Martin Grimmer

Verantwortlich für bitSeekr, einem AI-gestützten Linux Server Intrusion Detection System: - vom Forschungsprototyp zum skalierbaren Enterprise-Produkt - Aufbau eines cross-funktionalen Produktteams - Koordination zwischen Development, Sales, Management und Key Accounts - Anforderungsanalyse, Brücke zwischen Produktentwicklung und Kundenanforderungen in allen Phasen der Customer Journey - zwischen Kundenanforderungen und technischer Machbarkeit - ...

für internationale Studierende: - Responsible Computing, Legal & Ethical Frameworks, AI Ethics, Digital Inequalities - Security in IT Systems, Privacy & Surveillance, Inclusive Design, Accessibility - Research-led Teaching mit aktuellen Fallbeispielen aus der Techindustrie - Englischsprachige Lehre für Studierende aus verschiedenen Nationen - Integration eigener Erfahrungen aus der Security Produktentwicklung und AI-Implementation Technische Innovation mit gesellschaftlicher Verantwortung verbinden

Forschung im Bereich IT-Security mit Fokus auf maschinelles Lernen für Intrusion Detection: - Forschungsprojekte: Entwicklung neuartiger Anomalieerkennungsverfahren für Host-based IDS - Open Source: Initiator und Maintainer des LID-DS Frameworks und Datensatzes - Lehre: Betreuung von 16 Abschlussarbeiten (10 BA, 6 MA), Projekten, Praktika - Publikationen: Paper zu IDS, Thread-aware Detection und ML in Security, Data Science

Big Data Projekte für BMW Forschung und Technik / BMW AG: - Datenverarbeitung: Transformation und Speicherung großer geotemporaler Datenmengen - Machine Learning: Entwicklung von Clustering-Algorithmen für Verkehrs- und Kartendaten - Systemarchitektur: Design und Implementierung komplexer Big Data Landschaften Betreuung von Werkstudenten und Abschlussarbeiten

Entwicklung eines Hadoop-basierten Systems für semantische Suche: - Algorithmen / Big Data: Implementierung von Graphalgorithmen für Suchmaschinentechnologie im Hadoop Ökosystem - Performance: Optimierung von Datenverarbeitungspipelines - Automatisierung: Entwicklung von Tools für Datenanalyse und -verwaltung

Werksstudent, Entwickler im Semantic Web Project

Studentische Hilfskraft als Programmierer am Lehrstuhl für Datenstrukturen und effiziente Algorithmen

Tutor für das Fach "Datenstrukturen und effiziente Algorithmen"

Abschlussthema: Beschleunigungstechniken für eine Pareto-optimale Fahrplanauskunft in einem dynamischen Szenario: Implementation eines praxisnahen Prototyps

Abschlussthema: Graphenbasierte, semantische Ähnlichkeitssuche im touristischen Kontext auf den Daten von DBpedia