Lukas Famula

Das Projekt zielt darauf ab, ein spezialisiertes KI-gestütztes System zu entwickeln, das automatische Transkriptionen von Audiodateien für Podcasts ermöglicht. Durch die Implementierung fortschrittlicher Deep-Learning-Algorithmen, die auf die Herausforderungen der Podcast-Transkription zugeschnitten sind, wird eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Transkription gewährleistet. Meine Tätigkeit liegt in der Implementierung dieses KI-Systems, um den Podcast-Erstellern eine effektive Verwaltung und Vermarktung ihrer Inhalte zu ermöglichen.

Bei dem Projekt für die Heavy Metal Band Rigorious war ich für die Anbindung an das headless CMS Sanity.io und die Erstellung der Datenmodelle für die Contentstruktur sowie die Anbindung an externe Datenquellen wie Bandsintown und Spotify verantwortlich.
Außerdem fungierte ich als Schnittstelle zwischen der Band und dem Design-Team, um die Wünsche und Anforderungen der Band adäquat umsetzen zu können.

Im Rahmen der Weiterentwicklung des Cashflow- und Liquiditätsplanungssystems lag mein Schwerpunkt auf der Entwicklung von Zusatzmodulen, um weitere Datengruppen in das System integrieren zu können. Außerdem habe ich mich mit der Qualitätssicherung des bestehenden Codes beschäftigt, um die Robustheit und Zuverlässigkeit des Systems durch die Behebung potentieller Schwachstellen zu verbessern.

Das Projekt zur Neugestaltung von Geschenkzeitung.de umfasste die Entwicklung einer modernen Website mit einem frischen Logo und einem verbesserten Benutzererlebnis. Als Teil des Entwicklerteams war meine Aufgabe die Anbindung externer Schnittstellen, um die Integration von Diensten und Funktionen zu gewährleisten. Durch die Implementierung dieser Schnittstellen wurde eine nahtlose Verbindung zwischen der Website und externen Diensten hergestellt, was dazu beitrug, dass Geschenkzeitung.de seinen Kunden einen verbesserten Service bieten konnte.

Im Rahmen des Projekts zur Entwicklung eines fortschrittlichen KI-Systems zur automatischen Erkennung und Klassifizierung von Gefahren in Durchleuchtungsanlagen war ich auf verschiedenen Ebenen verantwortlich. Ich leitete die Projektplanung und -steuerung und überwachte den Fortschritt der Implementierung von Bilddatenvorverarbeitungstechniken, um eine optimale Grundlage für die KI-Analyse zu schaffen. Darüber hinaus plante und realisierte ich die Datenerfassung und entwarf maßgeschneiderte KI-Modelle, die auf die spezifischen Anforderungen der Anlagen zugeschnitten waren. Des Weiteren führte ich das Training und die Validierung der KI-Modelle durch und entwarf und baute Embedded-Hardware-Architekturen zur effizienten Integration der KI-Algorithmen. Schließlich implementierte ich die Benutzeroberfläche, um eine benutzerfreundliche Interaktion mit dem System zu ermöglichen.

In enger Zusammenarbeit mit Kunden aus der Automobilindustrie entwickelten wir maßgeschneiderte KI-Systeme für die vorausschauende Wartung von Gießprozessen. Meine Aufgaben umfassten die Vorverarbeitung und Analyse von Bilddaten, um präzise Vorhersagen zu ermöglichen und um sicherzustellen, dass die KI-Modelle mit qualitativ hochwertigen Daten trainiert wurden. Darüber hinaus war ich für die Implementierung und Laufzeitoptimierung der KI-Systeme verantwortlich, mit besonderem Augenmerk auf Effizienz, um eine nahtlose Integration in den Produktionsprozess unserer Kunden zu gewährleisten.

Im Rahmen eines Projektes zur Entwicklung modernster Mikroarchitektur-Applikationen im Kontext eines Warenwirtschaftssystems lag mein Schwerpunkt auf der Implementierung eines Anti-Corruption-Layers als Schnittstelle zwischen den einzelnen Systemen. Diese Schicht gewährleistete eine sichere und zuverlässige Datenübertragung, unabhängig von den unterschiedlichen Datenformaten und Protokollen der verschiedenen Systeme. Zusätzlich war ich für die Anbindung an ein SAP-System mittels REST-API verantwortlich, um eine reibungslose Kommunikation und Datenübertragung zu ermöglichen. Durch diese Maßnahmen wurde die Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz des Gesamtsystems maximiert und eine nahtlose Integration in bestehende SAP-Systeme gewährleistet.