About Me
Note: English version below
Ich möchte hier ein wenig über mich und meinen Werdegang schreiben, und wie ich dazu kam, was ich heutzutage beruflich mache:
Derzeit bin ich bei VDI-VDE/IT als “Referent” angestellt. Ausgeschrieben war die Stelle als “Data Scientist / Data Engineer / Softwareentwickler”. Heutzutage könnte man auch “AI Engineer” dazu sagen: Ich trage maßgeblich zum digitalen Wandel in einem größeren Unternehmen (ca. 1000 Mitarbeitende - Stand 2025) bei. Das beinhaltet neben der Entwicklung von klassischen RPA-Automatisierungslösungen und Daten-Pipeline-Erstellung vor allem die Pflege von internen LLM / KI - Lösungen, die Mitarbeitenden helfen sollen, effizienter zu arbeiten. Damit KI auch wirklich sinnvoll eingesetzt wird, gebe ich auch Workshops zum Thema “KI-Literacy”, die meinen Kolleg:innen zeigen, wie sie KI im Arbeitsalltag sinnvoll einsetzen können. Das macht mir wirklich (also jetzt nicht nur so dahergesagt) Spaß: Man hat das Gefühl, am Puls der Zeit den aktuellen Wandel mitzugestalten und durch Automatisierungslösungen “eChTen MeHrWeRt” (ich hasse den Begriff, aber hier passt er) zu schaffen.
Doch wie kam ich da überhaupt hin? Ich versuche es mal kurz über Stationen zusammenzufassen:
Nach dem Abi: Was nun?
Nach dem Abi wusste ich wie so viele nicht wirklich, wohin es gehen soll mit mir. Das war zu der Zeit, in der ich das Wellenreiten für mich entdeckt habe, also setzte ich mir in den Kopf, Meeresgeologe zu werden und irgendwo auf den Südseeinseln … nach Erdöl zu bohren? Ach, ich weiß auch nicht genau, was ich mir dabei dachte. Jedenfalls begann ich ein Studium der Geowissenschaften in Frankfurt. Nach einigen halbherzig studierten Semestern fing ich an zu zweifeln, ob das die richtige Entscheidung für mich war, und so kam es mir sehr gelegen, als ein alter Freund mir erzählte, er wolle nach Innsbruck gehen, um dort Sportwissenschaften zu studieren. Ich hatte immer schon mit dem Psychologiestudium geliebäugelt, war jedoch trotz okayem Abi (2.3er Schnitt) nicht “gut genug” für den krassen NC. In Österreich gibt es den Aufnahmetest, also bewarb ich mich… und wurde 14. von 800 Bewerbern.
Psychologiestudium
In Innsbruck fing ich also an Psychologie zu studieren. Das Thema lag mir total und obwohl es mit den Bergen vor der Tür genug Möglichkeiten gab, seine Freizeitaktivitäten dem Studium vorzuziehen, zog ich sowohl Bachelor als auch Master in Regelstudienzeit durch. Okay, fast: Bedingt durch ein Semester in Nantes (Frankreich) als ERASMUS-Austauschstudent musste ich ein paar ECTS nachholen.
Schon während des Bachelorstudiums spürte ich meine Begeisterung für die Forschung: Mich interessierte es, wie man menschliches Verhalten quantifizieren und messbar machen kann und wie man daraus Erkenntnisse gewinnt. Daher absolvierte ich ein Forschungspraktikum, bei dem ich einen Doktoranden bei der Arbeit an seinem Projekt zum Thema “Psychoneuroendokrinologie von Stress und ihr Beitrag zur Psychopathologie” unterstützte.
Während des Masterstudiums ging es dann richtig los: Mit dem Kurs in R-Programmierung setzte ich mir in den Kopf: Ich will programmieren lernen, aber so richtig.
Also belegte ich sämtliche Zusatzkurse, die ich finden konnte: Im Ergänzungsstudium “Digital Science” fand ich Programmierung in Python sowie Zusatzkurse in R, doch ich wollte mehr. “Data Science” und “Big Data” war damals das große Thema und so suchte ich nach Möglichkeiten, beides zu kombinieren und fand sie an der Universität Amsterdam: “Behavioral Data Science” hieß das Studium, was mir das versprach.
Behavioral Data Science & der Übergang ins Berufsleben
Neue Stadt, neues Leben: In Amsterdam konzentrierte ich mich umso mehr aufs Studium, welches genau traf, was ich suchte: Die Kombination aus Programmieren, Datenanalyse, statistischen Methoden im wohl quantitativsten Psychologiestudiengang der Welt - Was mir auch belohnt wurde: Nach der Corona-Pandemie schloss ich das Studium 2021 mit einem super Schnitt von 8.6 (cum laude) ab. Doch bereits während des Studiums sammelte ich erste Berufserfahrung als Praktikant bei Oefenweb / Prowise Learn, wo ich zur Entwicklung eines Dashboards für die Systemüberwachung beigetragen habe, das mit einer SQL-Datenbank verbunden ist und Millionen von täglichen Datenpunkten verarbeitet. Meine Arbeit half dabei, Lernmodule zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erforderten – zum Beispiel Fälle, in denen falsche Antworten als korrekt markiert wurden oder bestimmte Fähigkeitsstufen nicht ausreichend passende Fragen enthielten.
