LiDAR Experten in Deutschland

Digitalisierung realer Orte mit 3D-/LiDAR-Scans, um räumliche Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen und daraus konkrete Use Cases sowie Prototypen abzuleiten.

• Digitale Erfassung realer Orte als Grundlage für schnellere Planung und Analyse
• Browserbasierter Zugriff auf 3D-Daten für eine einfachere Nutzung und Abstimmung
• Überführung räumlicher Daten in konkrete Use Cases, Prototypen und KI-Trainingsszenarien
• Planungsgrundlage für Stadtentwicklung und weitere digitale Zukunftsanwendungen

Schlagworte: LiDAR, 3D-Scan, KI, Use Cases, KI-Training, Prototyping, Python, Webentwicklung, Datenmodelle, Architektur

• 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

• 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.

• Führte und betreute Junior-Entwickler und -Architekten.
• Plante, koordinierte und delegierte Aufgaben an interne und externe Teammitglieder.
• Wählte den Technologiestack für die Integration neuer Softwareprodukte in das Ökosystem der Industriellen Hydraulik.
• Beschleunigte den Integrationsprozess durch Einleitung erfolgreicher Automatisierungsinitiativen.
• Stellte sicher, dass die Softwareauslieferung den Anforderungen an Cybersicherheit, Vorschriften und Governance entspricht.
• Leitete das Design und die Implementierung einer serviceorientierten Architektur (SOA) für das Software-Ökosystem und förderte die Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen.
• Definierte Integrationsstrategien für interne und externe Systeme, einschließlich Kundenbeziehungsmanagement (CRM) und Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)-Plattformen.
• Arbeitete mit externen Lieferanten und internen IT-Teams zusammen, um robuste Lösungen und Anwendungsschnittstellen zu entwerfen und umzusetzen.
• Setzte sich in zentralen Projekten für die Anforderungen der Geschäftsbereiche ein und stellte deren erfolgreiche Umsetzung sicher.

• 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 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.

• Wandelt natürliche Sprache mit RAG und pgvector in JQL um. Gibt strukturiertes JSON mit einer Query, einer Chart-Spezifikation und einer Klartext-Antwort zurück. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen ganz ohne den JQL-Pipeline-Pfad.
• Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock - zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Self-healing JQL: Bei Jira-Validierungsfehlern wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4 Mal erneut versucht. OCI Vault für Secrets. Bereitgestellt auf Oracle Cloud A1 mit GPU-Inferenz über ein Tailscale-Privatnetzwerk. Open Source.

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.

• Leitung der KI-Entwicklung bei einem Aquakultur-Startup, Optimierung visueller Bewertungen von Schalentieren mit Machine Learning und Computer Vision.
• Entwicklung und systematische Bewertung von ML/CV-Algorithmen für den Zustand und die Morphometrie von Schalentieren, mit Python, Pytorch und MLFlow.
• Analyse der Modellleistung, einschließlich Identifizierung von Fehlermodi und Randfällen in Produktionsumgebungen.
• Entwurf von Annotationstrategien und Verfeinerung beschrifteter Datensätze für Computer-Vision-Aufgaben.
• Detaillierte Analyse der Systemleistung und Kommunikation der Ergebnisse in hochwertiger technischer Berichterstattung an Investoren und Kollegen in der Forschung und Entwicklung.
• Verantwortung für die Einhaltung und Umsetzung des technischen Fahrplans.

• 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

• Von MILLA Group (Hersteller autonomer Shuttles) beauftragt, einen sicherheitskritischen AD-Stack für die Produktion zu integrieren und abzusichern: Architektur über Perception, HD-Karten und Positionierung geprüft und eine Gap-Analyse mit Maßnahmenplan geliefert.
• Root-Cause-Analyse von Sensorfehlern in einer ausgerollten Shuttle-Flotte geleitet; die Behebung in einem versionierten AD-Release umgesetzt und die Fahrzeugvalidierung vor Ort an mehreren Einsatzstandorten vorangetrieben.
• Schnittstellen zwischen Perception, Lokalisierung und Fahrzeugsystemen in C++ entworfen und implementiert; Integrationsrisiken identifiziert und die Lösung subsystemübergreifender technischer Themen im AD-Stack vorangetrieben.
• Den Software-Entwicklungszyklus des Kunden durch Agile-Workflows und CI/CD-Pipelines standardisiert und so Integrations- und Validierungszyklen verkürzt.

• 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.