About
Ich bin Unity-Entwicklerin mit Schwerpunkt auf C#, XR und interaktiven Anwendungen. Besonders gerne arbeite ich an Interaktionssystemen, Prototypen und technischen Lösungen, bei denen Programmierung und User Experience zusammenkommen.
Aktuell schreibe ich meine Masterarbeit im Bereich In-Car XR bei Mercedes-Benz Tech Innovation. Zuvor sammelte ich praktische Erfahrung als Werkstudentin und Praktikantin bei Mercedes-Benz im Bereich zukünftiger virtueller User Experiences.
Meine Projekte reichen von VR-Trainingssimulationen mit Force Feedback über interaktive Lernanwendungen und volumetrische XR-Viewer bis hin zu WebGL-Visualisierungen. Dabei gehören für mich Testing, Debugging und die iterative Verbesserung von Features genauso zur Entwicklung wie die eigentliche Implementierung.
Timeline
VR-Schnittsimulator mit Force Feedback
Konzeption und Entwicklung einer VR-basierten Trainingssimulation in Unity mit Fokus auf Interaktion, Präzision und haptisches Feedback.
Im Projekt wurden drei Eingabemethoden gegenübergestellt: VR-Controller sowie ein haptisches Gerät mit und ohne Force Feedback. Die Umsetzung erfolgte in Unity, mit besonderem Fokus auf der Anbindung eines 3D Systems Touch an die Meta Quest 3.
XR-Viewer für volumetrische Inhalte
Interdisziplinäres Projekt zur Entwicklung einer vollständigen Pipeline für volumetrische Videos, von der Aufnahme bis zur Darstellung.
Im Projekt wurde ein 68-Kamera-Rig mit Raspberry Pis zur Aufnahme aufgebaut und die Daten mittels Spacetime Gaussian Splatting verarbeitet. Meine Rolle lag in der Entwicklung des XR-Viewers in Unity mit Schwerpunkt auf UI/UX, Interaktion und Darstellung volumetrischer Inhalte auf Head-Mounted Displays. Die Ergebnisse wurden 2026 als wissenschaftliches Poster auf einer IEEE-Konferenz veröffentlicht.
Titel: Können agent-gestützte Lernanwendungen positive Auswirkungen auf die Lernmotivation von Studierenden haben?
Entwicklung und Evaluation einer VR-Lernanwendung mit virtuellem Agenten und spielerischen Motivations- und Feedbackelementen.
Die Anwendung wurde in Unity und C# umgesetzt. Mein Fokus lag auf Interaktion, User Experience und der Frage, wie Feedback, virtuelle Begleitung und Gamification die Lernmotivation beeinflussen. Anschließend habe ich die Anwendung in einer User Study hinsichtlich Motivation und User Experience evaluiert.
Echtzeit-Audio für virtuelle Räume
Technisches Audio-Projekt zur räumlichen Audiowiedergabe in Echtzeit in virtuellen Umgebungen.
Es wurde ein System zur binauralen Audiowiedergabe entwickelt und in Unity integriert. Dabei kamen Raycasting zur Simulation der Schallausbreitung sowie Impulse-Response-Berechnungen für räumliche Effekte zum Einsatz. Für das Rendering wurde HRTF-basiertes Audio über SOFA-Dateien verwendet, kombiniert mit Fast Convolution für die Echtzeitverarbeitung.
CGI-Szene im Super-Mario-Stil
CGI-Projekt zur Gestaltung einer Miniaturwelt im Look-and-Feel von Super Mario.
Im Rahmen eines Moduls habe ich eine eigenständig gestaltete 3D-Szene modelliert und texturiert, mit Fokus auf Szenenaufbau, Materialien und visuelle Konsistenz.
3D-Webanwendung für Lichtsimulation
Interaktive Anwendung zur Konfiguration und Visualisierung von Lampen in einer 3D-Umgebung.
Mein Fokus lag auf der Gestaltung und Umsetzung der Benutzeroberfläche sowie der Interaktion im 3D-Raum. Ich habe daran gearbeitet, die Platzierung von Objekten und die Anpassung von Lichtparametern möglichst intuitiv zu gestalten und die Verbindung zwischen UI und Three.js-Szene umzusetzen. Die konfigurierte Szene kann anschließend exportiert und in Blender gerendert werden.
CNN-basierte Klassifikation von Vogelarten
Entwicklung eines Systems zur automatischen Klassifikation von sieben Vogelarten auf Basis eines kuratierten Bilddatensatzes.
Im Projekt wurde ein umfangreicher Bilddatensatz aus einer privaten Sammlung aufbereitet, manuell gelabelt und für das Training strukturiert. Die Daten wurden bereinigt, zugeschnitten und durch Data Augmentation erweitert. Anschließend wurde ein Convolutional Neural Network in TensorFlow/Keras trainiert und iterativ optimiert (inkl. Anpassung von Netzwerkstruktur, Augmentation und Datensatzverteilung). Durch Erweiterung des Datensatzes mit externen Bildern konnte eine durchschnittliche Genauigkeit von 93 % erreicht werden, wobei alle sieben Klassen über 80 % lagen.
Kontakt
Auf der Suche nach einer XR-Developerin mit Erfahrung in Unity, VR/AR und nutzerzentrierter Entwicklung? Ich freue mich über Jobangebote, Projektanfragen und Forschungskooperationen.
