Evaluieren, bis es live geht.
Was ich baue
- DatenpipelinesDatenaufnahme, SQL-Analysen und reproduzierbare Verarbeitung für wissenschaftliche und Geschäftsdaten.
- Backends und interne ToolsAPIs, Dashboards und interaktive Analyse-UIs auf Basis Ihrer Daten und Systeme.
- Software-BereitstellungContainer, CI/CD, automatisierte Tests und reproduzierbare Umgebungen.
- ML-EngineeringModelle entwickeln und in grössere Systeme integrieren.
- LLM-IntegrationKI-Coding-Agents und Prompt-Workflows für das, was Sie wirklich machen.
Evals in der Praxis
Ich übersetze «Funktioniert das?» in einen Test: Aufgaben aus Ihren echten Fällen, die zugehörigen Daten und wie der Output bewertet wird. Bevor es live geht, liegt das Ergebnis vor: Zahlen und eine Fehlerliste. Sobald sich etwas ändert, genügt es, denselben Test erneut auszuführen. Wenn der Test ein Problem findet, helfe ich Ihnen, es zu beheben.
Aktuell
Seit 2021 baue ich ML- und Research-Software in Zürich. Bei einem Unternehmen für medizinische Bildgebung habe ich Deep-Learning-Modelle für 3D-MRI-Diagnostik validiert; die Evaluationsergebnisse flossen in ein Zulassungsgesuch ein. Zuletzt: Datenpipelines und Analyse-Tooling am Functional Genomics Center Zürich (ETH Zürich).
Sie haben etwas, das funktionieren sollte, und niemand weiss genau, ob es das tut? Oder etwas, das nicht funktioniert, aber funktionieren müsste? Schreiben Sie mir, und wir schauen es uns gemeinsam an.