LiDAR-Experten in Deutschland

Projekt: Defekterzeugung auf Prüfstandsbildern von Metalloberflächen Umfeld: Automatisierte Sichtprüfung (AVI), Metallurgie & Fertigung

• Ziel & Umsetzung: Konzeption, Architektur und Training Generativer Adversarial Networks (Pix2PixHD / SPADE) zur Bild-zu-Bild-Transformation. Gezielte Generierung synthetischer Materialfehler (z. B. Risse, Einschlüsse, Zunder) auf rauen Metalloberflächen unter realen Prüfstands-Lichtverhältnissen zur datenschutzkonformen und effizienten Datensatz-Erweiterung (Data Augmentation).
• Technisches Design: Implementierung robuster Generative-AI- und Computer-Vision-Pipelines in Python und PyTorch. Nutzung von Semantic-Segmentation-Ansätzen zur maskengesteuerten Defektsynthese und nachgelagerter Evaluierung mittels EfficientDet-Objekterkennungs-Modellen.
• Business Impact: Massives Dataset-Upscaling (Faktor 10x) ohne zeit- und kostenintensive physische Prüfstandsläufe bei gleichzeitig drastisch gesteigerter Erkennungsleistung automatisierter Inspektionssysteme.

Eingesetzte Technologien & Skills: Python | PyTorch | SPADE | Pix2PixHD | EfficientDet | Machine Learning | Semantic Segmentation | Computer Vision

• 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 einer modellbasierten KI, in der natürliche Sprache als formale Beziehungen interpretiert wird.
• Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht als starr betrachtet, sondern als flexibel. Sie können in einem Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifizierung ergibt.
• Entwicklung verschiedenster Modelllösungen.
• Unterstützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
• Von Anforderungen bis zu Code und anderen Lösungen.

• Aufbau eines starken Bewusstseins innerhalb des Unternehmens in Richtung Nearshoring
• Engagement Manager im Competence Center Nearshore
• Verantwortlich für Nearshore-Beratung, Partner-Screening und technisches Onboarding, Konzipierung und Umsetzung von Kooperationsszenarien, Change Management, Stakeholder-Management, Teilnahme an Steering Committees und Zusammenarbeit mit IT- und Fachbereichen
• Eingesetzte Tools: Microsoft Office 365, Microsoft Teams, Azure Devops, Microsoft Sharepoint, Conceptboard
• Kernergebnisse: Etablierung einer Nearshoring-Strategie, erfolgreiche Identifizierung und Implementierung von Outsourcing-Partnerschaften, Durchführung von Change Management und Stakeholder-Management auf höchstem Niveau

• Verantwortung für die Weiterentwicklung digitaler Serviceprodukte mit Fokus auf Kundennutzen, Profitabilität und skalierbares Wachstum
• Entwicklung und Priorisierung der Service Product Roadmap auf Basis von Kundenfeedback, Marktanalysen, wirtschaftlicher Bewertung und technischer Umsetzbarkeit
• Identifikation neuer digitaler Service Opportunities sowie Ableitung von Produktanforderungen, Feature Prioritäten und Value Propositions
• Abstimmung von Produktvision, Roadmap und User Experience mit Product Ownern, Center of Competence, Sales, Service und Marktorganisationen
• Unterstützung von Go-to-Market-Aktivitäten, Marktvalidierungen und internen Trainings zur erfolgreichen Einführung digitaler Serviceangebote
• Nutzung datenbasierter Entscheidungsgrundlagen zur Bewertung von Kundenbedürfnissen, Business-Model-Annahmen und Produktfortschritt

