Daniel

Ich baue produktionsreife ML-Systeme — aktueller Schwerpunkt LLM- und Agenten-Workflows, mit fundierter Praxis in Computer Vision und Robotik. Zuletzt bei Gyde (Stuttgart): RAG- und Retrieval-Pipelines auf einem FastAPI-Backend, agentische Workflows mit modernem Tooling. Davor bei ArtiMinds Robotics: natürlichsprachlicher Assistent für Industrieroboter (LLM → Python → proprietäre Robotersprache), evaluiert via Prompt-Engineering und Fine-Tuning, Demo auf realer Hardware. Aktuell M.Sc. Informatik am KIT mit Masterarbeit zu Vision-Language-Action-Modellen für die robotergestützte Chirurgie; 1. Platz beim RoboHack 2026 (EPFL AI Team) mit einer End-to-End Imitation-Learning-Policy. Ideal für RAG-Architektur, LLM-Integration, Agenten-Prototypen, Backend-Entwicklung oder technisches Sparring.