pytest Experten in München

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

• 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

• Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
• Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
• Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
• Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.

• 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.

• Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

• Backend-Systeme, Datenverarbeitungslösungen und Software-Integrationen für Enterprise-Business-Anwendungen geliefert.
• API-basierte Services entworfen und umgesetzt, die interne Plattformen mit externen Systemen verbinden.
• Automatisierte Verarbeitungs-Workflows gebaut, um strukturierte Geschäftsdaten im großen Umfang zu verarbeiten.
• Die Anwendungsperformance durch Datenbankoptimierung, Caching-Strategien und Backend-Refactoring um 30–50 % verbessert.
• Den manuellen operativen Aufwand durch die Automatisierung wiederkehrender Workflows um 40–60 % reduziert.
• Produktionsumgebungen durch Troubleshooting, verbesserte Überwachung und laufende Optimierung unterstützt.
• Technische Dokumentation erstellt und Wissenstransfer-Sessions geleitet, um die langfristige Wartbarkeit zu unterstützen.

• 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.

• Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
• Tech-Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt-Engineering, Tools zur Prozessmodellierung.

• Projekt: Entwicklung eines Pfadplanungsmoduls (Okt. 2024 – Juni 2025)

• Entwickelte das Pfadplanungsmodul mit C++14 und CMake

• Implementierte das gRPC-Kommunikationsprotokoll zwischen Modulen

• Führte Unit-Tests mit dem Pytest-Framework und Python durch

• Projekt: HMI-Programmierung für Batterie- und Brennstoffzellen-Elektrofahrzeuge (Aug. 2023 – Sept. 2024)

• Entwickelte HMI-Software für BEV/FCEV mit Ruby und Crystal im Backend

• Implementierte das Frontend mit dem Vue.js-Framework

• Führte Fehlerbehebungen und Simulator-Tests durch

• Projekt: IFHOST CAN-Bus-Programmierung (Jan. 2023 – Juli 2023)

• Programmierte CAN-Bus-Software mit C und C++

• Führte Unit-Tests mit dem Google Test Framework durch

• Führte Integrationstests mit CAPL im Vector CANalyzer durch

• Beteiligte sich an Vor-Ort-Tests

• Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
• Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
• Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
• Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
• Datenmodellierung in AWS Redshift

MLOps

• Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
• Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
• Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
• Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
• Feature Importance mit mlflow

Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy

• Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
• Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
• Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
• Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
• Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)

• Erstellung von Testkonzepten
• Erstellung von Testprozessen
• Koordination der Testfall-Entwicklung: Stresstests, Funktionstests, Leistungstests, Tests mit hoher Datenrate, Integrationstests usw.
• Hardware-Tests: FPGA, RF
• Testautomatisierung und Regressionstests
• Sicherstellung des 24/7-Betriebs des Testsystems
• Analyse und Berichterstattung
• Regelmäßige Koordination des Testteams, Abstimmungen mit anderen Stakeholdern
• Kommunikation und Abstimmung mit Stakeholdern und Projektleitung

• Hands-on-Konfiguration der ALM-Lösung: Prozessverfeinerung (BPMN), Workshops und Stakeholder-Management

• Konfiguration und Validierung von Vorlagen für die Produktentwicklung

• Vollständige Rückverfolgbarkeit und Dekomposition

• Maßgeschneidert zur Erfüllung interner SOP-Anforderungen nach 62304 und 29119

• Regelmäßige Meetings, Kennzahlen und Dashboards

• Work-Item-Workflows und Verknüpfungsrollen

• Benutzerrollen und -rechte

• Erstellung von Arbeitsanweisungen, Schulungen und Rollout

• Tools: Polarion (Siemens ALM), MS Visio, MS PowerPoint

• Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeitern).

• Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.

• Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.

• CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.

• Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.

• Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.

• Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.

• Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.

• OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.

• Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, DB.

• Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), OpenStack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).