damien Jacob

Entwickelte einen Chatbot mit 100+ Managern zur Abfrage einer Datenbank mit 2.000 Lebensläufen. Führte ein interdisziplinäres Team zur Entwicklung von Talan Seeker in einem agilen Rahmen und passte kontinuierlich an Nutzerfeedback an. Erstellte ein agentenbasiertes System mit LLMs und LangChain für intelligente Abfragen und eine KI-gestützte ETL-Pipeline mit Azure Blob Storage und PostgreSQL. Leitete die GenAI-Community zur Präsentation und Diskussion aktueller Forschung.

Entwickelte einen Machine-Learning-Ansatz zur Verbesserung einer medizinischen Studie und identifizierte wichtige Optimierungsmöglichkeiten. Erstellte eine Modell-Suite zur Vorhersage von Verletzungen und baute eine automatisierte Modellierungspipeline in Dataiku mit MLflow, optimiert durch Hyperparameter-Tuning. Implementierte ein XGBoost-Modell zur Prognose von Fußballverletzungen und erreichte eine RMSE-Genauigkeit von 75 % durch optimiertes Hyperparameter-Tuning.

Entwickelte ein OCR-Tool zur Digitalisierung von Rechnungen für McDeli GmbH und steigerte die betriebliche Effizienz. Entwarf eine automatisierte ETL-Pipeline in Python unter Verwendung von Pytesseract für OCR-basierte Datenerfassung. Erstellte eine MySQL-Datenbank zur strukturierten Speicherung und Abfrage von Daten. Prototypisierte ein Machine-Learning-Modell (Isolation Forest) zur Erkennung ungewöhnlicher Rechnungsbeträge, wobei der Fortschritt durch Datenbeschränkungen begrenzt war.

Erstellte einen dokumentierten Fortran-Code, einen wissenschaftlichen Artikel und eine vorgeschlagene Injektionsstrategie auf Basis numerischer Simulationen. Entwickelte ein Prognosemodell mit einem innovativen Finite-Elemente-Mehrskalenansatz zur Analyse der Auswirkungen steigender Grundwasserreserven. Führte Reverse Engineering an einer Fortran-Codebasis durch, um das Modellverständnis und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.