Über mich
Ich bin Masterstudent der Künstlichen Intelligenz in Berlin. Seit einigen Jahren bringe ich KI für echte Nutzer in Produktion und veröffentliche nebenbei Forschung.
Mein Kern sind zuverlässige KI-Systeme: LLMs, Retrieval, Evaluation und Deployment, das unter realer Last standhält. Bei EMRA AI habe ich als Gründungsingenieur den gesamten KI-Stack verantwortet. Bei Mioneer habe ich fünf Kundenprojekte in Produktion gebracht.
Gerade verbinde ich meine zwei Interessen: Forschung und Roboter. Ich trainiere Reinforcement-Learning-Agenten in der Simulation, schreibe CUDA- und GPU-Code und will KI bauen, die physische Systeme in der realen Welt steuert.
Mir kommt es auf Evidenz an. Ich teste meine Methoden, messe sie und lasse die Zahlen entscheiden.
I am an MSc Artificial Intelligence student in Berlin. For the last few years I have shipped AI into production for real users, and I publish research on the side.
My core is reliable AI systems: LLMs, retrieval, evaluation, and deployment that holds up under real load. At EMRA AI I owned the whole AI stack as founding engineer. At Mioneer I led five client projects into production.
Right now I am putting my two interests together, research and robots. I train reinforcement learning agents in simulation, I write CUDA and GPU code, and I want to build AI that controls physical systems in the real world.
I care about evidence. I test my methods, I measure them, and I let the numbers decide.
Woran ich gerade arbeite
- Reinforcement Learning für Robotik. Ich trainiere RL-Agenten für Bewegung und Steuerung in physikbasierter Simulation mit ROS 2 und MuJoCo. Ich arbeite an Reward-Design und Policy-Training und schreibe den Python- und CUDA-Code, der die Agenten ausführt und vergleicht.
- Forschung mit meinem Betreuer. Ich arbeite mit Dr. Fahmid Al Farid an bildgeführter Robotersteuerung mit Reinforcement Learning. Die Agenten sollen in der Simulation sehen, entscheiden und sich bewegen. Das ist die Richtung meiner Masterarbeit.
- Meine Masterarbeit. Reinforcement Learning für Roboterbewegung und -steuerung in physikbasierter Simulation. Die Frage: wie ein Agent so stabil lernen kann, dass dieselbe Policy später einen physischen Roboter steuern kann, nicht nur in der Demo gut aussieht.
- Ein Paper in Überarbeitung. Mein Forecasting-Benchmark-Paper ist im Peer Review, und ich arbeite die Änderungen ein.
- Lehre. Ich leite einen Live-Robotik-Kurs für meine Studierenden und betreue ihre Abschlussprojekte.
- Reinforcement learning for robotics. I train RL agents for motion and control in physics-based simulation with ROS 2 and MuJoCo. I work on reward design and policy training, and I write the Python and CUDA code that runs and benchmarks them.
- Research with my supervisor. I work with Dr. Fahmid Al Farid on vision-guided robot control with reinforcement learning: agents that see, decide, and move in simulation. This is the direction of my MSc thesis.
- My thesis. Reinforcement learning for robot motion and control in physics-based simulation. The question it answers is how an agent can learn stable movement in simulation well enough to control a physical robot, not just look good in a demo.
- A paper under revision. My forecasting benchmark paper is in peer review, and I am working through the changes.
- Teaching. I run a live robotics course for my students and mentor their capstone projects.
Fähigkeiten
- Forschung und ML: Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Modellevaluation, Benchmarking, Versuchsdesign, statistische Analyse.
- LLMs und Systeme: LLMs, RAG, KI-Agenten, LangChain, LangGraph, Prompt Engineering, Langfuse, Vektordatenbanken.
- Robotik und Physical AI: ROS 2, MuJoCo, physikbasierte Simulation, Embedded Systems, Sensoren, Computer Vision (OpenCV, YOLO).
- Programmierung und GPU: Python, CUDA, C, C++, TypeScript, SQL, Bash.
- Engineering: PyTorch, TensorFlow, FastAPI, Docker, CI/CD, Git, Postgres, Linux.
- Research and ML: machine learning, deep learning, reinforcement learning, model evaluation, benchmarking, experiment design, statistical analysis.
- LLMs and Systems: LLMs, RAG, AI agents, LangChain, LangGraph, prompt engineering, Langfuse, vector databases.
- Robotics and Physical AI: ROS 2, MuJoCo, physics-based simulation, embedded systems, sensors, computer vision (OpenCV, YOLO).
- Programming and GPU: Python, CUDA, C, C++, TypeScript, SQL, Bash.
- Engineering: PyTorch, TensorFlow, FastAPI, Docker, CI/CD, Git, Postgres, Linux.
Wohin ich will
Ich will Physical AI bauen: Systeme, die die Welt wahrnehmen, entscheiden und handeln. Das heißt Reinforcement Learning, Robotik und Regelung, auf dem LLM- und Forschungswissen, das ich schon habe. Neben der Arbeit lese ich über Weltraumforschung, wandere und fahre Rad.
I want to build physical AI: systems that sense the world, decide, and act. That means reinforcement learning, robotics, and control, on top of the LLM and research work I already do. Outside work I read space science, hike, and cycle.