Qt Experten

• Analyse der bestehenden CAN-Kommunikation zwischen Mikrocontrollern
• Analyse der verwendeten Sensoren, gesammelten Messwerte
• Planung der CAN-Botschaften zur Übertragung der Messwerte
• Iteratives Anpassen des Mikrocontroller-Codes auf die neuen CAN-Botschaften
• Cross-Compilierung von x64 auf arm64

• Entwicklung skalierbarer Backend-Anwendungen mit C#/.NET und Java
• Konzeption und Umsetzung verteilter Microservice-Architekturen
• Entwicklung und Integration von REST-APIs für industrielle Anwendungen
• Entwicklung moderner Webanwendungen mit React, Angular und TypeScript
• Implementierung von MQTT-basierten Kommunikationslösungen
• Integration industrieller Protokolle wie OPC UA und Modbus TCP
• Entwicklung von Batch-, Prozesssteuerungs- und HMI-Komponenten
• Containerisierung und Deployment von Anwendungen mit Docker
• Durchführung von Code Reviews und Unterstützung bei Architekturentscheidungen
• Enge Zusammenarbeit mit Product Ownern, QA und interdisziplinären Teams
• Analyse fachlicher Anforderungen und Umsetzung technischer Lösungen
• Weiterentwicklung bestehender Softwarearchitekturen mit Fokus auf Wartbarkeit und Performance

Technologien: C#, .NET, ASP.NET Core, Java, C++, React, Angular, TypeScript, Vue.JS, MQTT, OPC UA, Modbus TCP, Docker, GitLab, MariaDB, MySQL, Linux

• Rolle: Simulation Engineer
• Umfeld: Maschinenbau / Visuelle Inspektion
• Ziele & Umsetzung: Simulation von Photometric-Stereo-Setups, um optimale Positionen von Kameras und Lichtquellen bauteilspezifisch zu ermitteln.
• Business Value: Ermöglichte eine kostengünstige und skalierbare Lösung, um bauteilspezifische Hardware-Setups zu bestimmen.
• Tech Stack: Python, Blender

Unabhängige Open-Source-Entwicklung in Teilzeit mit Schwerpunkt auf Build-Time-Tools für Next.js-, React-, MDX- und JavaScript/TypeScript-Compiler-Pipelines.

• next-slug-splitter zur Optimierung von inhaltsgetriebenen Next.js-Anwendungen entwickelt. Analysiert MDX-Inhalte zur Build-Zeit, löst die Verwendung von Komponenten auf und generiert routenspezifische Handler, sodass Seiten nicht das gesamte Catch-all-Komponenten-Bundle gemeinsam nutzen müssen.

• Unterstützende Plugins und Utilities für bereichsbezogene MDX-Transformationen, die Auflösung verschachtelter Komponentenabhängigkeiten, die Verfeinerung zur Compile-Zeit, die sichere ESTree-Auswertung und den Abgleich von Objektgraphen erstellt.

• Verantwortung für Architektur, API-Design, Implementierung, automatisierte Tests, npm-Veröffentlichungen, Dokumentation, Demos und Performance-Benchmarking.

Bausteine:

• remark-scoped-mdx: Kontextbewusste AST-Transformationen mit isolierten verschachtelten Bereichen, typisierten Komponentenregistern und Prop-Inferenz.

• recma-component-resolver: Analyse von Abhängigkeitsgraphen und selektive Weitergabe von Komponenten über verschachtelte MDX-Includes hinweg.

• recma-static-refiner: Extraktion von Props zur Build-Zeit, Schema-Validierung, Ableitung und Bereinigung.

• estree-util-to-static-value und object-graph-delta: Sichere statische Auswertung und deterministischer, zyklussicherer struktureller Abgleich.

Tech-Stack:

• Frameworks: TypeScript · Next.js · React · MDX

• Compiler-Tools: Unified · Remark · Recma · MDAST · ESTree · ts-morph · esbuild

• Kompetenzen: Statische Analyse · AST-Traversierung und -Transformation · Abhängigkeitsgraphen · Codegenerierung · Schema-Validierung · Aufteilung von Routen und Bundles

• Tools: Vitest · tsup · npm · Performance-Benchmarking

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.

• Verantworte die Software-Systemarchitektur für Laborautomationsprodukte; definiere Schnittstellen über Software, Middleware, Hardware und Motorsteuerung hinweg in einer regulierten IVD-Umgebung.
• Leitete Architektur-Reviews und Proof-of-Concepts für die Integration von KI-Funktionen (Anomalieerkennung, Predictive Maintenance) in die Laborautomation unter Qualitätsstandards für Medizinprodukte.
• Führte GenAI-gestützte Entwicklungstools im Team ein und verbesserte dadurch die Produktivität und die Qualität von Code-Reviews.
• Kommuniziere Architekturentscheidungen an Produkt- und Projektmanagement; koordiniere Forschungs- und Verbesserungsprojekte mit System-, Elektronik- und externen Partnern.

