Omar Tag-Senior ADAS- & Embedded-Integration Engineer — C++/Python · Perception, Parksysteme & KI-Deployment
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Erfahrungen
Founder & Technical Solutions Consultant
TAG Pro
- Von MILLA Group (Hersteller autonomer Shuttles) beauftragt, einen sicherheitskritischen AD-Stack für die Produktion zu integrieren und abzusichern: Architektur über Perception, HD-Karten und Positionierung geprüft und eine Gap-Analyse mit Maßnahmenplan geliefert.
- Root-Cause-Analyse von Sensorfehlern in einer ausgerollten Shuttle-Flotte geleitet; die Behebung in einem versionierten AD-Release umgesetzt und die Fahrzeugvalidierung vor Ort an mehreren Einsatzstandorten vorangetrieben.
- Schnittstellen zwischen Perception, Lokalisierung und Fahrzeugsystemen in C++ entworfen und implementiert; Integrationsrisiken identifiziert und die Lösung subsystemübergreifender technischer Themen im AD-Stack vorangetrieben.
- Den Software-Entwicklungszyklus des Kunden durch Agile-Workflows und CI/CD-Pipelines standardisiert und so Integrations- und Validierungszyklen verkürzt.
Senior Software Engineer II — Navigation
Mapbox GmbH
- Eine ACC-(Adaptive Cruise Control)-Visualisierungsfunktion in den 3D-Live-Navigations-Stack eines produktiven BMW-Infotainment-Programms implementiert und integriert — C++-Kern mit Java/Kotlin-SDK-Schichten.
- Plattformübergreifende Navigationssoftware in C++ entwickelt und automatische Binding-Generierung genutzt, um Kern-Engines mobilen Schichten ohne manuell geschriebenes Glue-Code zugänglich zu machen.
- Die plattformübergreifende Architektur auf geringe Latenz und hohe Speichereffizienz auf eingebetteter Automotive-Hardware profiliert und optimiert.
- Test- und Simulationsframeworks für Sensor-Daten-Playback erweitert, um komplexe Fahrszenarien vor dem Release validieren zu können.
Expert Software & Functions Engineer — ADAS Perception
AVL Software and Functions GmbH
- Die GNSS-Lokalisierungsqualität für ein 3D-Daten-Labeling-Programm mit 10 cm Genauigkeit verantwortet: ein dreistufiges automatisiertes Bewertungsframework entworfen (Signal Lock, Unsicherheitsgrenzen, Trajektorien-Plausibilität), das die Zeit für die Datenauswahl um 40 % senkte und 15 % der Aufzeichnungen als unbrauchbar markierte, bevor sie in die Pipeline kamen.
- LiDAR-basierte Objekterkennungskomponenten von einem Forschungsprototypen zu robustem Produktions-C++ überführt; Laufzeit, Speicherverbrauch und Latenz auf einer neuen Automotive-Compute-Plattform bewertet und die Verarbeitungszeit durch cache-freundliche Datenlayouts und Parallelisierung um 25 % reduziert, um Echtzeit für eine Kundendemonstration zu erreichen.
- Ein Framework zur Lieferantenbewertung von Grund auf aufgebaut — manuell gelabelte Golden Reference plus automatisierte KPI-Tools — und damit eine Genauigkeitslücke von 20 % zwischen Daten-Labeling-Anbietern in komplexen Straßenszenen aufgedeckt, was direkt Vertragsentscheidungen beeinflusst hat.
- Den Kundensupport für eine Tier-1-Radar-Perception-Plattform übernommen und über 85 % der kritischen Probleme innerhalb von zwei Monaten gelöst; der Ansatz für Triage und Kommunikation wurde als Best Practice für andere kundennahen Rollen übernommen und führte zu einer Vertragsverlängerung.
- Das Onboarding neuer Ingenieure von 12 auf 6 Wochen verkürzt, indem praxisnahe Lernmodule für den Perception-Stack, Sitzungen zur Designbegründung und strukturiertes Pairing erstellt wurden.
- Die Systemintegration von Perception-Komponenten mit Motion Planning, Decision Control, Basic Software und Validierungsteams vorangetrieben — komplexe Softwarekomponenten über mehrere Subsysteme hinweg integriert, unterstützt durch SIL-Tests und Simulation.
Teaching Assistant, Faculty of Computer Engineering
AASTMT
- Betriebssysteme in Linux, strukturiertes C++-Programmieren und Computerarchitektur unterrichtet.
Algorithm Software Engineer — ADAS Perception
Valeo
- Drei Jahre an Parksystemen und Low-Speed-Manöverfunktionen gearbeitet: Slot-Detektionsalgorithmen (C11/C++) über mehrere Generationen von Valeos Parking Assistance System entwickelt, die bis SOP in Programmen für Audi (zFAS), Daimler, BMW, VW, Tesla, JLR und Renault ausgeliefert wurden.
- Den vollständigen Software-Lebenszyklus vor und nach SOP für Perception-Komponenten im V-Modell verantwortet, einschließlich Design von Unit-, Component- und Integrationstests.
- Sicherheitskritische Feldprobleme bis zur architektonischen Root Cause in der Interaktion zwischen Detektion und Bewegungssteuerung analysiert und robuste Fixes statt oberflächlicher Patches in laufenden OEM-Programmen geliefert.
- Simulations-, Test- und Visualisierungsframeworks in Python und C++/Qt aufgebaut, die die fahrzeugweite Validierung von Parkfunktionen unterstützen; peer-to-peer mit Gegenpart-Teams in Stuttgart zusammengearbeitet.
Softwareentwickler
VIRAL Virtual Reality Arcade & Lounge
- Entwickelte Android- und Unity-VR-Anwendungen in C# und Java, vom Design bis zur Auslieferung an den Kunden.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Automotive, Informationstechnologie (IT), Bildung und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Kundendienst, Forschung und Entwicklung (F&E) und Projektmanagement.
Zusammenfassung
ADAS-Integrationsingenieur mit über 8 Jahren Erfahrung in produktionsnaher Automotive-Software (C++/Python auf Linux) in den Bereichen Parksysteme, Perception, Sensorfusion und Lokalisierung. Drei Jahre Entwicklung von Valeo-Functions für Parken / Low-Speed-Manöver, die bis SOP für sieben OEMs ausgeliefert wurden; umfangreiche Erfahrung in der Integration von Perception-Komponenten mit Motion Planning und Fahrzeugsystemen, dem Deployment von Neural-Network-Modellen auf Embedded-Ziele sowie der Optimierung von Laufzeit, Speicher und Latenz auf Automotive-Plattformen. Arbeite als unabhängiger Contractor (TAG Pro), komplett remote, mit aktiver Verantwortung für AD-Feldintegration.
Fähigkeiten
- C++14/17
- Python
- C
- Linux
- Ros2
- Adas-Integration
- Parksysteme
- Perception & Sensorfusion
- Lidar / Radar / Kamera
- Gnss-Lokalisierung
- Tensorflow
- Cuda
- Opencv
- Embedded-Echtzeit-Optimierung
- Sil- & Simulationstests
- Canoe
- Adtf
- Qt
- Ci/Cd (Jenkins / Gitlab)
- Aspice
- Agile / Scrum
- Tdd
Sprachen
Ausbildung
AASTMT
Bachelor of Science · Computer Engineering · Kerdasa, Ägypten
Zertifikate & Bescheinigungen
Computer Vision Nanodegree
Udacity
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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