Calibration-Experten in München

KI-gestützte Automatisierung der Einkäufe auf einer Druckerei-Website mit Auswahl von Lieferzeiten, Bestelloptionen, Bestellung, Bezahlung und Hochladen der Druckdaten aus der Lumiz-Cloud.

HR-Transformation, Global Mobility & HR-Innovation:

• Leitung des Global-Mobility-Arbeitsstroms für die Implementierung einer Host-Payroll-Lösung für internationale Einsätze, einschließlich der Entwicklung und Durchführung von 70+ UAT-Szenarien sowie der Validierung länderübergreifender Payroll-Integrationen, um einen kontrollierten und präzisen globalen Rollout zu unterstützen.
• Entwicklung eines länderübergreifenden Kostenmodells für Immigration in 14 Ländern und für 2,000+ Mitarbeiter während der DXC–Luxoft-Integration, wodurch der Führungsebene Transparenz über die Kosten des Personalübergangs für die Integrationsplanung und Entscheidungsfindung gegeben wurde.
• Aufbau des ersten SOP-Rahmens für Global Mobility, einschließlich der Erfassung und Dokumentation von 40+ Prozessen, um Arbeitsabläufe zu standardisieren, die Governance zu stärken, die Abhängigkeit von individuellem Wissen zu reduzieren und skalierbaren Wissenstransfer in globalen Teams zu ermöglichen.
• Automatisierung und Standardisierung von Kostenmodellen für Global Mobility mithilfe von Excel-Makros, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Konsistenz und Genauigkeit der finanziellen Modellierung internationaler Einsätze verbessert wurde.
• Bewertung von Prozessen in 15 HR-Operations-Teams, Festlegung von KPIs und Abnahmekriterien mit Stakeholdern sowie Entwicklung eines Process Health Dashboards für die Führungsebene, um Transparenz über die Prozessleistung zu schaffen und operative Risiken frühzeitig zu erkennen.
• Bewertung von 200+ HR-Prozessen und Entwicklung eines Maker–Checker-Governance-Rahmens, um die Prozesseinhaltung zu stärken, Verantwortlichkeiten zu klären und operative sowie finanzielle Risiken im HR-Operations-Bereich zu reduzieren.
• Konzeption und Leitung der ersten Saison von Eurekathon, einer globalen Initiative zur Sammlung von HR-Ideen und Förderung von Innovationen, an der ~1,000 Mitarbeiter teilnahmen, um KI-, Automatisierungs- und digitale Lösungen für HR- und Arbeitsplatzherausforderungen zu identifizieren; anschließend als AI Champion und Kernteammitglied für Season 2 ausgewählt, mit Beiträgen zur Programmstrategie und zum Stakeholder-Engagement.
• Nutzung von zwei Jahren globaler Daten zur Mitarbeiterunterstützung, um die Personalplanung rund um einen neu eingeführten Chatbot neu auszurichten, Spitzenzeiten bei Anfragen zu identifizieren und Ressourcen auf ein gezieltes 4 hour coverage window umzuverteilen, wodurch Kapazitäten für Cross-Skilling geschaffen und die Personalauslastung verbessert wurden.

HR Business Partnering, Talentmanagement & Mitarbeiterbeziehungen – Versicherungsbereich:

