LiDAR Experten in Deutschland

• 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.

KI-gestützte Dokumentenverarbeitung und Warenwirtschaftsintegration

Konzeption und Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung zur automatisierten Verarbeitung von Liefer- und Rechnungsdokumenten mit Anbindung an SelectLine ERP. Dokumente werden per KI analysiert, mit Bestellungen und Positionen abgeglichen und für die Buchung von Wareneingängen vorbereitet.

WIRKUNG:

• Automatisierte Extraktion strukturierter Bestell-, Liefer- und Rechnungsdaten aus PDF- und Bilddokumenten
• Automatisches und manuelles Mapping von Dokumenten auf Bestellungen und Bestellpositionen
• Integration mit SelectLine ERP für Bestellimport, Statusabgleich und Wareneingangsbuchungen
• Nachvollziehbare Verarbeitung durch getrennte Analyse-, Mapping- und Buchungsprozesse sowie technisches Logging
• Aufbau einer containerisierten End-to-End-Architektur mit KI-Analyse, Workflow-Automatisierung und relationaler Datenhaltung

SCHLAG-WORTE: KI, Dokumentenanalyse, OpenAI, n8n, SelectLine ERP, FastAPI, Python, JavaScript, MariaDB, Docker, REST API, PDF, OCR, Mapping, Warenwirtschaft, Wareneingang, Workflow Automation

• 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

• Verantwortlich für die technische Ausrichtung mehrerer KI-Produkte in der Rolle eines Product Owners: Roadmaps gestalten, das interne Entwicklungsteam anleiten und die Umsetzung vom Konzept bis zur Auslieferung betreuen.
• Technische Schnittstelle zwischen Stakeholdern, Endkunden und Anbietern bei einem Lösungsanbieter (Reseller und eigene Produkte): Anbieterlösungen anhand der Kundenanforderungen bewerten, Gespräche mit Anbietern führen und Vertrieb sowie Pre-Sales bei der technischen Lösungsentwicklung unterstützen.

• 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.

• KI-basierte Wahrnehmungs- und multimodale Systeme für reale Umgebungen entwickelt und implementiert
• Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit Python, PyTorch, TensorFlow und OpenCV erstellt, trainiert und evaluiert
• Mit Vision-Language Models (VLMs), Large Language Models (LLMs), transformerbasierten Architekturen und multimodalen KI-Systemen gearbeitet
• LoRA-basierte Feinabstimmung angewendet und Diffusionsmodelle für generative und multimodale KI-Anwendungen erprobt
• Multimodale Wahrnehmungspipelines mit Kamera-, LiDAR- und Sensordaten entwickelt
• Durchgängige Arbeitsabläufe für Datenverarbeitung, Modelltraining, Evaluierung, Benchmarking und Robustheitsanalysen konzipiert
• HuggingFace Transformers und moderne Deep-Learning-Frameworks für KI-Experimente und Bereitstellungsprozesse eingesetzt
• GPU-beschleunigtes Rechnen, CUDA-basierte Verarbeitung sowie ONNX- und TensorRT-Optimierung für effiziente Inferenz und Modelltraining im großen Maßstab genutzt
• Mit Industriepartnern wie Valeo und REHAU an angewandten KI-Projekten und Projekten zu intelligenten Systemen zusammengearbeitet
• Skalierbare KI-Architekturen und Prototypen für Automatisierungs- und Wahrnehmungsaufgaben entwickelt

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.

• 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.

• Entwicklung eines Trend-Scouting-KI-Systems zur Automatisierung der Technologiebeobachtung in der Leistungselektronik und bei Halbleitern. Dabei kamen Azure OpenAI und LangChain, webbasiertes Crawling mit Scrapy zur strukturierten Datenerfassung ohne störende Inhalte sowie die automatische Erstellung von PDF-Berichten für die interne Forschung und Entwicklung zum Einsatz. Entwicklung einer FastAPI-basierten (Uvicorn) Webanwendung zur Validierung von LLM-Ausgaben, zum Testen von Prompt-Strategien und zur interaktiven Bewertung des Systems.
• Entwicklung eines Echtzeit-Debuggers für binäre STM32-Telemetriedaten mit einer PyQt-basierten grafischen Benutzeroberfläche. Dazu gehörten eine rahmensynchrone Verarbeitung anhand von Headern, Anomalieerkennung, vorlagenbasierte Nutzdaten-Decodierung, zeitlich synchronisierte Pufferung und die Live-Visualisierung von Signalen.
• Entwicklung eines KI-gestützten Entwurfstools für Leistungsinduktivitäten mit Ersatz-Regressionsmodellen für präzise elektromagnetische und thermische Vorhersagen. Integration der Multi-Objective-Optimierung NSGA-II zur Erstellung effizienter und fertigungsgerechter Designs.

• Entwicklung eines CNN-basierten Fußgängererkennungssystems mit LiDAR-Daten
• Erstellung von Python-Skripten für Begrenzungsrahmen, Datensatzbeschriftung und Datenkonvertierung
• Bewertung der Modellleistung anhand von Datensätzen mit Punktwolken

• Wandelt natürliche Sprache mithilfe von RAG und pgvector in JQL um. Liefert strukturiertes JSON mit einer Abfrage, einer Diagrammspezifikation und einer Antwort in Klartext. Ein zweistufiger Router beantwortet allgemeine Fragen, ohne die JQL-Pipeline überhaupt zu verwenden.
• Austauschbare LLM-Backends: Ollama, vLLM, Groq, Anthropic Claude, AWS Bedrock – zur Laufzeit umschaltbar, ohne Codeänderungen. Selbstheilendes JQL: Bei einem Jira-Validierungsfehler wird der Fehler an das LLM zurückgegeben und bis zu 4-mal erneut versucht. OCI Vault für Geheimnisse. Auf Oracle Cloud A1 bereitgestellt, mit GPU-Inferenz über ein privates Tailscale-Netzwerk. Open Source.