Experten für Embedded Systems

• Leitung der Hardware-Entwicklung und Validierung eines sicherheitskritischen 400-V-Batteriemanagementsystems (BMS) für das TOGG-SUV-Programm; Durchführung von Systemarchitektur-Reviews, Schaltplanvalidierungen, EMV- und Zuverlässigkeitstests sowie Ursachenanalysen (Root-Cause Analysis) unter Einhaltung relevanter Automobilstandards (ECE-R10, CISPR25, ISO-26262). Koordination länderübergreifender EU-Engineering-Teams, Kunden-Reviews und technischer Dokumentationen zur Bereitstellung eines serienreifen, validierten Systems.

• Architektur und Integration von 22 hochmodernen ADAS-Validierungsfahrzeugen für BMW ADCAM- und LIDAR-Programme bei Magna Electronics; Synchronisation von bis zu 26 heterogenen Sensoren (LIDAR, RADAR, Kameras, GNSS/INS) mittels PTP-basierter Timing-Architekturen. Definition der Systemarchitektur, HW/SW-Schnittstellen für Wiederaufbereitung Hardware-in-the-Loop (HIL), Sensorintegrationsstrategien und Datenerfassungs-Frameworks. Dies ermöglichte eine skalierbare Validierung auf Fahrzeugebene, verbesserte die Validierungseffizienz um 25 % und reduzierte die Projektkosten um 1,45 Mio. €.

• End-to-End-Validierung und Integration von Automotive-Radarplattformen für ein Daimler-Projekt bei Continental. Entwicklung automatisierter Open-Loop Hardware-in-the-Loop (HIL)-Umgebungen zur präzisen Prüfung von Zielverfolgungs-KPIs, Sichtfeldgrenzen (Field of View) sowie thermischen und spannungsbezogenen ECU-Zustandsautomaten. Versierter Einsatz einer hochkomplexen Toolchain bestehend aus CANoe, Lauterbach Trace32, RADAR-Zielsimulatoren und EMV-Abschirmkabinen zur HF- und Systemvalidierung. Synchronisation globaler, interdisziplinärer Teams zur Beschleunigung der Fehlerbehebung und Schließung kritischer technischer Lücken.

• Rekonstruktion und Validierung der Produktarchitektur eines elektromechanischen E-Bikes durch Integration und Fehlersuche in kritischen Subsystemen (BMS, Motorsteuerung, Sensorik, HMI, elektronische Schließsysteme). Aufbau eines umfassenden Teststands auf Systemebene für Funktionsprüfungen, Fehlerreproduktion und Leistungsanalysen; Koordination von Lieferanten und Umsetzung von Korrekturmaßnahmen zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit.

• Definition der Systemarchitektur und Validierungsstrategie für eine in Kooperation mit Elmos Semiconductor entwickelte LIDAR-Plattform; Evaluierung optischer Messkonzepte, SPAD-Detektorintegration und Systemanforderungen sowie Erstellung technischer Empfehlungen für Produktentwicklung und Verifikation.

• Entwicklung LabVIEW-basierter Automatisierungs- und Verifikationssoftware für ein hochpräzises hydraulisches und elektromechanisches Prüfsystem für FTE Automotive; Integration von NI DAQ-Hardware zur hochfrequenten Echtzeiterfassung physikalischer Messgrößen. Entwicklung automatisierter Testabläufe, programmierbarer Dauertests, Fehlersuchroutinen, Datenprotokollierungs- und Analyse-Tools zur Steigerung der Testeffizienz und Rückverfolgbarkeit.

• Erfolgreiche Abwicklung kompletter Engineering-Lebenszyklen für namhafte Industriekunden (Magna, Continental, Farasis, FTE Automotive, BMW, Daimler, TOGG) – von Requirements Engineering und Proof-of-Concept über Systemintegration und Validierung bis hin zu technischer Dokumentation, Lieferantenkoordination und Anwenderschulungen.

• Entwicklung sicherheitsgerichteter Embedded-Software für eine mobile Arbeitsmaschine auf einem Hydac TTC 2390 Steuergerät.
• Umsetzung in C unter Berücksichtigung von SIL 3 / ASIL D sowie MISRA-C:2025.
• Implementierung der Kommunikation über CAN, CANopen und J1939.