• Steuerung des gesamten Lebenszyklus eingebetteter Softwareprojekte einschließlich LiDAR-, BMS-, OCU- und Cybersicherheitssystemen.
• Koordination interner und externer Stakeholder, einschließlich Lieferanten wie Bosch, Bertrandt, Magna, Continental und IAV.
• Leitung länderübergreifender Teams mit 12–15 Ingenieuren sowie Durchführung von Projekteinarbeitungen und rollenspezifischen Schulungen.
• Einführung von Änderungssteuerung und Risikoregistern für sicherheitskritische Automobilplattformen.
• Überwachung von Projektplänen mit MS Project, JIRA und Azure DevOps zur Sicherstellung von Meilensteinabstimmung und Transparenz.
• Umfassende praktische Erfahrung in Testplanung und -durchführung für ECUs gemäß Automotive SPICE (SWE.4–SWE.6) und ISO 26262.
• Leitung eines Projekts zur digitalen Transformation mit einem bereichsübergreifenden Team von 15+ Personen und Sicherstellung der erfolgreichen Integration von Systemen und Arbeitsabläufen.
• Pflege von Projektübersichten und Nachverfolgung in Tools wie Milestones (Daimler) und MS Project sowie Steuerung des Statusreportings an das Senior Management.
• Koordination mit externen Transformationspartnern und Sicherstellung der termingerechten Lieferung von Entscheidungsvorlagen und Risikobewertungen.
• Anwendung der PRINCE2-Methode für eine strukturierte Umsetzung; Moderation agiler Zeremonien und Pflege der Confluence-basierten Dokumentation.
• Starke Führung in bereichsübergreifenden Teams und in agilen Umgebungen (SAFe, Scrum).
• Erfolgreiche Leitung und Unterstützung von IT- und Transformationsprojekten, einschließlich Projekten in regulierten Bereichen (z. B. KRITIS oder Energiesektor).
• Vertretung oder Unterstützung der Gesamtprojektleitung in groß angelegten Transformationsprogrammen.
• Pflege und Aktualisierung komplexer Projektpläne (Gantt-Diagramme, Meilensteinverfolgung und Ressourcenplanung).
• Koordination von Workstreams und interdisziplinären Teams; Sicherstellung der termingerechten Lieferung aller Arbeitspakete.
• Zentrale Kommunikationsschnittstelle zwischen Projektteam, Senior Management, externen Lieferanten und Transformationspartnern.
• Erstellung und Präsentation prägnanter Statusberichte, Präsentationen für Steuerungsausschüsse und Entscheidungsvorlagen.
• Identifizierung von Projektrisiken, Pflege von Risikoregistern und Leitung der Maßnahmenplanung.
• Bewertung des Ressourcenbedarfs und Unterstützung bei der Umverteilung auf Grundlage von Projektprioritäten und Einschränkungen.
• Sicherer Umgang mit JIRA, Milestones, Confluence, MS Project, MS PowerPoint und Excel.
• Anwendung sowohl agiler (Scrum) als auch von Wasserfall-Methoden (PRINCE2, PMI).
• Erstellung und Nachverfolgung von Maßnahmenlisten, Besprechungsprotokollen und Backlog-Einträgen.
• Durchführung kritischer Analysen des Projektfortschritts, von Ressourcenengpässen und Lieferzeitplänen.
• Sicherstellung der Abstimmung von Transformationszielen mit der IT-Unternehmensarchitektur und den Geschäftszielen.

Leitung der End-to-End-Entwicklung von Edge-AI-gestützten Smart Glasses für sehbehinderte Menschen, Abstimmung der Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und Führung eines cross-funktionalen Teams aus Data Scientists, Android-Entwicklern, AWS-Ingenieuren und Hardware-Spezialisten.

