Ich entwickle hochperformante, native C++-Software und gewinne aus komplexen Daten verwertbare Erkenntnisse. Von Echtzeit-Audio-Plugins über wissenschaftliche Visualisierung bis Machine Learning: Ich helfe Teams, schnelle, zuverlässige Software zu bauen und ihre Daten zu verstehen.
Ich bin freiberuflicher Softwareentwickler und Forscher in der Informatik und schließe derzeit meine Promotion in Visualisierung ab. Diese Jahre haben mich datenagnostisch gemacht: Ich habe mit volumetrischen Daten und Ensembles, Kohorten- und Tabellendaten, Graphen und sphärischen Daten gearbeitet. Dazu kommt eine fundierte Engineering-Praxis in nativem, hochperformantem C++. Besonders gern integriere ich Systeme: saubere Schnittstellen entwerfen, Adapter schreiben und Frameworks so verbinden, dass das Ganze stärker ist als seine Teile. Wo immer möglich setze ich auf Open-Source-Lösungen und trage selbst bei: Voreen und Roaming Borders sind beide Open Source.
Zwei sich ergänzende Disziplinen, die oft im selben Projekt zusammenkommen: schnelle, zuverlässige Software bauen und die Daten verstehen, die sie verarbeitet.
Ich habe über den gesamten Stack hinweg gearbeitet: von Low-Level-GPU- und 3D-Engine-Code, der noch vor meiner Laufbahn begann, über High-Performance-Computing bis zur High-Level-Anwendungsarchitektur von heute. Aktuell heißt das: Audio-DSP-Plugins (JUCE), Embedded-Hardware (Daisy / Electrosmith) und plattformübergreifende Desktop-Anwendungen (Qt). Jahre der Pflege von Voreen, einem großen Framework, haben geprägt, wie ich Software baue: saubere Architektur, Dokumentation, CI und Nightly Releases.
Ich analysiere, modelliere und visualisiere komplexe Daten: Machine Learning (scikit-learn), Datenaufbereitung und -analyse sowie interaktive Dashboards (Dash/Plotly). Meine Promotion umfasste volumetrische, Ensemble-, Kohorten-, Tabellen- und Graphdaten; unübersichtliche, hochdimensionale Datensätze sind für mich vertrautes Terrain. Jahre wissenschaftlicher und medizinischer Visualisierung (VTK, Voreen, Strömungssimulation) erlauben mir, große Datensätze verständlich und belastbar aufzubereiten.
Typische Engagements, von kleinen, klar definierten Aufgaben bis zur langfristigen Zusammenarbeit, hands-on oder beratend.
Ich bringe alternde C++-Codebasen auf den neuesten Stand: Migration auf moderne C++-Standards (C++11 bis C++20), Auflösen von Abhängigkeiten, CMake-Builds sowie Tests und CI/CD-Pipelines, damit die nächste Änderung sicher und günstig ist.
Ich spüre Abstürze, Memory-Leaks, Race Conditions und Engpässe mit gdb, perf und den Visual-Studio-Tools auf und behebe die Ursache, nicht das Symptom.
Ich ergänze große bestehende Codebasen um neue Features, ohne Bewährtes zu brechen: sorgfältige Integration, saubere Schnittstellen und Respekt vor den vorhandenen Konventionen.
Ich bringe Forschung in die Produktion: State-of-the-Art-Methoden aus der Literatur adaptieren, neue Algorithmen entwickeln, wo keine passen, und sie in bestehende Softwarelösungen integrieren.
Kommerzielle Audio-Effekt-Plugins (VST / AU) in C++ mit JUCE, vom DSP-Design bis zum Release, plus Embedded-Audio-Firmware für die Daisy-Plattform (Electrosmith).
Von Rohdaten zu Entscheidungen: Datenaufbereitung, Machine Learning (scikit-learn) und interaktive Dashboards (Dash / Plotly), die komplexe Datensätze verständlich machen.
Komplettes Anwendungsdesign und Greenfield-Entwicklung, von Low-Level-Code bis High-Level-Architektur: Wenn C++ im Spiel ist, kann ich vermutlich helfen.
