Lead AI Benchmarking für SIMOSphere AI Plattform. LLM-Bewertung (Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral), Evaluationsmetriken und Scoring-Modelle. EU AI Act Governance-Dokumentation und Risikoklassifizierung für regulierte Finanzinstitute. Automatisiertes Compliance Reporting. Konzeption und Implementierung von RAG-Pipelines und MCP Server Architekturen.
Data Quality Manager: AML-Datenbank-Migration, NICE Actimize Integration (SAM, WLF, CDD), Suspicious Activity Monitoring internationaler Portfolios. Hadoop, SparkSQL, BigSQL. Datenbereitstellung und -aufbereitung für AML-Compliance im regulierten Bankenumfeld.
Bearbeitung von 12 GB JSON-Daten mit Multiprocessing/GPU. PyTorch, Python, NumPy, Pandas, Parquet, JSON. Entwicklung eines Multi-Objektiven Empfehlungssystems für den E-Commerce-Bereich.
Abschlussnote: 2,44. Master-Thesis: Multitrack-Musikgenerierung über Transformer-GAN (Note 1,0). Technologien: Python, PyTorch inkl. Distributed Data Parallel, NumPy. Machine Learning, Deep Learning, NLP, Transformers.
Senior Data Manager mit über 12 Jahren Erfahrung in Datenbereitstellung und -aufbereitung für AML NICE Actimize. Vertiefte Kenntnisse in Data Engineering, Deep-Dive Machine Learning im Fraud-Präventionsumfeld. Bei SIMO GmbH seit 03/2025 verantwortlich für SIMOSphere AI: AI Benchmarking, LLM-Bewertung und EU AI Act konforme Dokumentation. GCP BigQuery, SAS, Python, PyTorch.
Banken und Finanzdienstleister, Deutsche Großbanken, Regulierte Finanzinstitute unter BaFin-Aufsicht, E-Commerce
Lead AI Benchmarking für SIMOSphere AI Plattform. LLM-Bewertung (Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral), Evaluationsmetriken und Scoring-Modelle. EU AI Act Governance-Dokumentation und Risikoklassifizierung für regulierte Finanzinstitute. Automatisiertes Compliance Reporting. Konzeption und Implementierung von RAG-Pipelines und MCP Server Architekturen.
Data Quality Manager: AML-Datenbank-Migration, NICE Actimize Integration (SAM, WLF, CDD), Suspicious Activity Monitoring internationaler Portfolios. Hadoop, SparkSQL, BigSQL. Datenbereitstellung und -aufbereitung für AML-Compliance im regulierten Bankenumfeld.
Bearbeitung von 12 GB JSON-Daten mit Multiprocessing/GPU. PyTorch, Python, NumPy, Pandas, Parquet, JSON. Entwicklung eines Multi-Objektiven Empfehlungssystems für den E-Commerce-Bereich.
Abschlussnote: 2,44. Master-Thesis: Multitrack-Musikgenerierung über Transformer-GAN (Note 1,0). Technologien: Python, PyTorch inkl. Distributed Data Parallel, NumPy. Machine Learning, Deep Learning, NLP, Transformers.
Senior Data Manager mit über 12 Jahren Erfahrung in Datenbereitstellung und -aufbereitung für AML NICE Actimize. Vertiefte Kenntnisse in Data Engineering, Deep-Dive Machine Learning im Fraud-Präventionsumfeld. Bei SIMO GmbH seit 03/2025 verantwortlich für SIMOSphere AI: AI Benchmarking, LLM-Bewertung und EU AI Act konforme Dokumentation. GCP BigQuery, SAS, Python, PyTorch.
Banken und Finanzdienstleister, Deutsche Großbanken, Regulierte Finanzinstitute unter BaFin-Aufsicht, E-Commerce