MATLAB Experten in München

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

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.

• Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
• Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
• Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
• Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
• Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
• Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit

• 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.

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

• Kundenschnittstelle und Beziehungsmanagement
• Anforderungsmanagement und Arbeitskoordination
• Technischer und fachlicher Support mit Fokus auf Automotive Ethernet

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

REPSEM/ REPKON-Energetic (Maschinenbau) – General Manager Start-up Unternehmen. Aufsetzen der Firma und der Struktur. Prozesse erstellen, Dokumenten Templates erstellen, Arbeitsabläufe planen, Mitarbeiter einstellen für die Firmenziele. Mitarbeiter schulen und ins erste Firmen Projekt einführen. Projektakquise, Besprechungen über Projekte mit Firmen. Firmenziele und Strategie Ausbau. Besuch Firmen für Kooperationen. Leitung des ersten Firmenprojekts mit PM zusammen.

• Fachliche Erstanalyse der Anforderungen für die beiden Applikationen

• Erstellen eines Systemkonzepts für die Interimslösung und für die finale Lösung

• Erstellen von Produktvision, Customer Journey und Storymap für die Interimslösung in enger Zusammenarbeit mit Fachexperten

• Aufbau eines Entwicklerteams

• Management der Abhängigkeiten und Schnittstellen zu den anderen Applikationen nach den Prinzipien des Domain Driven Designs

• Erstellen von EPICs und User Stories sowie Pflege des Product-Backlogs in Abstimmung mit Fachexperten und Entwicklern

• Durchführen von Sprintreviews mit den relevanten Stakeholdern wie Fachexperten und Geschäftsführung

• Analyse der Anforderungen für die finale Lösung

• Die Interimslösung wurde innerhalb von 8 Monaten aufgebaut und wurde erfolgreich für die Heizkostenabrechnung 2022 eingesetzt

• Die Interimslösung wurde inzwischen weiterentwickelt, um die Automatisierung der Lösung zu steigern

• Es wurde ein fachliches Konzept für die finale Lösung erstellt

• Derzeit findet die Übergabe an zwei interne Product Owner statt

• Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
• Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
• Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
• Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
• Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
• Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.

• Entwicklung von Spurhalte-Regelungsfunktionen in zwei Service Packs, als Product Owner für SP-2021 und als Funktionsentwickler für SP-2025 tätig
• Definition und Pflege von Systemanforderungen, Koordination von Validierung und Tests sowie nahtlose Integration in Serienfahrzeuge in 29 BMW-, MINI- und Rolls-Royce-Modellen sichergestellt
• Erzielte durch Optimierung der Funktion eine 62,5%ige Reduzierung der PPH-Werte (Problems Per Hundred) des Lane Keeping Assistant von 9,6 (2023) auf 3,6 (2025) im US-IQS (Initial Quality Study) und trug so zu einer Verbesserung um 7 Plätze im BMW-Gesamtranking bei
• Koordination der Zusammenarbeit mit zwei Hauptlieferanten, Lösung technischer Herausforderungen und Einhaltung von Meilensteinen
• Bereitstellung von Sicherheitsfunktionen für mehrere NCAP-Programme (EuroNCAP, ChinaNCAP, KoreaNCAP, JapanNCAP), wobei alle Modelle die Ziele erreichten oder übertrafen

• Standard- und komplexe Testfälle mit ECU-Test und Python ausgeführt, wodurch der Testdurchsatz um 30 % gesteigert wurde.
• Validierung und Ausführung von ECU-Testfällen auf HiL-Prüfständen für ADAS durchgeführt, um die Funktionalität vor der Freigabe sicherzustellen.
• Eng mit Kunden zusammengearbeitet, um Testaktivitäten an Projektanforderungen abzustimmen und regelmäßige Validierungs-Updates zu geben.
• Mit Subunternehmern koordiniert, um Fehler zu verfolgen, eine rechtzeitige Behebung sicherzustellen und die Testqualität zu wahren.
• Vor der Testplan-Ausführung für Stabilität und Wartung des Prüfstands gesorgt, Probleme frühzeitig erkannt und behoben.
• Automatisierungsskripte in Python für Berichte und Arbeitsabläufe entwickelt.
• Testprobleme und Dokumentation über Jira in Abstimmung mit QA- und Entwicklungsteams verwaltet.
• CANPE und Vector CAN Tools eingesetzt, um Signale von CAN, FlexRay, Ethernet und IP zu messen.

• Strategieberatung, technisches Consulting, Interim Management und Training
• Managementberatung und Ausarbeitung von Applikationslösungen durch interdisziplinäre Lösungsansätze
• Mitarbeiter- und Teamentwicklung sowie Innovations- und Kommunikationsmanagement

• Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)

• Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)

• Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)

• Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)

• Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)