Ein bisschen über mich.

Ich bin in Casablanca, Marokko, geboren und aufgewachsen, und meine Reise begann dort, bevor sie mich nach Deutschland führte. Heute studiere ich im M.Sc.-Studiengang Informatik (Machine Learning) an der TUM.

Vor dem Studium habe ich das französische Baccalauréat an der Al Jabr School in Casablanca abgelegt und mir vor meinem Umzug nach Deutschland Deutschkenntnisse bis Niveau B2 angeeignet. Anschließend habe ich das Studienkolleg an der University of Paderborn absolviert und Ende 2021 mein B.Sc.-Studium an der TUM begonnen.

Meine veröffentlichte Forschung zu LLMs wurde bereits über 200-mal zitiert. Die Studie liefert frühe empirische Belege aus realen Forschungs-Workflows, insbesondere Code-Generierung und Skripting für Datenanalysen, und zeigt sowohl großes Potenzial als auch klare Integritätslücken bei den untersuchten Tools.

Bei der Fraunhofer Society habe ich an einer privaten RAG-Pipeline für institutionelles Wissen gearbeitet, mit starkem Fokus auf Genauigkeit, Sicherheit und Guardrails.

Bei der Allianz SE habe ich GenAI-Anwendungen für den Versicherungsbetrieb entwickelt, von der Analyse der Kundenkommunikation bis zu agentischen Workflows, und dabei geholfen, diese Systeme für fachfremde Teams verständlich zu machen.

Bei BCG Platinion arbeite ich an KI-Strategie im Energiesektor, von Lösungsarchitektur und Machbarkeitsanalysen bis hin zu Lösungen, die Teams im Kundeneinsatz tatsächlich nutzen können.

Meine Bachelorarbeit, Echo, hat mir eine praktische Grundlage in der Halluzinationsminderung vermittelt, und der Beginn meines Masterstudiums an der TUM war der natürliche nächste Schritt, um tiefer in zuverlässige KI-Systeme einzusteigen.

Mich reizen Probleme, bei denen KI vertrauenswürdig sein muss, nicht nur korrekt. Regulierte Branchen (Versicherung, Energie, Gesundheitswesen), in denen ein falsches Ergebnis echte Konsequenzen hat. Genau dort entsteht interessantes Engineering.

Über die Kundenarbeit hinaus faszinieren mich Multi-Model-Orchestrierung, Halluzinationsminderung und der Aufbau von KI-Systemen, die ihre eigene Argumentation erklären. Mein persönliches Projekt, Quetzal, ist eine KI-native Lernplattform, die Multi-Model-KI mit pädagogischer Theorie verbindet. Dort teste ich meine eigenen Grenzen aus.

Außerdem engagiere ich mich bei Atlas Munich, einer Studierendeninitiative, die marokkanische Studierende in Deutschland unterstützt. Ich habe zu den KI-bezogenen Teilen der Plattform beigetragen und sehe das als gesellschaftlichen Beitrag, um neue Studierende mit mehr Klarheit und Zuversicht auf ihrem Weg zu begleiten.

Ich glaube nicht an KI um der KI willen. Jedes System, das ich baue, muss drei Fragen beantworten: Löst es ein echtes Problem? Können die Menschen, die es brauchen, es auch tatsächlich nutzen? Funktioniert es noch, wenn ich nicht mehr im Raum bin?

Ich arbeite iterativ, kommuniziere proaktiv und entwerfe Systeme mit dem Anspruch, dass Menschen, die sie nicht selbst gebaut haben, sie verstehen, warten und ihnen vertrauen können.

Wenn ein Projekt nicht für KI geeignet ist, sage ich das. Ehrlich und frühzeitig. Diese Klarheit ist wertvoller als jeder Prototyp.

Ich arbeite auf eine Karriere an der Schnittstelle von KI-Forschung und angewandtem Engineering hin. Ob das nun im Bereich Enterprise-KI, KI-Sicherheitsforschung oder beim Aufbau eigener Produkte ist, der rote Faden bleibt derselbe: KI zuverlässig für die Menschen zum Laufen zu bringen, die auf sie angewiesen sind.