Daten verstehen und vorbereiten
Datenqualität, explorative Analyse, Bereinigung und sinnvolle Merkmale bilden die Grundlage jeder belastbaren Modellentscheidung.
Über mich
Softwareentwicklung als Fundament für verantwortungsvolles AI Engineering.
Ich bin Maik Hübner, Softwareentwickler aus Salzbergen und spezialisiere mich auf die Entwicklung nachvollziehbarer, zuverlässiger und produktionsnaher KI-Systeme.
Mein Hintergrund
Von digitalen Produkten zu vollständigen AI-Systemen.
Mein beruflicher Hintergrund liegt in der praktischen Software- und Webentwicklung. In selbstständigen Projekten habe ich an Websites, Webanwendungen, Backend-Systemen, Schnittstellen und E-Commerce-Lösungen gearbeitet.
Dadurch betrachte ich Machine Learning nicht als isoliertes Modelltraining. Ein Modell muss in eine verständliche, wartbare und zuverlässige Softwarelösung eingebettet werden.
In meiner Weiterbildung zum AI Engineer erweitere ich dieses Fundament systematisch um Datenanalyse, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, Big Data Engineering sowie MLOps und Deployment.
Meine Spezialisierung
AI Engineering zwischen Daten, Modellen und Software.
Mein Ziel ist nicht, möglichst viele einzelne Werkzeuge aufzuzählen. Entscheidend ist, sie zu einer vollständigen und nachvollziehbaren Lösung zu verbinden.
Modelle reproduzierbar entwickeln
Baselines, nachvollziehbare Experimente, geeignete Metriken und dokumentierte Vergleiche verhindern Entscheidungen nach Bauchgefühl.
Ergebnisse verständlich erklären
Fehlerfälle, Unsicherheiten und Grenzen müssen für technische und nicht technische Beteiligte nachvollziehbar bleiben.
Den späteren Betrieb mitdenken
APIs, Tests, Versionierung, Container, Monitoring und Wartbarkeit gehören von Anfang an zur technischen Planung.
Meine Arbeitsweise
Sorgfalt vor scheinbar schnellen Ergebnissen.
Besonders bei sensiblen oder regulierten Anwendungen darf ein gutes Ergebnis nicht nur in einer einzelnen Kennzahl bestehen. Ebenso wichtig sind Datenherkunft, Robustheit, Erklärbarkeit, Fehlerkontrolle und ein klar begrenzter Einsatzbereich.
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01
Verstehen vor Automatisieren
Bevor ein Modell oder eine Automatisierung entsteht, müssen Problem, Datenlage, Ziel und mögliche Fehlerfolgen verständlich sein.
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02
Nachvollziehbarkeit vor Komplexität
Ein einfacheres Modell ist häufig die bessere Lösung, wenn es stabiler, erklärbarer und leichter zu betreiben ist.
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03
Software Engineering gehört zur KI
Projektstruktur, Tests, Fehlerbehandlung, Schnittstellen und Dokumentation sind ebenso wichtig wie die Modellarchitektur.
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04
Grenzen offen dokumentieren
Modelle sind nicht fehlerfrei. Unsicherheiten, bekannte Schwächen und ungeeignete Einsatzbereiche müssen sichtbar bleiben.
Berufliches Ziel
Einstieg in eine produktionsnahe AI-Engineering-Rolle.
Ich suche eine Position, in der Softwareentwicklung, Machine Learning und der zuverlässige Betrieb von KI-Anwendungen zusammengehören.
Verfügbar ab Dezember 2026
Besonders interessant sind Aufgaben in AI Engineering, Machine Learning, MLOps, Applied AI, AI Platform Engineering oder Data & AI Engineering.
Bevorzugt werden Remote- oder hybride Arbeitsmodelle.