Informatikstudent · Tübingen
Armin Burkhardt
Ich arbeite an Quantitative Finance, maschinellem Lernen und branchenübergreifenden ML Anwendungen.
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Über mich
Ich studiere Informatik in Tübingen. Am meisten interessiert mich, was passiert, wenn moderne Machine Learning Modelle in Bereiche kommen, in denen es komplex wird und Fehler teuer sind - Finanzen, Recht, Medizin, etc. Parallel baue ich mit meinem Mitgründer die Tübingen Quant Society auf, eine studentische Initiative, die genau die Lücke zwischen Theorie und Praxis schließt.
- Studium
- B.Sc. Informatik, Universität Tübingen, 2024 - 2027
- Rolle
- Studentische Hilfskraft, Interfakultäres Institut für Biomedizinische Informatik (IBMI) Tübingen
- Fokus
- Quant Finance · Machine Learning · Interdisziplinäres ML
- Initiative
- Tübingen Quant Society, Gründungspartner
Projekte
Mitgegründet in Tübingen, um Studierenden praktischen Zugang zu quantitativer Finanzwirtschaft zu geben und Events zu organisieren. Für die Initiative habe ich die zweisprachige Website mitentwickelt: Next.js App Router, statisch ausgeliefert, mit einem SAML-2.0-Service-Provider für das Login über die Universität.
- Next.js
- TypeScript
- SAML 2.0
- Vercel
Gebaut beim HackTheLaw Hackathon an der University of Cambridge für Legoras Challenge "The Sparring Room". Statt Antworten zu liefern, greift das System die Argumentation der Nutzer:innen an und zwingt sie, ihre Position zu verteidigen - juristisches Sparring statt Recherche-Assistent. Python-Backend mit FastAPI, Frontend mit React und Vite.
- Python
- FastAPI
- React
- Vite
- LLMs
Ein experimentelles LMM mit dense Gemma4-style Backbone. Danach wird ein einziger MoE-Block mehrfach durchlaufen (LoopLM-style) und routet die Tokens bei jedem Durchgang neu. Heterogene Experten - Self-Attention, Cross-Attention, Retrieval und MLP - teilen sich einen Router. Multi-Token-Prediction als Zusatzziel, Training u.a. in FP8 und NVFP4.
- PyTorch
- Transformer Engine
- CUDA
- MoE
- MTP
Aktuell im Training - das Repository wird veröffentlicht, sobald das Training durch ist.
Alles, was sonst einen Blick auf den Bildschirm braucht - Wetter, Navigation, Kalender, Nachrichten, Wecker, Geräteeinstellungen, die Kamera als Beschreibung der Umgebung - läuft über ein Voice to Voice Interface. Ein (wahlweise lokales) LLM entscheidet, welches der On-Device-Tools es aufruft und handelt stellvertretend; die Antworten sind auf deutsche Sprachausgabe und die Zielgruppe zugeschnitten.
- Android
- Kotlin
- LLM Tool-Use
- TTS
- ASR
- RAG
Universitäres Teamprojekt - das Repository ist derzeit nicht öffentlich.
Lebenslauf
Ausbildung
B.Sc. Informatik
Eberhard Karls Universität Tübingen
1,09Notenschnitt, aktuellDeutsche Notenskala, 1,0 ist die Bestnote
Erfahrung
Studentische Hilfskraft
Interfakultäres Institut für Biomedizinische Informatik (IBMI), Universität Tübingen
Betreuung von C++-Projekten in der Angewandten Bioinformatik.
Studentische Hilfskraft
Eberhard Karls Universität Tübingen
Tutor für die Lehrveranstaltung "Technische Informatik 3: Mikrorechnerpraktikum".
Mathematiktutor
Selbstständig
Praktikant
Novatec Consulting GmbH
Praktikum in der Softwareentwicklung mit Java.
Engagement
Gründungspartner
Tübingen Quant Society
Auszeichnungen
Deutschlandstipendium
Universität Tübingen
Leistungsstipendium für besonders begabte Studierende.