Über Michael
Ich entwickle skalierbare Machine‑Learning‑ und Geodaten‑Pipelines für Earth Observation, Landwirtschaft und Klima.
Mein Schwerpunkt liegt auf der Kombination von Satellitendaten, Zeitreihen und domänenspezifischem Wissen, um robuste Modelle zu bauen, die in der Praxis funktionieren – nicht nur im Notebook.
Ich unterstütze Unternehmen dabei, aus Rohdaten produktionsreife Services zu entwickeln: von der Datenintegration über Feature Engineering und Modellierung bis hin zu Deployment, Monitoring und Wartung.
Meine Lösungen laufen bei Kunden im produktiven Einsatz und liefern täglich Mehrwert für Risikoanalysen, Agrarprozesse, Monitoring und Entscheidungsunterstützung.
Typische Ergebnisse meiner Arbeit:
- Präzise Yield‑Forecasting‑Modelle (EO + WOFOST + ML)
- Automatisierte Pipelines für Sentinel‑2, Rasterdaten & Zeitreihen
- Geospatial Feature‑Engineering‑Frameworks
- Climate‑Risk‑Analytics & Impact‑Modelling
- Agentenbasierte Workflows für skalierbare Datenprozesse
Ich arbeite schnell, strukturiert und liefere produktionsreife Lösungen, die langfristig wartbar sind.
Technologien: Python, ML, Time Series, EO/RS, GIS, Rasterdaten, WOFOST, FastAPI, Docker, Cloud, Vector Embeddings, Agentic Workflows, LLM's
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Konversationssicher
Nur remote
Führt Projekte hauptsächlich remote aus
Projekt- und Berufserfahrung
- AI IngenieurbüroConsultantDIGITALAGENTUREN & IT-CONSULTINGApril 2025 - Heute (1 Jahr und 2 Monate)Munich, GermanyIm AI Ingenieurbüro entwickle ich produktionsreife ML‑ und Geodaten‑Lösungen für Kunden aus Landwirtschaft, Klima und Umwelt. Ich übernehme die technische Verantwortung für komplette End‑to‑End‑Pipelines – von der Datenaufnahme über Modellierung bis zur Integration in bestehende Systeme.Meine Rolle umfasst:> Aufbau und Betreuung skalierbarer ML‑Pipelines für EO‑ und Zeitreihendaten> Entwicklung von Zeitreihenvorhersagen und Einsatz von modernen Modellen> Konzeption agentenbasierter Workflows zur Automatisierung komplexer Datenprozesse> Integration multimodaler Datenquellen (Satellit, Sensorik, historische Zeitreihen)> Technische Beratung zu ML‑Architektur, Datenqualität und Modellrobustheit> Enge Zusammenarbeit mit Kunden bei der Überführung von Prototypen in produktive SystemeImpact:Die von mir entwickelten Modelle und Pipelines werden von Kunden täglich genutzt, um agrar‑ und klimarelevante Entscheidungen datenbasiert zu treffen, Risiken zu bewerten und Prozesse zu automatisieren.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Dr.-Ing.Technical University of Munich (TUM)2021Dr.-Ing.
- Diploma in Computer ScienceTechnical University of Munich2008Diploma in Computer Science