• Weiterentwicklung und Betrieb eines zentralen Backend-Services zur Bereitstellung des Fahrzeugbestands für internationale Mercedes-Benz Online-Shops
• Weiterentwicklung eines Reservierungsservices für Fahrzeuge als Bestandteil des Checkout-Prozesses
• Konzeption und Umsetzung einer hochskalierbaren Ende-zu-Ende-Testarchitektur mit Fokus auf Wartbarkeit, Wiederverwendbarkeit und einer hohen Anzahl automatisierter Testfälle
• Entwicklung einer mehrschichtigen Testinfrastruktur mit konsequenter Trennung von Testlogik und Zugriffsschichten
• Entwicklung einer Initialisierungs- und Caching-Architektur zur erheblichen Beschleunigung lokaler sowie CI/CD-basierter Testausführungen
• Entwicklung einer KI-gestützten Review-Architektur zur automatisierten Bewertung und Qualitätssicherung von Ende-zu-Ende-Tests
• Entwicklung eines Dashboards zur konsolidierten Darstellung eines Fahrzeugkontextes über mehrere Backend-Systeme hinweg inklusive KI-generierter Zusammenfassungen und komprimierter Fallanalysen
• Integration und Weiterentwicklung der Anbindung verschiedener Reservierungssysteme über Apache Kafka und Rest
• Konzeption neuer Microservices sowie Unterstützung bei Architekturentscheidungen
• Risikoanalyse und Konzeption von Microservice-Migrationen
• Technologien: Java, Spring, Spring Boot, Gradle, Maven, Apache Kafka, Rest, OpenAPI, Swagger, Github, Confluence, CI/CD, Microservices, AI, LLMs

• 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.

• 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 modellbasierte Software für Wasserstofftank-Steuergeräte mit MATLAB/Simulink, abgestimmt auf die Anforderungen der funktionalen Sicherheit nach ISO 26262
• Führte Systemintegration und Softwareverifikation in MIL- und HIL-Umgebungen mit dSPACE- und Vector-Tools durch
• Definierte die Softwarearchitektur (SADS) mit Schnittstellenspezifikationen für CAN-, analoge und digitale Kommunikationsprotokolle
• Erzeugte produktionsreifen Embedded-C-Code mit dem Simulink Embedded Coder; erstellte und pflegte A2L-Kalibrierungsdateien mit CANape
• Entwarf und führte MIL/HIL-Testfälle aus, um die vollständige Abdeckung der Funktions- und Sicherheitsanforderungen sicherzustellen
• Implementierte CODESYS-SPS-Anwendungen auf dem IFM ecomatController; setzte CAN- und Modbus-TCP/IP-Kommunikationsprotokolle ein
• Mitwirkung an der HMI/UI-Entwicklung mit Qt/C++ unter Linux (Qt Creator)
• Arbeitete mit einem agilen Kanban-Workflow und Git-basierter Versionsverwaltung (Bitbucket)

Tools: MATLAB, Simulink, CANape, CANalyzer, PCAN-View, Embedded Coder, CODESYS, TTC2038/PXROS, Codebeamer, Jira, Git

• 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.

• 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.

• Entwicklung neuer Simulatorfunktionen und Erweiterung vorhandener Module mit C++.

• GUI-Design und Implementierung mit Qt für Windows, einschließlich Neugestaltung zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und des Workflows.

• Wartung und Ausbau des bestehenden Codebestands: Refactoring, Fehlerbehebung und Modularisierung zur Unterstützung neuer Funktionalitäten.

• Versionsverwaltung mit Git.

• Performance-Optimierung der Simulation zur Einhaltung von Echtzeitanforderungen.

• Erstellung und Pflege von Dokumentationen: technische Kommentare, Design-Dokumente, API-Referenzen und Benutzerhandbücher.

• Leitung einer Neugestaltung, die den Bediener-Workflow verbessert und die Aufgabenausführungszeit verkürzt hat.

• Erweiterung der Simulatorarchitektur zur Unterstützung mehrerer neuer Szenariotypen bei gleichzeitiger Wahrung der Abwärtskompatibilität.

• Durchführung von Refactoring- und Modularisierungsmaßnahmen, die Wartung vereinfachten und die Feature-Auslieferung beschleunigten.

• Technologien: C++03, Qt4.6, QMake, Git, V-Modell, Windows

• 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.