Erster Vollzeitjob: Beratung und Analysen
Nach meinem Abschluss trat ich ein Praktikum bei Yagora an, das auch mein Thesis-Projekt umfasste. Ich nutzte hierbei Bayessche Inferenz (Quasi “fancy statistics”) und lasso-regularisierte Regression (eine Machine-Learning Methode, um Einflussfaktoren zu “isolieren”), um die Faktoren zu analysieren, die den Erfolg von Lebensmittelinnovationen bei verschiedenen deutschen Konsumentengruppen beeinflussen. In meiner täglichen Arbeit half ich beim Aufbau von Trend-Monitoring-Tools und war quasi Consultant für globale FMCG-Marken, die wissen wollten, wie Marktlayout-Änderungen oder Produktplatzierungen sich auf Kaufentscheidungen auswirken: Ich nutzte Zeitreihenprognosen und kausale Analysen, um in großen SQL-Datenbanken Erkenntnisse über Kunden in Supermärkten und Drogeriemärkten zu gewinnen. Irgendwie noch Psychologie dabei, aber auch BWL, Marketing, Informatik und Statistik.
Übergang vom Berater zum Entwickler
Obwohl mir die analytischen und strategischen Aspekte dieser Rolle gefallen haben, entdeckte ich während der Erstellung eines Monitoring-Tools, das Social-Media-Posts über Web-Scraping-Algorithmen verfolgte, eine stärkere Leidenschaft für Softwareentwicklung: Dieses Projekt ermöglichte es mir, sowohl am Front- als auch am Back-End zu feilen und ein Produkt zu entwickeln, was Kunden gerne nutzen, um “datengetriebene” Erkenntnisse zu bekommen.
Da meine vorherige Position begrenzte Möglichkeiten bot, mich in der Softwareentwicklung weiterzuentwickeln, belegte ich in meiner Freizeit zwei Kurse: LLM Zoomcamp und MLOps Zoomcamp. Dort entwickelte ich einen RAG-Chatbot und sammelte praktische Erfahrungen im Monitoring von Machine-Learning-Modellen über den gesamten MLOps-Lifecycle – einschließlich Deployment, Versionierung, CI/CD-Pipelines und Drift-Erkennung. Diese Projekte erweiterten meine Kenntnisse in Cloud Computing, Containerisierung und der Orchestrierung von ML-Workflows.
Noch bevor ich den zweiten Kurs abschloss, sicherte ich mir meine aktuelle Position bei VDI-VDE-IT in Berlin, wo ich nun arbeite. Und so schließt sich der Kreis.
Worauf ich Wert lege
Ich großen Wert auf Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen. Ich bin überzeugt, dass offene Kommunikation, Vertrauen und gemeinsame Ziele entscheidend sind, um Innovation zu fördern und eine widerstandsfähige Teamkultur zu schaffen. Dabei strebe ich nicht nur danach, zum technischen Fortschritt beizutragen, sondern auch ein Umfeld zu gestalten, in dem Fehler als Lernchancen gesehen und Erfolge gemeinsam gefeiert werden.
Privates
Ich bin leidenschaftlicher Sportler, insbesondere Boardsportarten wie Skateboarding, Snowboarding, Wakeskating und Surfen. Außerdem gehe ich gerne ins Fitnessstudio und spiele (phasenweise, mal mehr und mal weniger aktiv) Klavier, vor allem Werke von Chopin und Yann Tiersen. Derzeit schaue ich nach Wegen, mein altes Hobby des Musikproduzierens wieder aufleben zu lassen: in meiner Jugend habe ich viele Abende damit verbracht, selbst Musik am Computer zu basteln. Einige Clips von damals sind noch auf YouTube, ich zeige sie euch aber erst, wenn wir uns privat kennen.
In meiner kreativen Freizeit entwerfe ich außerdem Merchandise für Print-on-Demand-Plattformen wie Merch by Amazon und Spreadshirt. Ich hatte auch mal eine Phase, in der ich mich intensiv mit dem Aktienmarkt auseinander gesetzt habe, halte es aber mittlerweile mit “ETF kaufen und schlafen legen”.
Ich freue mich immer über neue Kontakte und den Austausch zu spannenden Projekten – zögere nicht, dich zu melden!
English Version:
I want to share a bit about myself, my journey, and how I ended up where I am professionally today.