• Produkt-Roadmap für Edge-AI-Smart-Glasses definiert und MVP-Features durch Nutzerforschung, Stakeholder-Interviews und Wettbewerbsanalyse festgelegt, mit Fokus auf Barrierefreiheit und Praxistauglichkeit.
• Einen PoC für die KI-gestützte Erkennung von Krebszellen in PET/CT-Scans entwickelt und validiert, in Zusammenarbeit mit medizinischen Experten zur Optimierung von Diagnosegenauigkeit und klinischer Relevanz.
• Ein multidisziplinäres Team von über 75 Ingenieuren, Praktikanten und Designern in Deutschland und Indien aufgebaut und skaliert, um grenzüberschreitende Zusammenarbeit und iteratives Prototyping voranzutreiben.
• Strategische Partnerschaften mit NGOs, Gesundheitsdienstleistern und Interessenverbänden aufgebaut, um Inklusion und Patientenfeedback in das Produktdesign einzubinden.
• Praktische Hardware-Software-Integration mit Raspberry Pi und Jetson Nano von KI-Modellen vorangetrieben. Beziehungen zu Lieferanten, Herstellern und Partnern im Ökosystem initiiert und gepflegt, um skalierbare Go-to-Market-Pläne aufzubauen.
• Wichtige Produktentscheidungen verantwortet, von der Prototypenentwicklung bis zur Finanzierungsstrategie, mit datenbasiertem und wirkungsorientiertem Ansatz.
• Eine lernorientierte Kultur gefördert, indem Brainstorming-Sessions und kontinuierliche Feedback-Schleifen zwischen Engineering und Produkt moderiert wurden.

Erfolge:

• Redner: Auto.Ai 2025 (Berlin), Wearable Technologies 2025 (München und Bangalore), MEDICA 2024 (Düsseldorf)
• WMF, Bologna, Italien (Juni 2024): Einziges KI-Startup aus Deutschland, das als EBV-Hero ausgewählt wurde, um sprhava auf einer globalen Plattform zu vertreten
• Medica, Deutschland (2024): Vortrag über KI-Smart-Glasses auf der größten Healthcare-Messe der Welt gehalten.
• Wearable Technologies, Bengaluru, Indien (Dez. 2024): Ich war Sprecher und habe sprhava und sein Produkt vorgestellt.
• Venturise Global Challenge (GIM 2025, Bengaluru Palace, Karnataka): sprhava wurde als eines der 16 Top-Startups (ESDM) ausgewählt, um auf dieser globalen Plattform zu präsentieren
• Wearable Technologies Conference 2025 EUROPE, München, Deutschland (Mai 2025): Vortrag über Edge AI auf Europas größtem Wearable-Tech-Event gehalten.
• InsurNext Köln, Deutschland (2025): sprhava wurde von der Stadt Köln mit einem Stand geehrt.

• Entwicklung und Pflege von IT-Architekturen mit Embedded-Linux-Systemen.
• Design, Implementierung und Optimierung von Backend-Applikationen und skriptbasierten Lösungen.
• Analyse und Behebung von Störungen inklusive Troubleshooting und Anwenderbetreuung.
• Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitskonzepten für Cloud-Lösungen.
• Administration von Netzwerken (DHCP, DNS, NTP, VPN).
• Technologien: Linux, PowerShell, Bash, Python, Ansible, Kubernetes, Gitlab CI.
• Methoden: Kanban.

• KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und umgesetzt
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV gebaut, trainiert und evaluiert
• Mit Vision-Language-Modellen (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
• LoRA-basierte Fine-Tuning-Techniken angewendet und mit Diffusionsmodellen für generative und multimodale KI-Anwendungen experimentiert
• Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
• End-to-End-Workflows für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluation, Benchmarking und Robustheitsanalyse entworfen
• HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Deployment-Workflows genutzt
• GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und großskaliges Modelltraining eingesetzt
• Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI- und intelligenten Systemprojekten zusammengearbeitet
• Skalierbare KI-Architekturen und prototypische Softwarelösungen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt

• Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.

