buildx-Caching und Registry-Hygiene für portable Pipelines.

GPU-Workloads

75%

4+ Jahre CUDA-Images, Multi-GPU-Scheduling

Slurm- & Lmod-Stacks

85%

4+ Jahre Scheduling, Accounting und Nutzerbetreuung für Cluster auf Institutsebene.

Reproduzierbarkeit & Research Software

Git + Testing

85%

8+ Jahre Git, pytest, mypy und Packaging, die Notebooks mit veröffentlichten Ergebnissen verbinden.

Dokumentations-Pipelines

75%

7+ Jahre Sphinx/Markdown-Workflows mit konsistenten Templates für nachvollziehbare Projekte und Experimente.

Wissenschaftliches Schreiben (LaTeX)

70%

7+ Jahre Paper und Abschlussarbeiten mit LaTeX-Klassen, BibTeX/BibLaTeX, Zotero/Citavi und CI/latexmk-Builds.

DevOps & Plattformen

Security & Monitoring

70%

1+ Jahre CVE-Tracking, Dependency-Scanning und leichtgewichtige Observability für HPC-Services.

Cybersecurity & Hardening

70%

2+ Jahre CVE-Triage für Paket-Stacks, Kernel/User-Space-Hardening-Baselines und koordinierte Mitigierungen.

GitLab/GitHub-Automatisierung

75%

5+ Jahre CI/CD, Container-Registries und Release-Prozesse für Forschungstools.

GitOps-Workflows

65%

2+ Jahre Deklarative Deployment-Muster, repository-getriebener Betrieb und nachvollziehbare Infrastrukturänderungen.

LLM-Anwendungen & Agentische KI

Lokale und bereitgestellte LLMs

70%

3+ Jahre Ollama und vLLM für lokale Experimente, Inferenzdienste und kontrollierte Modellbereitstellung.

RAG-Systeme

65%

2+ Jahre Retrieval-Augmented-Generation-Muster, die Sprachmodelle mit Projekt-, Dokument- und Domänenwissen verbinden.

Agentic-AI-Werkzeuge

100%

1+ Jahre Praktische Nutzung von Claude Code, Codex, Opencode und MCP für Codebase-Navigation, Implementierungsunterstützung und Review-Workflows.