• Zusammenarbeit mit Geschäfts- und Funktionsleitern in Indien, APAC und EMEA, um Prioritäten der Belegschaft, Anliegen der Mitarbeiter und organisatorische Anforderungen zu verstehen und Geschäftsanforderungen in gezielte Personalstrategien und HR-Maßnahmen zu übersetzen.
• Zusammenarbeit mit der HR-Führung und globalen Stakeholdern aus dem Geschäft bei der Nachfolgeplanung und Entwicklung von Talent-Pipelines für kritische Rollen, wodurch die Transparenz über wichtige Talente verbessert und die Führungskontinuität an mehreren Standorten unterstützt wurde.
• Leitung der vierteljährlichen Talent- und Beförderungszyklen für ~40 Beförderungen pro Quartal, einschließlich der Zusammenarbeit mit Geschäftsleitern bei Talentidentifikation, Kalibrierung, Prüfung der Voraussetzungen und Vergütungsvalidierung sowie anschließender Mitarbeiterkommunikation und vollständiger Umsetzung mit HR Operations.
• Verantwortung für die unterjährigen und jährlichen Performance-Management-Zyklen für 3,000+ Mitarbeiter, einschließlich der Zusammenarbeit mit Managern zu Richtlinien, Zeitplänen, Zielsetzung, Kalibrierung, Bewertungsentscheidungen, Mitarbeitergesprächen und Eskalationen; 100% Abschluss des Zyklus erreicht.
• Erstellung vierteljährlicher Analysen zu Belegschaft, Fluktuation und Führungsspanne für HR- und Geschäftsführung, wobei Fluktuationstrends, Performance-Erkenntnisse, Fälle zu Mitarbeiterbeziehungen und Daten zu Top-Talenten kombiniert wurden, um Risiken in der Belegschaft zu erkennen und gezielte Strategien zur Bindung und Entwicklung von Talenten abzuleiten.
• Konzeption und Einführung eines New Manager Development Programms in Zusammenarbeit mit Learning & Development, um den Übergang vom Individual Contributor zur Führungskraft durch strukturiertes Lernen zu unterstützen.
• Beratung von Managern zu Performance- und Mitarbeiterbeziehungsthemen sowie Coaching von Führungskräften im Umgang mit Leistungsproblemen, Performance Improvement Plans und sensiblen Mitarbeitergesprächen.
• Zusammenarbeit mit dem Legal-Team bei der Bearbeitung komplexer Fälle, um konsistente, regelkonforme und fundierte Entscheidungen sicherzustellen.
• Coaching und Unterstützung neuer HR-Teammitglieder bei HR-Prozessen, Fragen zu Mitarbeiterbeziehungen und der täglichen Fallbearbeitung durch Wissensaustausch, praktische Unterstützung und Förderung eines kooperativen Teamumfelds.
• Konzeption und Durchführung monatlicher Initiativen zum Mitarbeiterengagement im Geschäftsbereich, einschließlich der Zusammenarbeit mit Geschäfts- und HR-Stakeholdern bei Bedarfsermittlung, Programmentwicklung, Kommunikation und vollständiger Umsetzung, um die Verbundenheit und das Engagement der Mitarbeiter zu stärken.
• Leitung des HR-Onboarding-Programms für Hochschulabsolventen, einschließlich der Zusammenarbeit mit Geschäfts- und HR-Stakeholdern, um eine strukturierte Einführung in Unternehmenskultur, Richtlinien, Schulungserwartungen und Entwicklung anzubieten, unterstützt durch ein formelles Mentoring-Framework.
• Gestaltung des Engagements vor dem Eintritt für externe Neueinstellungen, Aufrechterhaltung des Kontakts zwischen Angebotsannahme und Eintritt, Beantwortung von Fragen und Vermittlung von Gesprächen mit Geschäftsleitern und HR-Stakeholdern, um den Übergang vom Bewerber zum Mitarbeiter zu stärken.
• Betreuung sensibler Angelegenheiten im Mitarbeiterlebenszyklus und bei Beendigungen, einschließlich freiwilliger und unfreiwilliger Beendigungen sowie Trauerfällen, in Abstimmung mit den relevanten Stakeholdern und mit empathischer, diskreter und regelkonformer Unterstützung von Mitarbeitern und Familien.
• Zusammenarbeit mit Global Mobility, der HR-Führung und geschäftlichen Stakeholdern bei internationalen Anforderungen an die Belegschaft in den Bereichen International Assignments, Transfers und Short-Term Commutes sowie Koordination von HR-Beiträgen über mehrere Länder hinweg.
• Einführung des Diversity-Programms Women in Insurance (WIN) mit der Entwicklung von Initiativen zur Anerkennung, Einbindung und Förderung der Entwicklung von Frauen in Führungspositionen im Geschäftsbereich.

• Entwicklung neuer Simulatorfunktionen und Erweiterung vorhandener Module mit C++.

• GUI-Design und Implementierung mit Qt für Windows, einschließlich Neugestaltung zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und des Workflows.