Normen, Richtlinien und Standards: ISO 26262, IEC 61508, MISRA-C:2025

Technologien: C99, Hydac TTC 2390, Infineon TriCore Aurix TC397, Hightec C/C++ Compiler, PC-lint Plus, CAN, CANopen, J1939, MISRA-C:2025

Angebot von Dienstleistungen für den kompletten Entwicklungsprozess elektronischer Produkte.

• Validierung von Anforderungen
• Erstellen / Umschreiben / Aufteilen von Anforderungen
• Anforderungsanalyse und funktionale Aufteilung
• Komponentenauswahl und Risikobewertung
• Verwaltung der Komponentenbibliothek
• Schaltplandesign
• Sicherheits- und Zuverlässigkeitsbewertung
• HDI-PCB-Design
• Designprüfung anhand der Anforderungen
• Freigabeprüfung für die Fertigung
• Freigabeprüfung für Tests
• Freigabeprüfung für die Verifikation

High-Power-Density-BLDC-Treibermodul mit MCU als Controller:

• PCB-Modul mit Kühlkörper
• kompakte Größe L47 mm x B36 mm x H19 mm
• Nenneingangsspannung: 48 V
• sinusförmiger kontinuierlicher RMS-Strom: 50 A
• STO, digitale Ein- und Ausgänge
• analoge Signaleingänge
• CANBUS-Schnittstelle
• RS232/RS485-Schnittstelle
• mehrlagiges FR4-Design (kein Aluminium-PCB)

Integrierter Mission Computer & Smart 5 kW PDU

• mit 3 verschiedenen Stromgrenzen, insgesamt 63 Leistungsausgänge
• mit programmierbarer Stromamplitude und Einschaltzeit, insgesamt 84 CC-Leistungsausgänge.
• Ethernet-, CANBUS-, MIL-BUS- und RS485-Kommunikationsschnittstellen
• insgesamt 120 diskrete I/O-Schnittstellen vom Typ Open-Short, Open-GND, 28V-GND
• BIT- und CIT-Lösungen zur Überwachung von Ausgangsspannung, Strom und Platinen-Temperatur

• Eine stark parameterisierte UVM-Umgebung aufgebaut und konfiguriert, um ein AMBA-APB-Subsystem zu validieren.
• Virtuelle Sequencer entwickelt, um synchronisierte, parallele Master-Slave-Sequenzen auszuführen und so eine genaue Peripherie-Adressdekodierung und das Protocol Handshake sicherzustellen.
• Methoden: UVM, Constrained Random Verification
• Tools: Cadence Xcelium, SimVision

• Koordination und Planung, Durchführung, Dokumentation und Auswertung von Testfällen
• Entwicklung von Test-Konzepten unter Berücksichtigung bewährter Vorgehensweisen (bspw. Testpyramide) mit Fokus auf zuverlässige, automatisierbare Testausführungen
• Implementierung und Pflege der Testfälle gemäß der Test-Konzepte
• Technologien: Citrix Workspace, Shopify, Jira, Xray, MS Teams, MS SharePoint, Confluence, MS Office 365

Arbeitnehmerüberlassung

• System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
• Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
• Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
• Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
• Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
• Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
• Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
• CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
• Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
• Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
• Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
• Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
• Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
• Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen

Entwicklung und evolutionäre Weiterentwicklung einer hochverfügbaren, cloud-nativen Microservice- und Integrationsarchitektur für Dealer- und Retail-Prozesse im Porsche Car Configurator.

Verantwortlichkeiten

• Entwicklung Java-/Kotlin-basierter Backend-, API- und Integrationskomponenten (Spring Boot)
• Integration interner und externer Systeme über REST/OpenAPI, GraphQL, Apache Kafka und AWS SQS (synchron und asynchron)
• Umsetzung stabiler, performanter Kommunikations- und Datenflüsse in einer cloud-nativen Plattformarchitektur
• Verarbeitung strukturierter Datenformate (JSON, Protobuf, GraphQL-Schemas) auf Basis bestehender API-Pattern
• Performanceoptimierung verteilter Microservices mit reduzierten Antwortzeiten und höherer Betriebsstabilität
• Technische Tests (Unit-, Integrations- & API-Tests) sowie Fehleranalyse in produktionsnahen Umgebungen
• AWS Infrastructure as Code mit Terraform und AWS CDK
• CI/CD-Automatisierung (Build-, Test- & Deployment-Pipelines) mit GitHub Actions
• KI-gestützte Feature-Implementierung (GitHub Copilot Agent)

Label: Kotlin, Java 25, Spring Boot 4, Protobuf, TypeScript, AWS, Terraform, CDK, Apache Kafka, AWS SQS, REST/OpenAPI, GraphQL, JSON, PostgreSQL, Docker, GitHub Actions, Maven, Gradle, JUnit, Mockito, Testcontainers

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.

• KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
• Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
• Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
• Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

• Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
• Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
• Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
• Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
• Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
• Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
• Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
• Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
• Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
• Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
• Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
• Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
• Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
• Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)

• Entwickelte modellbasierte Software für Wasserstofftank-Steuergeräte mit MATLAB/Simulink, abgestimmt auf die Anforderungen der funktionalen Sicherheit nach ISO 26262
• Führte Systemintegration und Softwareverifikation in MIL- und HIL-Umgebungen mit dSPACE- und Vector-Tools durch
• Definierte die Softwarearchitektur (SADS) mit Schnittstellenspezifikationen für CAN-, analoge und digitale Kommunikationsprotokolle
• Erzeugte produktionsreifen Embedded-C-Code mit dem Simulink Embedded Coder; erstellte und pflegte A2L-Kalibrierungsdateien mit CANape
• Entwarf und führte MIL/HIL-Testfälle aus, um die vollständige Abdeckung der Funktions- und Sicherheitsanforderungen sicherzustellen
• Implementierte CODESYS-SPS-Anwendungen auf dem IFM ecomatController; setzte CAN- und Modbus-TCP/IP-Kommunikationsprotokolle ein
• Mitwirkung an der HMI/UI-Entwicklung mit Qt/C++ unter Linux (Qt Creator)
• Arbeitete mit einem agilen Kanban-Workflow und Git-basierter Versionsverwaltung (Bitbucket)

Tools: MATLAB, Simulink, CANape, CANalyzer, PCAN-View, Embedded Coder, CODESYS, TTC2038/PXROS, Codebeamer, Jira, Git

• Entwickelte ein Bewertungsframework für KI-generierte Multiview-Fahrvideos, das für Wahrnehmungs- und Embodied-AI/VLA-bezogene Trainingsworkflows gedacht ist.
• Entwarf automatisierte Prüfungen für zeitliche Kohärenz, Kamerakonsistenz, semantische Korrektheit und geometrische Multiview-Qualität und deckte dabei Ausfallmodi auf, die für autonome Systeme relevant sind.
• Kombinierte klassische Computer Vision, gelernte visuelle Repräsentationen und Vision-Language-Modelle, um komplexe Videoartefakte in messbare technische Signale zu überführen.
• Aufbau wiederholbarer Benchmarking- und Fehleranalyse-Workflows zur Unterstützung von Modellvergleichen, Datenqualitätsentscheidungen und Systemverbesserungs-Diskussionen.

• 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.

• Sicherstellung der Systemreife und der operativen Einsatzbereitschaft über den gesamten Lebenszyklus von Automobilprodukten gemäß ASPICE und internen Qualitätsprozessen
• Analyse des Systemverhaltens und der Systemperformance zur Identifikation von Ineffizienzen, Integrationsproblemen sowie Lücken in der Diagnoseabdeckung
• Unterstützung von Meilensteinen im Entwicklungszyklus durch die Validierung von Systeminteraktionen, Konfigurationen und Randbedingungen
• Ableiten von Testspezifikationen aus Software- und Systemanforderungen
• Implementierung von Testfällen mit RobotFramework und Python
• Enge Zusammenarbeit mit System-, Software-, Hardware- und Kalibrierungsteams zur Sicherstellung eines stabilen und performanten Systemverhaltens vor der Freigabe
• Durchführung von End-to-End-System-Performance-Analysen mittels Dauerlauf-/Endurance-Tests sowie automatisierter Auswertung der Ergebnisse mit Python und RobotFramework
• Einführung einer KPI-basierten Systemüberwachung und Performance-Analyse sowie Aufbau automatisierter Auswertungs- und Feedback-Pipelines
• Organisation und Moderation funktionsübergreifender Debugging- und Integrationsworkshops
• Erfolgreiche Integration und Validierung der System- und Softwarekomponenten für Serien-Lkw-Plattformen sowie nachhaltige Verbesserungen der Performance-Qualität, der Testqualität und der Integrationsstabilität