KI & Modelltraining
PyTorch, nnU-Net, Qwen3, LoRA-Finetuning, lokale Inferenz, Evals sowie Qualitäts- und Latenz-Benchmarks
Local-First
Modelle und Daten auf eigener Hardware
End-to-End
Von der Idee bis zum laufenden Produkt
AI + Full Stack
Agents, Pipelines und Webanwendungen
Praxisnah
Aus echten Problemen entwickelt
Ausgewählte Projekte
Sechs unterschiedliche Probleme, ein gemeinsamer Antrieb: Technik so weit bauen, bis daraus ein nützliches System für Menschen wird.
Alle hier gezeigten Projekte habe ich selbst konzipiert, entwickelt und umgesetzt.
Technik wird wertvoll, wenn sie jemandem hilft.
Mich reizt nicht nur ein Modell oder eine einzelne Funktion. Ich beobachte ein Problem, zerlege es und verbinde KI, Daten, Backend und Oberfläche zu einem System, das tatsächlich benutzt werden kann.
Deshalb reichen meine Projekte von Medizin und Raumfahrt bis zu Restaurants und gemeinsamen Fotoalben. Wo es sinnvoll ist, entwickle ich local-first und für begrenzte lokale Hardware, damit der Nutzen nicht von externer Infrastruktur oder unnötiger Plattformabhängigkeit begrenzt wird.
Skills & Technologien
Der Stack folgt dem Problem. Diese Werkzeuge kommen in den gezeigten Projekten tatsächlich zum Einsatz.
Agentensysteme
Codex, Cursor, Agent-Orchestrierung, Supervisor-Architekturen, Rollenmodelle, strukturierte Outputs, Tool-Workflows, Quality Gates und Guardrails
Medical Imaging & 3D
DICOM, NIfTI, BraTS, volumetrische Bildverarbeitung, 3D-Segmentierung und -Rekonstruktion, Dice-Evaluation
Datenpipelines & Automation
Python, Node.js, REST APIs, RSS, Datenaufnahme und -normalisierung, SQLite, EXIF, geplante Pipelines und JSON-Artefakte
Full Stack & Datenbanken
Next.js, React, TypeScript, Supabase, PostgreSQL, Auth, Row Level Security, Edge Functions und Multi-Tenant-Architekturen
Plattform & Delivery
Git, GitHub, GitHub Actions, CI/CD, Vercel, Cloudflare Pages und R2 sowie S3-kompatibler Objektspeicher
Lass uns über ein Problem sprechen, das ein gutes System verdient.
Direkter Kontakt
hahn-moritz@gmx.net