
Team · Mitgründer
Yves Rutishauser
Mitgründer & KI-Spezialist
KI-Systeme, die in echten Workflows bestehen, nicht nur in Demos.
Ich bin Yves, einer der beiden Mitgründer von Byte Studio und Ihr direkter Ansprechpartner, wenn es um KI-Systeme, Machine Learning und forschungsnahe Engineering-Probleme geht. Akademisch komme ich aus der Datenwissenschaft, in der Praxis aus dem Banking, dem Bundesumfeld und der universitären Forschung.
Meinen Master habe ich an der Universität Zürich in Data Science abgeschlossen, mit einer Masterarbeit an der Visual Analytics Group: ein interaktives Visualisierungssystem für die Multiple-Sklerose-Forschung, das anschliessend als wissenschaftliche Publikation eingereicht wurde. Davor entstanden ein NLP-Modell zur Vorschlagsgenerierung von Funktionsnamen (Bachelorarbeit) und ein Deep-Learning-Modell für Gesichtsattribut-Klassifikation (Masterprojekt).
Vor Byte Studio war ich als Fullstack-Consultant bei IPT auf einem grossen Bundesprojekt, dem neuen Schweizer Zollsystem, und vorher als Webentwickler bei Avaloq, wo Software in Produktion direkt mit Banktransaktionen in Berührung kommt. Beides hat mir beigebracht, wie Software aussieht, die nicht nur funktionieren muss, sondern auch unter Last, im Ernstfall und über Jahre hinweg verlässlich bleibt.
Was mich heute reizt: KI-Systeme, die diesen Anspruch erfüllen. RAG-Pipelines mit echter Quellenverifikation, Halluzinationserkennung statt Schönwetter-Prompting, Modelle, die nicht im Notebook brillieren, sondern in einem Schweizer KMU oder einem Forschungsteam jeden Tag Mehrwert liefern. Wenn Sie ein Problem haben, bei dem KI helfen könnte, oder bei dem Sie noch nicht sicher sind, ob KI überhaupt der richtige Hebel ist: schreiben Sie mir.
Auswahl an Stationen.
ScoreJudge · LLM-basierte Datensatz-Bewertung
Universität Zürich · 2025–heuteEntwicklung von ScoreJudge, einem System, das grosse Datensammlungen mithilfe von LLMs bewertet und die Ergebnisse durch Visualisierungen und menschliches Feedback überprüfbar macht.
Mitgründer & KI-Engineer · Lexplorer
Lexplorer · 2024–heuteMitgestaltung der KI-nativen Plattform für Schweizer Rechtsrecherche: Custom RAG-Pipelines, semantisches Re-Ranking, Halluzinationserkennung mit Quellenverifikation und produktive Integration von Agentic Workflows.
AI-Komponenten für ein LMS
Freelance · 2023–2024Konzeption und Umsetzung der KI-Funktionalitäten eines Learning-Management-Systems, von Modellauswahl über Pipeline-Design bis zur produktiven Integration.
Bundesprojekt Zollsystem
IPT · 2022–2023Fullstack-Entwicklung in einem mehrjährigen Schweizer Bundesprojekt zur Modernisierung des Zollwesens. Produktionsreife Software unter strengen Anforderungen an Sicherheit, Auditierbarkeit und Stabilität.
Visual Analytics für die MS-Forschung
UZH Visual Analytics Group · 2021–2022Masterarbeit und anschliessende Forschungsstelle: ein Web-System, das Neurolog:innen Patient:innen-Verläufe bei Multipler Sklerose visuell explorierbar macht. Aus der Arbeit entstand eine wissenschaftliche Publikation.
Avaloq · Banking-Plattform
Avaloq Group · 2018–2022Mehrjährige Webentwicklung an Erweiterungen der Avaloq-Plattform. Software, die Bankprozesse automatisiert und in Produktionsumgebungen mit echten Finanztransaktionen läuft.
Schwerpunkte.
Machine Learning & Deep Learning
PyTorch, TensorFlow/Keras, Transformer-basierte NLP-Pipelines, Computer Vision, semantische Suche, RAG mit Quellenverifikation, Halluzinationserkennung.
Full-Stack Engineering
Python, TypeScript, Java/Spring. Angular und Vue auf der Frontend-Seite, Flask/FastAPI/Spring Boot im Backend. Saubere APIs, Testbarkeit, Stabilität in Produktion.
Forschung & Visual Analytics
Interaktive Datenvisualisierung, explorative Datenanalyse, enge Zusammenarbeit mit Domänenexpert:innen, von der ersten Hypothese bis zum publikationsreifen System.
Ausbildung.
Lust auf ein Gespräch?
Kein Verkaufsgespräch. Schreiben Sie mir, wenn Sie ein Problem haben, das nach einer technischen Lösung verlangt. Auch wenn Sie noch nicht sicher sind, was die Lösung sein soll.
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