Erst verstehen, dann modellieren.
Ich verbringe die ersten Tage nicht im Code, sondern in Gesprächen. Mit denen, die später mit dem System arbeiten. Der beste Prompt der Welt hilft nichts, wenn die falsche Frage dahintersteht.
Ich bin Mark — Dr. Cognitive Systems, Softwareentwickler, manchmal Hochschuldozent. Ich übersetze zwischen Fachabteilungen und Engineering, zwischen Forschungskonsortien und Startups. Mein Handwerk ist, KI verständlich zu machen — ohne sie zu verharmlosen.
Halb Forscher, halb Entwickler. Ich komme aus der Grundlagenforschung — Symbol Grounding, Bewusstsein, die seltsameren Ecken der Kognition — und baue seit fünfzehn Jahren ML-Systeme dort, wo Korrektheit Menschenleben, Nachrichten oder Klassenstufen betrifft.
Promotion an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg zu Symbol Grounding — zu der Frage, wie artifizielle Systeme Bedeutung entwickeln. Ausgezeichnet mit dem Springer Best Paper auf der 11. AGI-Konferenz in Prag (2018). Anschließend Key AI Architect am Uniklinikum Leipzig (AMPEL), Research Associate an der FAU Erlangen-Nürnberg und Lead AI Developer für The Bina School.
Die Praxis pendelt zwischen zwei Polen: Grundlagenforschung zur Bedeutungsbildung in künstlichen Systemen — und dem konkreten Bau von ML-Systemen dort, wo Korrektheit zählt: klinische Labore, redaktionelle Newsrooms, Klassenzimmer-Software.
Ich verbringe die ersten Tage nicht im Code, sondern in Gesprächen. Mit denen, die später mit dem System arbeiten. Der beste Prompt der Welt hilft nichts, wenn die falsche Frage dahintersteht.
Wenn KI für Dein Problem das falsche Werkzeug ist, sage ich das. Manchmal ist's eine Datenbank. Manchmal ein Formular. Manchmal eine harte Entscheidung, die kein Modell abnehmen kann. Ich verkaufe nicht, was nicht passt.
Mein Erfolg ist, wenn Ihr mich nicht mehr braucht. Jedes Projekt endet mit Doku, Handover-Workshops und einem Team, das den Code versteht und weiterentwickeln kann. Kein Lock-in, keine Retainer-Falle.
LLMSecTest: Open-Source-Testsuite für die OWASP LLM Top 10. Pytest-Plugin mit SARIF-Output, CI/CD-Vorlagen, 100+ Redteam-Prompts. Sechsmonatige Förderung mit beantragter Second-Stage-Verlängerung.
Leitung der KI-Entwicklung auf der Precision-Education-Plattform: adaptive Lernpfade, Echtzeit-Fortschrittserfassung, personalisierte Curricula für Alter 4 – 12.
DoppelCheck ausgezeichnet als Finalist des „4D Digital Rights by Design 2024 Award" für Werkzeuge gegen Desinformation im Browser.
Entwicklung von SpotTheBot und DoppelCheck — KI-Werkzeuge zur Erkennung von Desinformation und KI-generierten Texten, mit Unterstützung durch das BMBF und den WPK Innovation Fund.
Maschinelles Lernen für oberflächennahe Geothermie: prädiktive Modellierung und Optimierung, inkl. peer-reviewter Arbeiten zur Vorhersage thermischer Leitfähigkeit.
Architekt eines Clinical Decision Support Systems, ausgerollt über 1 500+ Klinikbetten. Co-Erstautor der primären AMPEL-Publikation in JMIR Medical Informatics (2021).
Auszeichnung für die Dissertationsarbeit zu Symbol Grounding. Publikation in den Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence.
Maschinelles Lernen für Beschaffungsanalytik: automatisierte Datenextraktion, KI-gestützte Ausgabenkategorisierung, prädiktive Analytik.
Prestigeträchtiges Promotionsstipendium für die Forschung zu Symbol Grounding und kognitiven Systemen.
Klinische Dokumentation, seltene Erkrankungen, Leitlinien-Suche. Erfahrung mit DSGVO & MDR.
Verwaltungsverfahren, Bürgerdialog, parlamentarische Dokumente. On-Prem- & Sovereign-Cloud-Setups.
Qualitätssicherung, Service-Wissen, Ausschreibungsassistenz. Fokus auf integrierbare Lösungen, nicht Ersatz.
Förderanträge, Konsortialprojekte, wissenschaftliche Evaluation. BMBF, Horizon, Interreg.
— Was nicht auf der Liste steht: Was ich nicht kenne, sage ich. —
Wernsdorfer, M. et al. — „AMPEL: A Clinical Decision Support System for Real-Time Patient Monitoring."
JMIR Medical Informatics, Co-Erstautor. Zur Publikation →
Wernsdorfer, M. — „How Failure Facilitates Success: Symbol Grounding Revisited."
11. AGI-Konferenz, Prag · Springer Best Paper Award.
Symbol Grounding — Foundations of conceptual understanding in artificial systems.
Otto-Friedrich-Universität Bamberg. Zur Dissertation →
Peer-reviewte Arbeiten zum ML-basierten Modellieren thermischer Leitfähigkeit in oberflächennahen Geothermie-Systemen (KNW-Opt, META-Studie). FAU CRIS-Profil →
DoppelCheck & SpotTheBot — quelloffene Werkzeuge zur Erkennung von Desinformation und KI-generiertem Text. GitHub-Profil →
ARTeFact (Spiegelbox) — interaktive KI-Installation am Globe Theatre Leipzig zu ethischen Dimensionen der KI-Empathie.
§ 06 — Lass uns reden
Ich halte mir 2 – 3 Erstgespräche pro Woche frei. 30 Minuten, unverbindlich, auf Deutsch oder Englisch. Ergebnis: eine ehrliche Einschätzung, ob ich helfen kann — und wenn ja, wie.