Holger Arndt

CTO & Founder
Hardware → Embedded → Servers → AI

Ich entwickle intelligente Systeme vom Chip bis zur Cloud — und betreibe sie im großen Maßstab.

Als Diplom-Ingenieur Elektrotechnik und zertifizierter Projektmanager (PMP) entwickle ich Full-Stack-Lösungen — von individueller Hardware und Embedded-Firmware bis zu Web- und Mobile-Anwendungen, betrieben auf selbstverwalteter Infrastruktur mit angewandter KI.

Kontakt

Expertise

CTO & Founder mit über 15 Jahren Erfahrung in der Entwicklung intelligenter Systeme sowie im Aufbau und in der Leitung von Technikteams – von Hardware und Embedded-Firmware bis zu angewandter KI und selbstverwalteter Bare-Metal-Infrastruktur.

20+ Jahre als Data-Scientist und Softwareentwickler – mit Full-Stack-Lösungen für Automotive, Biomedizin und datenintensive Anwendungen.

Zertifizierter Projektmanager (PMP) und Experte für maschinelles Lernen, technisches Leadership und ganzheitliche Systementwicklung.

Angewandte KI & Machine Learning

Praxisnahe KI-Systeme für Diagnose, Prognose und Automatisierung.

  • Neuronale Netze, Deep Learning, LLMs, Random Forest, SVM, logistische Regression
  • Clustering: K-Means, DBSCAN, SOM, t-SNE
  • Graphische Modelle: Bayes-Netze, HMM, CRF
  • Betrugs-, Churn- und Risikoerkennung

Text- & Datenanalyse

Auswertung unstrukturierter und semi-strukturierter Daten.

  • Named Entity Recognition, Relation Extraction, Topic Modeling
  • Sentiment-Analyse, Social-Media-Monitoring, E-Mail-Analyse
  • Text2RDF, Ontologien, semantische Suche (Lucene, Elasticsearch)
  • Gewinner, InnoCentive Challenge 2008 – Biomedizinische Datenanalyse

Telematik & Embedded-Systeme

Intelligente Fahrzeug- und Industriesysteme.

  • PCB-Design, Mikrocontroller-Firmware (C/C++)
  • OBD2-Protokolle: ISO15765-4 CAN, UDS, KWP2000, EOBD
  • Remote-Diagnose über 2G/4G, GPS/GSM OBD2-Geräte
  • Fleet-Management-Systeme mit über 100.000 Events/Sekunde

Full-Stack Entwicklung & Infrastruktur

End-to-End-Systeme – von der Architektur bis zum Betrieb auf eigener Infrastruktur.

  • Software-Architektur: wartbare, erweiterbare Systeme über Technologiegrenzen hinweg
  • Agile Entwicklung (Scrum, Kanban), schnelle Methodenauswahl bei komplexen Herausforderungen
  • Backend: Java, PHP, C#, .NET, REST
  • Frontend: HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap, WPF
  • Eigene Bare-Metal-Infrastruktur, Linux, AWS

Leadership

PMP-zertifizierter Projektmanager für komplexe technische Projekte.

  • CTO, technisches Coaching, strategische Beratung
  • Führung interdisziplinärer Teams (Hardware, Embedded, Software)
  • Vermittlung zwischen Entwicklern, Management und Fachabteilungen
  • Aufteilung komplexer Architekturen in zielgerichtete, priorisierte Aufgaben
  • Business-Intelligence-Strategie, Kostenschätzung, ROI-Optimierung


Projekte

www

DomainMetaData — Die Datenbank für Internet-Domains

Große Datenbank mit über 600 Millionen Domain-Einträgen und Live-Updates zu neu registrierten, aktiven und historischen Domains. Laden Sie umfangreiche CSV-Dateien der wichtigsten Top-Level-Domains wie .com, .net und Länderdomains herunter – ideal für SEO-Analysen, Cybersecurity-Bedrohungserkennung, Markenüberwachung und Lead-Beschaffung.