• Wartung und Ausbau des bestehenden Codebestands: Refactoring, Fehlerbehebung und Modularisierung zur Unterstützung neuer Funktionalitäten.

• Versionsverwaltung mit Git.

• Performance-Optimierung der Simulation zur Einhaltung von Echtzeitanforderungen.

• Erstellung und Pflege von Dokumentationen: technische Kommentare, Design-Dokumente, API-Referenzen und Benutzerhandbücher.

• Leitung einer Neugestaltung, die den Bediener-Workflow verbessert und die Aufgabenausführungszeit verkürzt hat.

• Erweiterung der Simulatorarchitektur zur Unterstützung mehrerer neuer Szenariotypen bei gleichzeitiger Wahrung der Abwärtskompatibilität.

• Durchführung von Refactoring- und Modularisierungsmaßnahmen, die Wartung vereinfachten und die Feature-Auslieferung beschleunigten.

• Technologien: C++03, Qt4.6, QMake, Git, V-Modell, Windows

• Projekt: Sensorfusionsanwendung zur Erkennung von Verkehrsteilnehmern
• Software-Frameworks: C++ (11,14), Python, Visual Studio, MTS, Qt, GitHub, Jenkins, JIRA, Confluence, Conan, CAN, RTOS, DOORS, CMake
• Überarbeitung und Anpassung von Sensorfusionsalgorithmen durch Verarbeitung von Sensordaten (Kamera und Radar) für ACC und EBA gemäß den Anforderungen
• Bearbeitung von Systemtest-Fehlerberichten in JIRA
• Abstimmung von Kalman-Filtern und Einführung neuer Funktionen zur Verbesserung der Objektverfolgung
• Anpassung der Architektur, des detaillierten Designs (UML) und des Simulationstools (Qt)
• Durchführung von Unit-Tests, Code-Reviews und statischen Codeanalysen gemäß den MISRA-Standards
• Durchführung von Regressionstests zur Validierung der Software, Beteiligung an Software-Releases (CI/CD), KPI-Bewertung durch das Testen von NCAP-Szenarien
• Aufspielen der ADAS-Software auf Zielfahrzeuge, Verwendung des UDS-Protokolls und von OBD-II-Tools für Diagnose und Verifizierung

• Leitete den End-to-End-Tape-Out und die Photomaske-Vorbereitung für ein 300-mm-Automotive-Halbleiterprogramm, stellte Fertigungsfähigkeit, Datenintegrität, Einhaltung von Automotive-Qualitätsstandards sowie Rahmenerstellung und Mehrfach-Die-Platzierung sicher
• Identifizierte und minderte Risiken der Fertigungsbereitschaft während des Technologietransfers (TI / TSMC 45 nm) durch Optimierungen von Retikeln, Kerf und Ausrichtung, reduzierte Re-Spin-Bedrohungen und erstellte Ausrichtungs- und Overlay-Marker, Messziele, CD-Kontrollfunktionen und PDM-Zellen
• Koordinierte funktionsübergreifend Stakeholder aus Design, Lithographie, Fertigung und Maskenlieferanten, um unter strengen Zeitvorgaben ein produktionsbereites Maskenset zu liefern
• Führte modelbasiertes OPC für den 110-nm-Node durch und kalibrierte es, nutzte RET-Strategien in Zusammenarbeit mit dem Photolithographie-Modellierungsteam
• Ergebnis: Ermöglichte pünktliche Produktionsfreigabe eines sicherheitskritischen Automotive-Halbleiters durch Minderung von Tape-Out- und Fertigungsrisiken unter strengen Qualitäts- und Ausbeuteanforderungen

• Projekt: Entwicklung eines Pfadplanungsmoduls (Okt. 2024 – Juni 2025)

• Entwickelte das Pfadplanungsmodul mit C++14 und CMake

• Implementierte das gRPC-Kommunikationsprotokoll zwischen Modulen

• Führte Unit-Tests mit dem Pytest-Framework und Python durch

• Projekt: HMI-Programmierung für Batterie- und Brennstoffzellen-Elektrofahrzeuge (Aug. 2023 – Sept. 2024)

