AI Engineering Portfolio

Projekte vom ersten Datensatz bis zum betreibbaren AI-System.

Jedes Projekt verbindet fachliche Problemstellung, Datenqualität, nachvollziehbare Modellierung, Evaluation, Software Engineering und eine dokumentierte Bereitstellung.

01

Deep Learning for Critical Systems

In Entwicklung

Ein PyTorch-basiertes Deep-Learning-System mit reproduzierbarer Datenaufbereitung, Modellvergleich, Robustheitsanalyse, Interpretierbarkeit und produktionsnaher Bereitstellung.

  • Python
  • PyTorch
  • Deep Learning
  • MLflow
  • FastAPI
  • Docker

02

Data Intelligence Platform

Geplant

Eine modulare Datenplattform für Datenaufnahme, Validierung, explorative Analyse, statistische Auswertung, Zeitreihen, SQL und interaktive Visualisierungen.

  • Python
  • Pandas
  • Polars
  • SQL
  • Plotly
  • Data Quality

03

Explainable Risk Intelligence

Geplant

Ein nachvollziehbares Machine-Learning-System für Risiko- und Anomalieentscheidungen mit Explainable AI, Fairness-Prüfungen und auditierbarer Evaluation.

  • scikit-learn
  • XAI
  • SHAP
  • Fairness
  • Testing
  • Monitoring

04

Secure Enterprise AI Assistant

Geplant

Eine kontrollierte GenAI-Anwendung mit Informationsextraktion, Retrieval-Augmented Generation, Quellenbelegen, Human-in-the-Loop und systematischer Antwort-Evaluation.

  • Hugging Face
  • RAG
  • Vector Database
  • Agentic AI
  • Evaluation
  • FastAPI

Dokumentation und Quellcode

Reproduzierbare Projekte statt isolierter Notebooks.

Projektstruktur, Datenfluss, Modellentscheidungen, Tests, Ergebnisse, Grenzen und nächste Entwicklungsschritte werden nachvollziehbar dokumentiert.

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