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Thesis-Kontext, Forschungsinteressen und akademische Schwerpunkte.

Entwickelt ein containerisiertes BLE-Gateway auf Embedded Linux, um Sensordaten in eine wiederverwendbare Edge-Integrationsschicht zu überführen.

Kompakter Lebenslauf mit Erfahrung, Skills, Projekten und Ausbildung.

EdgeGuardian ist ein lokaler Monitoring-Prototyp, der kamerabasierte Personenerkennung mit LiDAR-Distanzmessungen kombiniert und den aktuellen Zustand als SAFE, WARNING oder ALERT klassifiziert.

Phase 1 abgeschlossen: Aufbau eines Zero-Trust-Privatnetzwerks über On-Premises-, Cloud- und mobile Endpunkte mit SSH-Härtung, DNS-Privatsphäre und sicherem Remote-Transit.

Eine mit Ansible verwaltete Hybrid-Plattform mit öffentlichem VPS-Ingress, authentifiziertem privatem Tailscale-Transport, containerisierten Diensten vor Ort, Infrastruktur-Monitoring, verschlüsselten Backups und getesteter Wiederherstellung von Anwendungs- und Datenbeständen.

Kontaktmöglichkeiten und berufliche Links.

Studium, Zertifizierungen und laufende fachliche Entwicklung.

Die bereitgestellten Tourismus-CSV-Tabellen kombiniert, saisonale Kennzahlen berechnet und ein einseitiges HTML-Dashboard sowie einen schriftlichen Analysebericht erstellt.

Entwickelt und validiert eine Regressionspipeline, die die Gravitationskonstante einer 2D-Random-Walk-Simulation vorhersagt und eine wettbewerbsartige Validierungsdatei exportiert.

Security- und Plattformbetrieb mit privatem Zugriff, Monitoring und kontrollierter Exponierung.

Entwickelt eine Raspberry-Pi-5-Monitoring-Plattform, die BLE-Sensordaten erfasst, den Transport über TLS-abgesichertes MQTT schützt, Ereignisse in Node-RED verarbeitet, Metriken in InfluxDB speichert und in Grafana visualisiert.

Entwickelt die Node-RED-, InfluxDB- und Grafana-Schicht, die MQTT-Telemetrie in gespeicherte Metriken und operatornahe Dashboards überführt.

Eine gehärtete Proxmox- und Docker-Betriebsplattform aufgebaut, die mehrschichtige Sicherheit, Echtzeit-Observability, Reverse Proxying und automatisiertes Container-Lifecycle-Management verbindet.

Ein leichtgewichtiges Softmax-Modell klassifiziert lokale IMU-Fenster als NORMAL oder ANOMALY und löst nach drei aufeinanderfolgenden Anomaliefenstern einen ALERT aus.

Profil, Ausbildung, Infrastrukturarbeit und beruflicher Hintergrund.

FreeRTOS-basierten Sensorknoten aufgebaut, der Erfassung, Konnektivität und Telemetrie in getrennte Tasks aufteilt, um vorhersagbares Echtzeitverhalten zu erreichen.

Entwickelt eine mehrsprachige Portfolio-Plattform mit strukturierten Inhalten, CI-gestütztem Deployment und wartbaren Publishing-Workflows.

Elkaza.at läuft auf einer self-hosted Hybrid-Deployment-Plattform, bei der vps1 den öffentlichen Ingress und die CI/CD-Steuerung übernimmt, während debian-core das gehärtete statische Frontend, Analytics, Observability und Backups über Docker ausliefert.

Bereitgestellt eine kleine Self-Hosted-Plattform mit Reverse Proxy, Monitoring, DNS-Kontrolle und kontrollierter externer Erreichbarkeit.