Arm Experten in Deutschland

• Analyse der bestehenden CAN-Kommunikation zwischen Mikrocontrollern
• Analyse der verwendeten Sensoren, gesammelten Messwerte
• Planung der CAN-Botschaften zur Übertragung der Messwerte
• Iteratives Anpassen des Mikrocontroller-Codes auf die neuen CAN-Botschaften
• Cross-Compilierung von x64 auf arm64

Tests und Absicherung von Hochvoltsystemen

• Durchführung von Integrations- und Systemtests für Steuergeräte in PHEV-/EV-Fahrzeugen unter Einsatz von ECU-TEST (TraceTronic), Vector CANoe, CANalyzer, ETAS INCA, Tornado, E-Sys und EDIABAS.
• Analyse des Zusammenspiels von Hochvolt-Steuergeräten (u. a. CCU, BMU, Inverter, IPB und IPF) sowie Durchführung von Software-Updates und Flash-Prozessen zur Verifikation neuer Softwarestände.
• Enge Zusammenarbeit mit Software-, System- und Integrationsteams in einem agilen Entwicklungsumfeld zur Fehleranalyse und Absicherung neuer Softwarestände.

• Proof-of-Concept für Echtzeit-Videoanalyse zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten entwickelt.
• DeepStream-Pipelines implementiert mit Objekterkennung, Tracking, menschlicher Posenschätzung, Gesichts-Anonymisierung und Bereichseinbruchserkennung.
• Qt/Python-Demo-UI erstellt, die über REST-APIs mit der KI-Pipeline kommuniziert.

• Als FPGA Subject Matter Expert mit praktischer Erfahrung auf den Evaluierungsplattformen Microchip Technology Libero SoC und PolarFire FPGA/SoC gearbeitet.
• Einen Fehler in einem Application Note gefunden und eine Lösung vorgeschlagen.
• Mit Field Application Engineers (FAEs) zusammengearbeitet, um von Kunden gemeldete FPGA-Probleme zu analysieren, zu debuggen und zu lösen.
• Mit internen Teams daran gearbeitet, die SPI-Flash-Programmierung zu beschleunigen, indem ein FPGA-Design erstellt wurde, das eine schnelle Kommunikation zwischen JTAG und SPI ermöglichte.
• PolarFire-FPGA-Temperatur- und TVS-Sensoren von -40 °C bis 100 °C charakterisiert, geschätzte und gemessene Oberflächentemperaturen verglichen und die Schätzung der Sperrschicht-zu-Oberfläche-Temperatur mit dem thermischen Psi-JT-Parameter analysiert.

Projekt: Intelligente Lichtkommunikationssoftware — Audi

• Analyse und Klärung von Systemanforderungen mit dem Kunden und Übersetzung in Softwarearchitektur- und Designentscheidungen
• Architektur und Implementierung der CAN-FD- und SPI-Kommunikation auf NXP S32K312
• Entwurf und Entwicklung von Flash-Bootloader, Flash-Treiber und Boot-Manager für sichere, OTA-fähige Updates
• Konfiguration der AUTOSAR-BSW-Architektur (Dcm, Dem, NvM, BswM, Os, Mcu, Port, Com-Stack, Rtc) für Portabilität und Wartbarkeit
• Entwurf des Crypto-Stacks (Csm, CryIf, Crypto) für sichere Flash- und Diagnosedaten; Integration des NXP-HSE-Cores und der Wrapper-Schicht
• Integration kundenspezifischer Module (Sfd, Ivd, Npm) in den Vector-AUTOSAR-Stack
• Definition der Speicherarchitektur: Memmap, CMake und Linker-Skript-Konfiguration
• Leitung des Board-Bring-ups für die Audi-Licht-Demoplattform; Implementierung von Diagnoseroutinen und -kennungen

• Optimierung der Übertragungsmedien der Datenstrecken im Ruhrgebiet
• Konfiguration/Erweiterung der Switches und Router für ein autonomes System AS
• Eingesetzte Netzwerkprotokolle Layer 2/3 (OSI-Modell) verbessern: RSTP, Broadcast, usw.
• Kabel verlegen, crimpen, Antennen, Router, Switche
• Pflege, Erweiterung, Auswahl und Priorisierung von Entstörungsmaßnahmen der Netzwerküberwachung (PRTG, The Dude)
• Organisation und Neuanbindung eines weiteren BGP-Peerings, Rechenzentrum, NGN-Glasfaser
• VPN-IPSec-Standortverbindungen für 6 Standorte mit PFSense, Fritzbox
• WLAN-Geräte-Konfiguration (Mikrotik, UBNT)

Label: TCP/IP, VLAN, BGP, OSPF, MPLS, VPLS, Routingprotokolle, WLAN, EoIP, PPPoE, Routing, SNMP, DHCP, DNS, NAT, native IP, VLAN, Ethernet, VoIP., Switche und Router von: Nortel, Cisco, MikroTik, UBNT., Netzwerkmanagementsysteme: The Dude, PRTG, UISP

• Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
• Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
• Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
• Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
• Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen

Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker

• Aufbau und Verifikation von Zynq-7000 (Zybo Z7-10) FPGA-Prototypen in Xilinx Vivado – AXI-IP-Integration, Bitstream-Erzeugung, Hardware-Bring-up, Timing-Closure-Prüfungen und waveform-basierte Fehlersuche, um das erwartete RTL-Verhalten zu bestätigen.
• Aufbau von Cadence-Virtuoso-Schematic-/Simulations-Flows und Dokumentation von Einstellungen, Ergebnissen und Methodik für reproduzierbare Experimente – zur Unterstützung von strukturierter Verifikation und Forschungsdokumentation.
• Python-Automatisierung für Log-Parsing, strukturierte Datenberichte und Ergebnisanalysen geschrieben; täglich in versionierten Linux/Git-Workflows gearbeitet.

• Eine modulare C++-20-Embedded-Linux-Acquisition-Software auf einem Raspberry Pi entwickelt, die IMU- und Dual-Kamera-Datenströme mit Genauigkeit im Submillisekundenbereich synchronisiert.
• Retroreflektive und Kontrastsensoren integriert, um die Datenerfassung auszulösen und Lücken zwischen Sortierbahnschienen zu erkennen.
• SPI- und I2C-Sensorkommunikation, GPIO-Interrupt-Verarbeitung mit libgpiod sowie CSV- und JSON-Ausgabe implementiert.
• Eine mehrthreadige Acquisition-Pipeline und eine SPSC-Queue zwischen Acquisition- und Writer-Threads entworfen.
• Einen webbasierten Server mit Python/HTML/CSS aufgebaut und den Prototypen in einem DHL-Lager zur Fehlererkennung validiert.
• Das Softwareverhalten, die Konfiguration und die Ergebnisse dokumentiert, um eine wartbare Übergabe und Weiterentwicklung zu ermöglichen.

Technisches Audit für wissenschaftliche Software.

• Echtzeit-Tonerkennung auf FPGA (~20 ms Latenzziel) mit einer Filterbank-Architektur und einer Fuzzy-Logic-Entscheidungsstufe, ohne FFT wegen des Kompromisses zwischen Fensterlänge und Frequenzauflösung.
• Verantwortlich für Systemintegration und Architektur.

Seqnaut und Sycosm (WIP) – Embedded Audio-DSP- und Synthese-Plattform

• Embedded Audio-DSP-Framework — Synthesizer, Effekte, Drum Machines; modularer Audio-Graph
• Sequenzierung: PianoRoll, StepGrid, MasterClock; 8-stimmiger polyphoner Synth; CLI + OSC
• Transient Detector — duale Hüllkurve mit adaptiver Schwelle, Gitarren-Impulserkennung
• Hardware: Teensy 4.1, eigenes AFE-Design mit Abgriff am BOSS GX-100; MIDI-FX-Integration

Label: C++23, C, Python, CMake, FreeRTOS, Teensy 4.1 (ARM Cortex-M7), Teensy Audio (Stoffregen), DaisySP, I2S/SAI, OSC, MIDI

Stellar SR6 G7 Line, 32-bit Arm® Cortex®-R52+ MCU.

• MISRA-C, C99, Greenhills ARM-Compiler
• Dassault AUTOSAR Builder
• EB Tresos
• Sparx Enterprise Architect 16.1
• VS Code
• Python xml, lxml, NumPy und Pandas

ISO 26262, ISO 21434, Hypervisor, Key Management, HSM. Tooling & Automation. LieberLieber LemonTree + Sparx EA. Jira, Confluence, Sharepoint. Git/Github. DevOps über Jenkins & Conan.

• Interim-Teamleiter zur Einrichtung eines Projekts mit STM32- und NORA-Bluetooth-Modul.
• Der Kunde plant neue Hardware, um die bestehende Hardware mit Bluetooth-Kommunikation statt Kabelverbindung zu ersetzen.
• Das Projekt war bereits gestartet, aber die Anforderungen waren nicht definiert.
• System basiert auf STM32- und NORA-B106-CPU.
• Analyse der vorhandenen Codebasis.
• Suche nach möglichen Lösungen, um das Projekt zum Laufen zu bringen.
• Definition der Anforderungen.
• Anwendung einiger Regeln zur Verbesserung der Teamkommunikation.
• Arbeit mit den NRF-Tools, damit die kundenspezifische Platine auf Basis der NORA B106 (NRF5340) funktioniert.
• Implementierung einer einfachen Gerätekommunikation per Bluetooth.
• Erstellung der Dokumentation.
• Leitung von Kommunikationsmeetings.
• Durchführung von Kundengesprächen.
• Eingesetzte Tools: JIRA, OneNote, Git, Confluence, Nordic NRF, NORA B106.