Mathematisch fundierte Softwarelösungen
für komplexe Probleme

Ich löse schwere Engineering- und Datenprobleme mit sauberer Modellbildung, effizienten Algorithmen und robustem Code. Von Prototyp bis Produktion — in Deutschland, remote oder hybrid.

Kostenloses Erstgespräch Projektreferenzen

Typische Aufgaben: Modellbildung, algorithmische Optimierung, Skalierung, Validierung und wissenschaftlich nachvollziehbare Dokumentation.

Leistungen

Ich begleite Projekte von der Problemformulierung bis zur produktiven Auslieferung. Dabei kombiniere ich mathematische Methoden mit robustem Software-Engineering.

Analyse & Modellierung

Systemidentifikation, physikalische Modellierung, Reduktion komplexer Systeme auf praxistaugliche Modelle.

Algorithmik & Optimierung

Konvexe und nicht-konvexe Optimierung, Regularisierung, numerische Stabilität, Echtzeitoptimierer.

Implementierung & Skalierung

Production-grade Implementierung in Rust, Python oder TypeScript; CI/CD, Testing und Performance-Tuning.

Validierung & Verifizierung

Statistische Validierung, Fehlerabschätzung, robuste Tests und Reproduzierbarkeit für wissenschaftliche Ansprüche.

Ausgewählte Projekte

Kurzbeschreibungen, die die Kombination aus Mathematik und Engineering zeigen.

Echtzeit-Optimierer für Embedded-System

Entwicklung eines deterministischen Optimierers (C++) für harte Echtzeit-Constraints; analytische Approximationen und numerische Stabilisierung reduziert Latenz um 65%.

Signalverarbeitung & Filterdesign

Mathematische Modellierung von Rauschquellen und adaptives Filterdesign: ; Verbesserung der SNR in mehreren Szenarien.

Skalierbare Datenpipeline & ML

End-to-end-Pipeline mit feature-engineering, probabilistischer Modellwahl und Produktions-Deployment mit Monitoring.

Einblick: mathematische Prägnanz

Häufige Kernaufgabe: Parameterabschätzung mit Regularisierung. Beispiel einer typischen Zielfunktion:

Formel (Tikhonov-Regularisierung):

Minimierungsproblem

$$

\hat{x} = \arg\min_x \; \|A x - b\|_2^2 + \lambda \|L x\|_2^2$$

Kompakter Code-Schnipsel (Python):

import numpy as np
def tikhonov_solve(A, b, L=None, lam=1e-3):
    m, n = A.shape
    if L is None:
        L = np.eye(n)
    ATA = A.T @ A
    reg = lam * (L.T @ L)
    x = np.linalg.solve(ATA + reg, A.T @ b)
    return x

Kontakt

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