SKatalyst AI
Gründerin, KI-Architektur und -Technik. Eine Agentenplattform für strukturierte Kontext- und kundeneigene Anwendungen mit menschlichen Genehmigungstoren und datenbasierter Validierung. Private Beta.
Meine Erfahrung.
Senior-Ingenieurin für KI, Daten und Business Intelligence. Erfahrung seit 2017 in den Bereichen industrielle Analytik, maschinelles Lernen und Unternehmensdatenplattformen. Heute liegt mein Fokus auf KI-Orchestrierung, Kontext-Engineering, Agentensystemen und Softwareentwicklung mit bahnbrechenden KI-Coding-Agenten.
Lebenslauf herunterladen
KI-Orchestrierung und -Engineering
Erstellen und experimentieren Sie mit Agenten-Workflows, Tool-Verträgen und persistentem Kontext. Verwenden Sie bahnbrechende KI-Coding-Agents, um Software zu implementieren und zu iterieren, wobei Architektur, Codeüberprüfung, Tests und Validierung die Arbeit leiten.
One-Person AI Company
Entwarf und führte ein 24-Stunden-Agenten-Orchestrierungsexperiment mit validierten Entscheidungen, Anspruchsüberprüfung und dauerhaften Ereignisprotokollen durch. Endgültige Synthese bei T+24h mit drei menschlichen Eingriffen. Lokales Experiment.
Grok Arena
Zehn Agentenrollen, 30 rollenbezogene MCP-Tools und ein Orchestrator mit dauerhaften Sitzungen. Ein Sieben-Agenten-Lauf führte die Ratskette aus; Eine vollständige Übereinstimmung mit externen Agenten bleibt unbewiesen. Lokales Experiment.
Berufserfahrung
September 2020 bis heute
Senior-Ingenieurin für Big Data & Business Intelligence
Groß angelegte Datenplattformen, analytische Entscheidungssysteme, maschinelle Lernworkflows und KI-Automatisierung im industriellen Umfeld.
September 2019 bis August 2020
Big-Data-Analyst · Vertrag
Dashboards, Verbraucher-Feedback-Analyse und Unterstützung bei der Vorhersagemodellierung.
Februar 2017 bis Juli 2019
Data Scientist
Prognose, statistische Analyse und Integration heterogener Quellen.
Bildung
Ingenieurstudium · Big Data & Business Intelligence
Ecole Polytechnique Internationale · 2018 bis 2020 · Note: Sehr gut.
Ingenieurstudium · Informatik
ESPRIT · 2017 bis 2018.
Geplant
Geplante Doktorarbeit
Voraussichtlicher Beginn: Q4 2026
Forschungsrichtung: Zuverlässige Unternehmens-KI, Kontext-Engineering, Datenverwaltung und Agentensysteme.
Sprechen und Schreiben
ML Con München 2026 ist fertiggestellt. ML Con Berlin 2026 steht vor der Tür. The Subconscious Architect befindet sich in Vorbereitung zur Veröffentlichung.