Omar T.-Senior Software Engineer & Technischer Berater — C++ · Echtzeitsysteme · ADAS & Robotik

Wichtiger Kunde: MILLA Group – ISFM

• Entwicklung und Pflege von C++-Komponenten in einer produktiven Plattform für Robotik und autonomes Fahren (MILLA Group): Echtzeit-Datenverarbeitung mehrerer Sensoren durch Fusion von LiDAR, GNSS/IMU und Odometrie unter strengen Anforderungen an Latenz und Determinismus — Verbesserung der Zuverlässigkeit bei eingeschränktem Signal um 40%, verifiziert mit einer individuellen Python-Benchmark- und Regressions-Suite.
• Analyse einer monatelangen Reihe von Feldvorfällen an drei Standorten, die auf einen einzigen Fehler in der Sensorintegrität zurückzuführen waren; Fehlersuche über die Grenzen von Software, Betriebssystem, Netzwerk und Hardware hinweg; Auslieferung einer mehrschichtigen Lösung in einem versionierten Release, abgesichert durch mehr als 60 automatisierte Regressionstests und einen Harness zur Wiedergabe von Vorfällen, ergänzt um Observability zur Erkennung erneuter Fehler.
• Entwicklung zuverlässiger Schnittstellen in einem ROS2-basierten Stack und Validierung auf echter Hardware; Umsetzung der PTP-Zeitsynchronisation über das Sensornetzwerk (paketbasierte Fehlersuche mit tcpdump) sowie Entwicklung eines Toolkits zur Laufzeit- und CPU-Profilanalyse (perf, Tracy/Perfetto), um Latenz- und Ressourcenanforderungen unter Embedded Linux zu erfüllen.
• Als technischer Verantwortlicher tätig: strukturierte Ursachenanalysen, formale Code-Review- und Merge-Request-Prozesse sowie Incident-Tracking eingeführt und technische Standards sowie die Validierungs-Roadmap bis zur Produktionsfreigabe definiert.
• Von MILLA Group (Hersteller autonomer Shuttles) beauftragt, einen sicherheitskritischen AD-Stack für den Produktionseinsatz zu integrieren und abzusichern: Architektur in den Bereichen Perception, HD-Mapping und Positionierung geprüft sowie eine Gap-Analyse mit Maßnahmen-Roadmap erstellt.
• Entwicklung und Implementierung von Schnittstellen zwischen Perception, Lokalisierung und Fahrzeugsystemen in C++; Integrationsrisiken identifizieren und die Lösung technischer Probleme zwischen Subsystemen im gesamten AD-Stack vorantreiben.
• Softwareentwicklungszyklus des Kunden durch die Einführung agiler Arbeitsweisen und CI/CD-Pipelines standardisiert und dadurch Integrations- und Validierungszyklen verkürzt.

• Qualität der GNSS/IMU-Lokalisierung für ein Mapping- und 3D-Datenprogramm mit einer Genauigkeit von 10 cm geleitet: dreistufiges automatisiertes Bewertungsframework (Signal-Lock, Unsicherheitsgrenzen, Plausibilität der Trajektorie) für umfangreiche reale Aufzeichnungen entwickelt, Datenauswahlzeit um 40% reduziert und 15% der Aufzeichnungen als unbrauchbar erkannt, bevor sie in die Karten- und Label-Pipeline gelangten.
• C++-Perception-Komponenten von der Prototypenphase bis zum produktiven Einsatz auf einem neuen Embedded-Linux-Zielsystem geführt; Verarbeitungszeit durch cache-freundliche Datenstrukturen, Multithreading-Parallelisierung und Profiling (perf/Valgrind) um 25% reduziert, um strikte Echtzeitbudgets einzuhalten.
• Framework zur Anbieterbewertung von Grund auf entwickelt — manuell gelabelte Referenzdaten plus automatisierte KPI-Tools — und damit eine Genauigkeitslücke von 20% zwischen Daten-Labeling-Anbietern in komplexen Straßenszenen aufgedeckt, was Vertragsentscheidungen direkt beeinflusste.
• Kundensupport für eine Tier-1-Radar-Perception-Plattform geleitet und innerhalb von zwei Monaten mehr als 85% der kritischen Probleme gelöst; der Ansatz für Triage und Kommunikation wurde als Best Practice für weitere kundennahe Rollen übernommen und führte zu einer Vertragsverlängerung.
• Einarbeitung neuer Engineers von 12 auf 6 Wochen verkürzt durch praxisnahe Lernmodule für den Perception-Stack, Sitzungen zu Designentscheidungen und strukturiertes Pairing.
• 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.

• Drei Jahre an Parksystemen und Funktionen für Manöver bei niedriger Geschwindigkeit: Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Parkplätzen (C11/C++) über mehrere Generationen von Valeos Parkassistenzsystem, bis zum SOP in Programmen für Audi (zFAS), Daimler, BMW, VW, Tesla, JLR und Renault eingesetzt.
• Verantwortung für den gesamten Softwarelebenszyklus vor und nach dem SOP für Wahrnehmungskomponenten im V-Modell, einschließlich der Entwicklung von Unit-, Komponenten- und Integrationstests.
• Analyse sicherheitskritischer Probleme aus dem Feld bis zu ihrer architektonischen Ursache im Zusammenspiel von Erkennung und Bewegungssteuerung; Entwicklung und Umsetzung robuster Lösungen statt oberflächlicher Korrekturen in laufenden OEM-Programmen.
• Entwicklung von Simulations-, Test- und Visualisierungsframeworks in Python und C++/Qt zur Validierung von Parkfunktionen auf Fahrzeugebene; enge Zusammenarbeit auf Augenhöhe mit Teams in Stuttgart, Deutschland.