Simon entwickelt seit 2024 unsere Audio-Plugins und verantwortet dabei alles von DSP und Visualisierung bis zu Installer und Lizenzierung. Er arbeitet selbstständig, kommuniziert klar, und die Releases liefen reibungslos. Weitere Plugins sind bereits in Arbeit.
Eine Auswahl statt einer vollständigen Inventur: Werkzeuge, zu denen ich regelmäßig greife.
Einige repräsentative Projekte: zwei aus meiner beruflichen Arbeit, eines aus der Freizeit.
Mein erstes kommerziell veröffentlichtes Audio-Plugin (Saturation, Distortion, Transient Shaping, Filter), entwickelt für Definition Of Hard Techno, O.B.I. und Noise Not War, weitere Releases folgen. Ich habe es komplett verantwortet: DSP-Algorithmus-Design, die JUCE/C++-Implementierung und Release-Engineering inklusive Installer und Lizenzierung.
Ich bin einer der Maintainer von Voreen, einem Rapid-Prototyping-Rendering-Framework für volumetrische Daten, in Entwicklung seit 2006. Seit 2016 habe ich dort viel Legacy-Code modernisiert und gepflegt (unter anderem die Migrationen von Qt 4 über Qt 5 zu Qt 6), zahlreiche Werkzeuge zur Analyse von Strömungsensembles beigesteuert und das Projekt mit in die Open-Source-Welt gebracht.
Eine Android-App, die Datenverbindungen beim Roaming in selbst gewählten Ländern automatisch blockiert, entstanden nach einer überraschenden Roaming-Gebühr nahe der Schweizer Grenze. Auf F-Droid veröffentlicht, vollständig Open Source und seitdem mit einer treuen Nutzerbasis.
Entwicklung kommerzieller Audio-Effekt-Plugins und Embedded-Audio-Firmware für die Daisy-Plattform (Electrosmith) sowie Beratung zu Echtzeit-DSP.
Abschluss eines Projekts zur qualitativen und quantitativen Analyse hämodynamischer Parameter (Geschwindigkeit, Vortizität, Wandschubspannung, Helizität), Erweiterung des Voreen-Frameworks und Mitwirkung an dessen Open-Source-Veröffentlichung.
Promotionsforschung in wissenschaftlicher Visualisierung sowie Betreuung von Seminaren und Bachelorarbeiten. Unser Team gewann dreimal den IEEE SciVis Contest (2018, 2020, 2022).
Informatik-Forscher und Visualisierungsexperte in der Arbeitsgruppe für experimentelle Radiologie: wissenschaftliches Schreiben, Segmentierungen, Konfiguration von Strömungssimulationen und Visualisierung von 4D-PC-MRT-Daten.
Derzeit schließe ich meine Dissertation über vergleichende Visualisierung gemessener und simulierter Strömungsdaten zur Datenassimilation ab. Eine praxisnahe Grundlage in Datenaufbereitung, Visualisierung, Machine Learning, Strömungssimulation und HPC. (DFG-Projekte CRC 1450, LI 1530/28-1.)
Angewandter Schwerpunkt: Computergrafik, Visualisierung, Computer Vision, Machine Learning. Abschlussarbeit zur visuellen Analyse gemessener und simulierter Strömungsdaten mit Integration des OpenLB-Frameworks in Voreen.
Kerninformatik und Mathematik mit Nebenfach Physik. Abschlussarbeit zu volumetrischen Geschwindigkeitsvektorfeldern aus 3D-PC-MRT: Stromlinienberechnung, Bündelung und Visualisierung in Voreen.
Begutachtete Arbeiten zu Visual Analytics und ML-gestützter Visualisierung von Medizin- und Simulationsdatensätzen.
Vollständige Liste auf Google Scholar →
Sie haben ein Softwareprojekt, einen komplexen Datensatz, aus dem Sie Erkenntnisse gewinnen wollen, oder brauchen eine zweite Meinung zu Ihrer Codebasis? Ich freue mich, davon zu hören.