Felix Schmedes
Applied AI Engineer / Data Scientist
Produktnahe KI-Systeme, Evaluation & robuste Prognosen — mit Fokus auf reale Constraints (Datenlücken, Interpretierbarkeit, Qualität, Kosten).
Get in TouchBerufliche Erfahrungen
OFFIS e.V.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Data Scientist
August 2024 — heute- Local LLMs, RAG Systeme, CNNs, innovative GAN ImageAugmentation und Anwendung von Matrix Completion Algorithmen
System Vertrieb Alexander
Data Scientist
Januar 2024 — Juni 2024- Time Series Forecasting
Kommunale Datenverarbeitung Oldenburg
Werkstudent – IT-Beratung
Jun 2015 — Oct 2016- Kundenberatung CAP Software
Bildungsweg
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Master of Science Wirtschaftsinformatik
04/2021 — 12/2023- Thema Abschlussarbeit: Vorhersage der Wärmeverschiebung in Kraftwerken mittels klassischer (robuster) Machine Learning Verfahren
California State University Monterey Bay
Information Systems
08/2019 — 12/2019- Module: Introduction into Data Science, Principles of Management, Academic Reading/Writing
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Bachelor of Science Wirtschaftsinformatik
10/2016 — 03/2021- Thema Abschlussarbeit: Entwicklung eines Benchmarks für Clustering Algorithmen
Featured Projects
AVK(V)IN — Vorhersage zur Wärmeverschiebung in Kraftwerken
Case Study zur Vorhersage thermischer Verlagerung in WtE-Anlagen mit robustem ML-Workflow und Frühwarnindikator.
Lokales LLM-Wissensmanagement
Case Study zur Entwicklung eines unabhängigen LLM-Wissensmanagement-Tools für ein mittelständiges Beratungsunternehmen aus Bremen.
About Me
Ich bin Felix Schmedes, Applied AI Engineer und Data Scientist mit Fokus auf produktnahe KI-Systeme. Mich interessieren Lösungen, die unter realen Bedingungen funktionieren: unvollständige Daten, begrenzte Budgets, hohe Qualitätsanforderungen und der Bedarf an Interpretierbarkeit. Mein Schwerpunkt liegt auf Local LLMs, RAG-Systemen, Zeitreihen-Forecasting sowie robusten Modellierungs- und Evaluationsansätzen. Statt „mehr Modell“ setze ich auf bessere Daten, saubere Evaluation und pragmatische Architekturentscheidungen – damit KI nicht nur beeindruckt, sondern zuverlässig Mehrwert schafft.
GitHub Contributions
Live-Ansicht meiner GitHub-Aktivität. Klick führt zum Profil.
Quelle: GitHub Contributions, gerendert über ghchart.rshah.org