• Entwickelte HMI-Software für BEV/FCEV mit Ruby und Crystal im Backend

• Implementierte das Frontend mit dem Vue.js-Framework

• Führte Fehlerbehebungen und Simulator-Tests durch

• Projekt: IFHOST CAN-Bus-Programmierung (Jan. 2023 – Juli 2023)

• Programmierte CAN-Bus-Software mit C und C++

• Führte Unit-Tests mit dem Google Test Framework durch

• Führte Integrationstests mit CAPL im Vector CANalyzer durch

• Beteiligte sich an Vor-Ort-Tests

• Entwarf und verantwortete die End-to-End-Strategie für Vertrieb, Marketing, Umsatzmanagement und Preisgestaltung in neuen und etablierten Märkten, in Abstimmung mit Länder- und Unternehmensstrategie, mit regelmäßigem Austausch auf C-Level zu Strategie und kommerziellen Entscheidungen

• Etablierte nachfragegesteuerte kommerzielle Steuerung, indem Markthebel wie CRM, Zusatzverkäufe und Angebots-/Preisgovernance mit Marketing und Vertrieb abgestimmt wurden, und verband strategische Planung mit strukturierter Neujustierung bei sich ändernden Marktbedingungen über digitale und konversationelle Kanäle

• Verantwortete die Umsatzplanung und Budgetierung, inklusive kompletter Budgetvorbereitung und abschließender Abstimmung mit dem C-Level, und übersetzte die kommerzielle Strategie in messbare Ziele und Steuerungsinstrumente

• Entwickelte und implementierte einen großen Sprung in kommerziellen Entscheidungssystemen, indem das interne Umsatzmanagement von manueller Ausführung zu einer automatisierten, datengetriebenen Plattform umgebaut wurde, um Effizienz und Qualität zu steigern

• Führte und entwickelte ein 30-köpfiges Team im Bereich Commerce und Analytics, baute Fähigkeiten und Arbeitsweisen aus, um eine skalierbare kommerzielle Umsetzung zu unterstützen

• Erzielte zweistelliges Umsatzwachstum im Jahresvergleich in neuen Märkten und etablierte neue Produkte als zusätzliche Umsatzquellen

• Realisierte deutliche Effizienz- und Qualitätssteigerungen durch Prozess- und Produktoptimierung und implementierte einen abteilungsweiten Projekt- & Prozessmanagement-Rahmen

• Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.

• Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.

• Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.

• Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.

• Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.

• Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.

• Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.

• Hybrid- und Hochvolt-Technik: Fakten, Potentiale und Funktionsprinzipien im Vergleich
• Wirkungsweise und theoretischer Aufbau von Hochvolt-Komponenten
• Berechnungen im Umfeld von verwendeten Hochvolt-Komponenten an aktuellen Projekten
• Elektromagnetische Verträglichkeit; Explosionsschutz
• Normensituation für Hybridfahrzeuge (DIN/ISO), technische Regeln (VDE) und Vorschriften
• Betriebliche Praxis - Umgang mit Hybridfahrzeugen und Hochvoltkomponenten bei BMW
• Sicherheitskonzepte und sichere Komponentenauslegung
• Messungen an Hybridfahrzeugen und/oder Hochvolt-Komponenten
• Messtechnische Gerätschaften und Verfahren für sicheren Aufbau während der Entwicklung
• Praxis am Hybrid-Fahrzeug und/oder Hochvolt-Komponenten
• Exemplarisches Erstellen und Abarbeiten von diversen festgelegten Tätigkeiten
• Fehlersuche und Funktionsprüfungen, Wartungen, Sondersituationen
• BMW Fahrberechtigung für Hybrid-Erprobungsfahrzeuge

Voraussetzung für die Arbeiten an Hybrid- und HV-Systemen ist die Dokumentation der festgelegten Tätigkeiten durch die zuständige Führungskraft/Verantwortliche Elektrofachkraft in Verbindung mit einer Gefährdungsbeurteilung. Die aufgeführten Tätigkeiten dürfen nur in Verbindung mit einer angepassten Funktions- oder Arbeitsplatzbeschreibung unter Beachtung der geltenden elektrotechnischen Regeln ausgeführt werden.

• Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
• TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
• Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
• Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
• GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.