• Leitung und Koordination komplexer, bereichsübergreifender Projekte in LiDAR- und Softwareentwicklungsumgebungen.
• Erstellung und Pflege kritischer Projektpläne, Überwachung von Arbeitspaketen, Verfolgung von Projekt-Baselines und Steuerung des Meilensteinfortschritts über Gantt-Pläne.
• Sicherstellung eines belastbaren Project Controls durch detaillierte Projektprognosen, Kostenanalysen, Auslastungsplanung und Ressourcenverfolgung.
• Monitoring und Reporting der zentralen KPIs zu Kosten, Terminen, Qualität und Lieferperformance, um die Ausrichtung an den Unternehmenszielen sicherzustellen.
• Entwicklung und Präsentation von Executive Dashboards, Management-Reports und Steering-Committee-Präsentationen für das Senior Management.
• Förderung einer reibungslosen Kommunikation und Abstimmung zwischen R&D, Qualität, Einkauf, Produktion, Finance und internationalen Stakeholdern.
• Proaktive Identifikation von Risiken, Pflege umfassender Risikoregister und Mitwirkung an Maßnahmen zur Risikominimierung sowie Eskalationsprozessen.
• Koordination von Engineering Change Requests und Bewertung ihrer Auswirkungen auf Umfang, Termine, Ressourcen und Budgets der Projekte.
• Steigerung der Effizienz durch KI-gestützte Prozessverbesserungen mit LEA Suite, strukturierter Prompt-Erstellung, Workflow-Automatisierung und automatisierter Meeting-Dokumentation.

• Thema: Objekterkennung und semantische Segmentierung für (AUV)-Systeme mit transformerbasierten Vision-Modellen und Sensorfusion.
• Entwicklung und Implementierung einer durchgängigen Multi-Sensor-Fusion-Wahrnehmungspipeline (Kamera, LiDAR, IMU) in ROS
• Entwicklung eines CNN-basierten Machine-Learning-Modells (YOLOv8) und transformerbasierter Vision-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung
• Verarbeitung und Clustering von 3D-LiDAR-Point-Clouds mit DBSCAN, RANSAC und Voxel-Grid-Filtering für eine robuste Objektlokalisierung in verrauschten Umgebungen.
• Entwicklung von Bayesian-Netzwerk-Modellen (GeNle) für probabilistisches Schließen und sensorbasierte Entscheidungsfusion unter Unsicherheit.
• Einsatz von Kalman-Filtering zur Schätzung des Sensorzustands, zeitlichen Ausrichtung und glatten Objektverfolgung, wodurch False Positives in sicherheitskritischen Szenarien reduziert wurden.
• Auswertung der Systemleistung unter realistischen Fahrdynamiken, Verbesserung der Tracking-Stabilität und der Robustheit der gesamten Wahrnehmung.
• Aufbau von Deep-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Performancebewertung von Wahrnehmungsmodellen mit Sensordaten.

• Aufbau eines KI-Systems für Trend-Scouting zur Automatisierung von Technologie-Intelligence in der Leistungselektronik und bei Halbleitern, kombiniert mit Azure OpenAI und LangChain, Scrapy-basiertem Web-Crawling für eine strukturierte, störungsfreie Datenerfassung sowie automatischer PDF-Berichterstellung für den internen F&E-Einsatz. Entwicklung einer FastAPI-basierten Webanwendung (Uvicorn) zur Validierung von LLM-Ausgaben, zum Testen von Prompt-Strategien und für eine interaktive Systembewertung.
• Entwicklung eines Echtzeit-Debuggers für STM32-Binärtelemetrie mit PyQt-basierter GUI, inklusive header-basierter Framesynchronisation, Anomalieerkennung, template-gesteuerter Payload-Dekodierung, zeitsynchronem Buffering und Live-Signalvisualisierung.
• Entwicklung eines KI-gestützten Designers für Leistungsdrosseln mit Surrogate-Regression-Modellen für eine genaue elektromagnetische und thermische Vorhersage. Integration einer Multi-Objective-NSGA-II-Optimierung zur Generierung effizienter, fertigungsgerechter Designs.

Taskforce Leitung Entwicklung einer zentralen ECU für autonomes Fahren Level 23 und 4