Currently, I work at VDI-VDE-IT as a “Referent.” The position was originally advertised as “Data Scientist / Data Engineer / Software Developer.” Nowadays, one could also call it “AI Engineer”: I contribute significantly to the digital transformation in a larger organization (about 1,000 employees – as of 2025). This includes not only developing classic RPA automation solutions and data pipelines but primarily maintaining internal LLM/AI solutions designed to help colleagues work more efficiently. To ensure AI is used effectively, I also run workshops on AI literacy, teaching my colleagues how to integrate AI meaningfully into their daily work. I genuinely enjoy this: It feels rewarding to shape current changes in real time and create tangible added value through automation solutions.
But how did I get here? Let me summarize the main steps:
After High School: What Next?
After high school, like many, I didn’t really know which direction to take. At that time, I had discovered surfing and set my mind on becoming a marine geologist and somehow drilling for oil on South Sea islands? Honestly, I’m not sure what I was thinking. I started studying Geosciences in Frankfurt but soon doubted if it was the right path. It worked out when an old friend told me he wanted to study Sports Science in Innsbruck. I had always considered Psychology, but despite a decent high school GPA (2.3), I wasn’t “good enough” for the strict German NC. In Austria, there is an entrance test, so I applied… and ranked 14th out of 800 applicants.
Psychology Studies
In Innsbruck, I began studying Psychology. The subject really suited me, and despite the lure of outdoor activities in the mountains, I completed both my Bachelor’s and Master’s degrees on time. Well, almost – due to a semester abroad in Nantes (France) as an ERASMUS student, I had to make up a few ECTS.
During my bachelor’s, I discovered a passion for research: I was fascinated by quantifying human behavior and deriving insights. I completed a research internship, assisting a PhD student on a project titled “Psychoneuroendocrinology of Stress and its Contribution to Psychopathology.”
During my master’s, my interest in programming really took off: After a course in R programming, I decided I wanted to learn coding properly. I took all available additional courses: In the “Digital Science” program, I learned Python and extra R courses. But I wanted more. “Data Science” and “Big Data” were trending, so I looked for ways to combine them with psychology and found the Behavioral Data Science program at the University of Amsterdam, which promised exactly that.
Behavioral Data Science & Transition to Work Life
New city, new life: In Amsterdam, I focused on a program that combined programming, data analysis, and statistical methods in what is likely the most quantitative psychology program in the world. My efforts paid off: after the pandemic, I graduated in 2021 with an excellent GPA of 8.6 (cum laude).
During my studies, I gained first work experience as an intern at Oefenweb / Prowise Learn, contributing to a system monitoring dashboard connected to a SQL database handling millions of daily data points. My work helped identify learning modules needing attention – for example, cases where incorrect answers were marked as correct or certain skill levels lacked appropriate questions.
First Full-Time Job: Consulting and Analytics
After graduation, I joined Yagora for an internship and thesis project. I used Bayesian inference (fancy statistics) and lasso-regularized regression (a machine learning method to isolate factors) to analyze drivers of food innovation success among different German consumers.
In daily work, I helped build trend monitoring tools and acted as a consultant for global FMCG brands, analyzing how store layouts and product placements affect buying decisions. I applied time series forecasting and causal analysis on large SQL databases to extract insights on consumer behavior in supermarkets and drugstores – a mix of psychology, business, marketing, computer science, and statistics.
Transition from Consultant to Developer
Although I enjoyed the analytical and strategic aspects, I discovered a stronger passion for software development while building a monitoring tool that tracked social media posts via web scraping algorithms. This project allowed me to work on both front- and back-end development and build a product that clients actively used to gain data-driven insights.
Since my previous role offered limited opportunities for software development growth, I enrolled in two courses: LLM Zoomcamp and MLOps Zoomcamp. There, I developed a RAG chatbot and gained hands-on experience monitoring machine learning models across the MLOps lifecycle, including deployment, versioning, CI/CD pipelines, and drift detection. These projects expanded my skills in cloud computing, containerization, and ML workflow orchestration.
Before finishing the second course, I secured my current position at VDI-VDE-IT in Berlin, where I now work. And so, the circle closes.
What I Value
I highly value collaboration and continuous learning. I believe that open communication, trust, and shared goals are essential to foster innovation and create a resilient team culture. I aim not only to contribute to technical progress but also to cultivate an environment where failures are seen as learning opportunities and successes are celebrated collectively.
Personal Life
I am a passionate athlete, particularly in board sports like skateboarding, snowboarding, wakeskating, and surfing. I also enjoy the gym and play the piano (sporadically, more or less actively) – especially works by Chopin and Yann Tiersen. Currently, I am exploring ways to revive my old hobby of music production: In my youth, I spent many evenings creating music on the computer. Some clips from that time are still on YouTube, but I’ll only share them in private.
In my creative free time, I also design merchandise for print-on-demand platforms like Merch by Amazon and Spreadshirt. I used to be very active in the stock market but now prefer the “buy ETFs and sleep” approach.