About Dimitrij
Mit 12+ Jahren Erfahrung entwickle ich KI- und Machine-Learning-Lösungen für anspruchsvolle Industrie-, Automotive-, MedTech- und Life-Sciences-nahe Anwendungen. Mein Schwerpunkt liegt dort, wo Daten komplex, Systeme kritisch und Ergebnisse praktisch nutzbar sein müssen: Computer Vision, Defekt- und Anomalieerkennung, Edge AI, diagnostische ML-Verfahren und Predictive Modeling.
Ich unterstütze Unternehmen dabei, AI-Vorhaben technisch sauber und pragmatisch umzusetzen – von der Machbarkeitsbewertung über Prototyp und MVP bis zur Integration in produktive Systeme. Meine Erfahrung reicht von live betriebenen KI-Sicherheitssystemen über industrielle Qualitätsprüfung bis hin zu patentierten KI-/Diagnostikverfahren auf Basis hochdimensionaler Blutmessdaten in klinischer Studien- und Validierungsphase.
DAS BIETE ICH
- Machbarkeits-Checks und Proof-of-Concepts für Computer-Vision-, ML- und AI-Use-Cases
- Entwicklung von Defekt-, Anomalie- und Objekterkennung bis MVP und produktivem Einsatz
- Aufbau produktionsnaher ML-/Deep-Learning-Pipelines mit Python, PyTorch/TensorFlow, OpenCV und MLflow
- Edge-AI-Integration für Kamerasysteme, Industrieanlagen und Embedded-/NVIDIA-Jetson-Setups
- AI-Systemarchitektur: Datenstrategie, Modellwahl, Validierung, Deployment und Skalierung
- MedTech-AI-Beratung: diagnostische KI, klinische Daten, SaMD-nahe Produktentwicklung und technische Dokumentation
- Technische Leitung von AI-Projekten, Fractional CTO und Sparring für Produkt-, Management- und Entwicklungsteams
German
Native or bilingual
English
Fluent
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- REHAU Industries SE & Co. KGData Scientist | Machine Learning EngineerMECHANICAL ENGINEERINGJanuary 2024 - December 2024 (11 months)Hamburg, GermanyBei Fujitsu war ich als Data Scientist für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen und die Umsetzung eines Minimum Viable Product (MVP) im Rahmen einer Partnerschaft mit REHAU Industries SE & Co. KG verantwortlich. Ziel war die Einführung eines KI-basierten Qualitätssicherungssystems für polymerbasierte Extrusionsprofile, die in hoher Stückzahl und Variantenvielfalt weltweit produziert werden.Ich entwickelte und trainierte Deep-Learning-Modelle zur automatischen Fehlererkennung auf Produktionslinien, validierte diese mit realen Fertigungsdaten und überführte die Prototypen in ein MVP. Im Zuge dieses Projekts erfand ich ein Verfahren zur KI-basierten Anomalieerkennung, das von Fujitsu unter der Patentnummer WO2025180648A1 angemeldet wurde.Presse:
- EintrachtTech GmbHData Scientist | Machine Learning EngineerSPORTSJanuary 2023 - December 2023 (11 months)Frankfurt am Main, GermanyBei Fujitsu war ich als Data Scientist an der Entwicklung eines KI-basierten Warteschlangenmanagements für den Fan-Shop im Deutsche Bank Park von Eintracht Frankfurt beteiligt. Ziel des Projekts war es, Besucherströme am Fan-Shop datenbasiert zu analysieren und die erwartete Wartezeit bis zum Betreten des Shops vorherzusagen, um das Fan-Erlebnis zu verbessern und Wartezeiten transparent darzustellen.Mein Schwerpunkt lag auf der Entwicklung von Computer-Vision- und Deep-Learning-Modellen zur Analyse von Kameradaten. Dafür entwickelte ich Tracking-Ansätze auf Basis von Multiple Object Tracking, wertete Positionsänderungen von Personen im Kamerabild über die Zeit aus und nutzte die daraus abgeleiteten Bewegungs- und Pixelveränderungen als Grundlage für die Prognose der Warteschlangenzeit.Zusätzlich entwickelte ich LSTM-basierte Zeitreihenmodelle, um aus den Bewegungsmustern und Veränderungen der Personenpositionen über mehrere Zeitschritte eine Vorhersage der voraussichtlichen Wartezeit abzuleiten. Die Modelle wurden anschließend durch das Projektteam in eine Edge-AI-Umgebung auf NVIDIA-Jetson-Hardware integriert und im Live-Pilot am Stadionumfeld getestet.Presse:
- RobotDreams GmbHSenior Data Scientist, Projekt & TeamleiterBIOTECHSeptember 2022 - Today (3 years and 10 months)Graz, AustriaAls Co-Founder und technischer Projektleiter der RobotDreams GmbH verantwortete ich den technologischen Aufbau eines MedTech-Startups zur diagnostischen Risikostratifizierung bei akutem Koronarsyndrom. Die Technologie befindet sich in klinischer Studienphase und basiert auf hochdimensionalen Blutmessdaten aus Hämatologie-Analysatoren und ML-Modellen zur ACS-Vorhersage.Ich baute ein internationales fünfköpfiges Kernteam auf und leitete die technische Entwicklung. Gemeinsam mit Kardiologen der Medizinischen Universität Graz arbeitete ich am Studienprotokoll der prospektiven Studie mit, das von der Ethikkommission genehmigt und auf ClinicalTrials.gov unter NCT06384846 registriert wurde.Meine Aufgaben umfassen technische Studienleitung, Abstimmung mit Studienleitung und wissenschaftlichen Mitarbeitenden, Datenaufbereitung, statistische Analyse, Verfahren zur automatischen Identifikation von Blutzellpopulationen im hochdimensionalen Event-Space sowie Training, Validierung und Testen diagnostischer KI-Modelle.Darüber hinaus war ich maßgeblich an der Einwerbung von rund 1,1 Mio. € F&E-Fördermitteln beteiligt, u. a. ESA BIC (50.000 €), Die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (224.000 €) und aws. Zudem erfand und formulierte ich mehrere proprietäre KI-/Diagnostik-Verfahren und arbeitete deren Patentanmeldungen mit Patentanwälten aus, u. a. WO2023057334A1 und WO2024207041A1.Presse:
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Education
- Bachelor of EngineeringHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW)2012Maschinenbau
- Master of ScienceHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW)2014Maschinenbau / Computational Engineering
Certifications
- Python ProgrammerDataCamp2019