CleverUptime — Intelligentes Server-Monitoring

Überwachen Sie jeden Linux-Server oder jede VM sofort – ohne manuelle Konfiguration. CleverUptime erkennt automatisch Hardware, Software, Dienste und Einstellungen und bietet Echtzeit-Überwachung von Leistung, Verfügbarkeit und Sicherheit – sowohl aus dem Systeminneren als auch über das öffentliche Internet. Erhalten Sie intelligente Warnungen, Ursachenanalysen und praktische Diagnosetools, um Probleme schnell zu beheben und eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.

Universal Java Matrix Package — High-Performance Matrix Library für Java

UJMP ist eine Open-Source-Bibliothek für dichte und dünnbesetzte Matrixberechnungen in Java. Sie unterstützt lineare Algebra, Zerlegungen, Statistik und Multithreading für datenintensive Anwendungen. UJMP verarbeitet Matrizen in Terabyte-Größe direkt von der Festplatte, bietet Visualisierung sowie Import/Export von CSV, Excel, MATLAB, PDF und weiteren Formaten – ideal für Machine Learning und große Datenmengen.

Java Data Mining Package — Java Machine Learning und Big Data Analytics

JDMP ist eine Open-Source-Bibliothek für Datenanalyse und maschinelles Lernen in Java. Sie integriert Algorithmen für Clustering, Klassifikation, Regression und Optimierung und bietet eingebaute Visualisierung sowie Unterstützung für große Datensätze. JDMP verbindet sich nahtlos mit Tools wie MATLAB, LibSVM und Elasticsearch und unterstützt vielfältige Datenformate – darunter CSV, Excel, PDF und Bilder. Perfekt geeignet für Big-Data- und Machine-Learning-Workflows.


Publikationen

Jul 2010 Semi-Automatic Assignment of Work Items Full Paper
Jonas Helming, Holger Arndt, Zardosht Hodaie, Maximilian Koegel, Nitesh Narayan
5th International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering (ENASE) , Athens, Greece
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Jun 2010 Universal Java Matrix Package Workshop Abstract and Poster
Holger Arndt
Workshop on Machine Learning Open Source Software, 27th International Conference on Machine Learning (ICML) , Haifa, Israel
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Mai 2010 From Informal Project Management Artifacts to Formal System Models Workshop Paper
Jonas Helming, Nitesh Narayan, Holger Arndt, Maximilian Koegel, Walid Maleej
Flexitools Workshop, International Conference for Software Engineering (ICSE) , Capetown, South Africa
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Jul 2009 Towards a Next-Generation Matrix Library for Java Full Paper
Holger Arndt, Markus Bundschus, Andreas Nägele
33rd Annual IEEE International Computer Software and Applications Conference (COMPSAC) , Seattle, USA
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Jul 2009 The Java Data Mining Package – A Data Processing Library for Java Abstract and Poster
Holger Arndt
33rd Annual IEEE International Computer Software and Applications Conference (COMPSAC) , Seattle, USA
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Jun 2008 Large-Scale Genetic Network Learning Full Paper
Andreas Nägele, Holger Arndt, Mathäus Dejori
18th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI)
Jul 2006 Developing Gestural Input Workshop Paper
Matthias Kranz, Stefan Freund, Paul Holleis, Albrecht Schmidt, Holger Arndt
6th International Workshop on Smart Appliances and Wearable Computing (IWSAWC)
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Mai 2003 Parallelimplementierung von rekurrenten selbstorganisierenden Karten Diplomarbeit
Holger Arndt
Lehrstuhl für Kommunikationsnetze , Technische Universität München
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Kontakt

Ich bin offen für technische Zusammenarbeit und Partnerschaften in den Bereichen KI, intelligente Fahrzeuge und skalierbare Systeme.

Wenn Sie ein datenintensives Produkt entwickeln, die Grenzen der Fahrzeugintelligenz erweitern oder fundierte technische Führung benötigen – sprechen Sie mich an.

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