Ausbildung
Aktuelle Note: 1,2
Note: 1,2
Note: 1,0
Erfahrung
Geplantes Praktikum bei Deutsche Post AG Paket & Post.
Algorithm Engineering für Online-Graphprobleme und Forschung zu Reinforcement-Learning-Algorithmen für dynamische Planungsprobleme.
CFD-Simulationen und aerodynamische Auslegung des Heckflügels für den Rennwagen 2024 im Formula-Student-Team der HBRS.
Einblicke in Luft- und Raumfahrttechnik sowie Forschungsmethoden, einschließlich Clustering-Methoden zur Anomalieerkennung bei der Kraftstoffverbrennung hybrider Triebwerke.
Publikationen
Zeigt, dass Reinforcement Learning (GRPO mit einem SFT-Warmup) ein Language Model breit misalignen kann, und zwar nicht nur, wenn klar schädliches Verhalten belohnt wird, sondern auch, wenn das Reward-Signal harmlos wirkt, wie etwa schlechte Rhetorik oder unpopuläre ästhetische Vorlieben. Legt nahe, dass misspezifizierte Rewards ein realistischer Weg zu Misalignment sind.
Angenommen bei der 2026 International Conference on Military Communications and Information Systems (ICMCIS) in Bath, UK. Zeigt, dass Graph-Reinforcement-Learning-Policies komplexe, dynamische Planungsprobleme wie das Airlift Planning Problem effektiv lösen können.
Co-Autor einer Forschungsarbeit zur Optimierung von Frachtlieferungen in Airlift-Operationen, ausgerichtet vom Air Force Research Lab (AFRL). Entwicklung eines Routing-Algorithmus, der heterogene Flugzeuge über Subgraphen koordiniert, um Engpässe und Störungen unter dynamischen Bedingungen zu bewältigen. Platz 2 von 40 Teams.
Auszeichnungen
Leistungsstipendium für herausragende akademische Leistungen.