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Oracle-Projektmanagement und Automatisierung

Im Rahmen des Projekts wurde die Automatisierung des Betriebs einer Oracle-Infrastruktur durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen sowie die Migration bestehender Bash-Skripte auf eine standardisierte Configuration-Management-Lösung unterstützt.

Ziel des Projekts war die Standardisierung und Automatisierung administrativer Prozesse, die Verbesserung der Wartbarkeit der Oracle-Plattform sowie die Erhöhung der Effizienz und Nachvollziehbarkeit des Infrastrukturmanagements durch den Einsatz von Infrastructure as Code.

• Analyse und Migration bestehender Bash-Shell-Skripte in eine Puppet-basierte Automatisierungslösung
• Entwicklung und Weiterentwicklung von Puppet-Modulen für Oracle-Umgebungen
• Automatisierung von Installations-, Konfigurations- und Betriebsprozessen mittels Infrastructure as Code
• Standardisierung und Optimierung des Configuration Managements für Oracle-Systeme
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen sowie Betriebsdokumentationen
• Planung, Koordination und fachliche Begleitung der Projektumsetzung
• Betrieb und Automatisierung von Oracle-Systemen auf x86-basierten Linux-Serverplattformen
• Durchführung von Tests und Qualitätssicherung der entwickelten Puppet-Module
• Analyse und Behebung technischer Fehler im Rahmen der Automatisierung und Migration
• Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Infrastrukturteams zur Umsetzung der Automatisierungsanforderungen

Eingesetzte Technologien: Puppet 7/8, SLES 15, Oracle 19, Oracle Grid, SVN, Windows Server, Confluence, VS Code, Ruby, Bash, Pass

• Leitete die EU-Markteintrittsstrategie für L3/L4-autonome Logistikfahrzeuge und trieb die technologische Lokalisierung sowie den Einsatz des Smart-Robotics-Portfolios der Muttergesellschaft voran.
• Stimmte die Technik führender Anbieter autonomer Fahrtechnologien in China und Europa ab und übersetzte komplexe Kundenanforderungen in präzise Ingenieursvorgaben gemäß EU-Normen.
• Initiierte strategische gemeinsame F&E-Projekte mit führenden europäischen Universitäten, Forschungsinstituten und Unternehmen, um den Übergang neuester Robotikkonzepte in kommerzielle Produkte zu beschleunigen.
• Entwarf die End-to-End-Architektur intelligenter Lagerlösungen und führte funktionsübergreifende Teams bei der Optimierung der Hardwareintegration für autonome Fahrzeuge und Roboter sowie der Gesamtssystemleistung.
• Leitete die F&E für hochauflösende Simulationen und KI-Algorithmen mit NVIDIA Isaac Sim & Lab und etablierte robuste "Sim-to-Real"-Pipelines, um dynamische Pfadplanungsoptimierung, intelligente Hindernisvermeidung und komplexe Navigationssysteme vor der physischen Implementierung zu trainieren und zu validieren.
• Beibehielt praktische Kontrolle über die Kernsystemarchitektur mit Fokus auf Performance-Tuning auf niedrigster Ebene, Beschleunigung der KI-Modellinferenz mit TensorRT/ONNX Runtime und Sensorintegration.

• Entwicklung und Kalkulation technischer Lösungen
• Entwicklung leistungsstarker Lösungen
• Leitung der Aftersales-Operationen, Teams und des Budgets
• Überarbeitung von Dokumentationen

• Projekt: Sensorfusionsanwendung zur Erkennung von Verkehrsteilnehmern
• Software-Frameworks: C++ (11,14), Python, Visual Studio, MTS, Qt, GitHub, Jenkins, JIRA, Confluence, Conan, CAN, RTOS, DOORS, CMake
• Überarbeitung und Anpassung von Sensorfusionsalgorithmen durch Verarbeitung von Sensordaten (Kamera und Radar) für ACC und EBA gemäß den Anforderungen
• Bearbeitung von Systemtest-Fehlerberichten in JIRA
• Abstimmung von Kalman-Filtern und Einführung neuer Funktionen zur Verbesserung der Objektverfolgung
• Anpassung der Architektur, des detaillierten Designs (UML) und des Simulationstools (Qt)
• Durchführung von Unit-Tests, Code-Reviews und statischen Codeanalysen gemäß den MISRA-Standards
• Durchführung von Regressionstests zur Validierung der Software, Beteiligung an Software-Releases (CI/CD), KPI-Bewertung durch das Testen von NCAP-Szenarien
• Aufspielen der ADAS-Software auf Zielfahrzeuge, Verwendung des UDS-Protokolls und von OBD-II-Tools für Diagnose und Verifizierung

• 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

• Erfolgreich den Vector Flash Bootloader (FBL) für NXP- und TI-SoCs in den Ford FNV3- und FNV4-Audioverstärkerprojekten integriert.

• Komplette Inbetriebnahme des Bootloaders erreicht und einen zuverlässigen Betrieb sichergestellt, wodurch sichere und effiziente Firmware-Update-Funktionen ermöglicht wurden.

• Einen validen Ansatz entwickelt, um den Vector FBL vollständig aus dem RAM auf dem TI-SoC auszuführen, wobei spezifische Architektur- und Speicherverwaltungshürden adressiert wurden.

• NXP-MCAL- und TI-MCAL-Konfigurationen debuggt und optimiert, um eine korrekte Hardwareinitialisierung auf niedriger Ebene sicherzustellen.

• Besondere Einschränkungen der reinen DDR-Bootloader-Ausführung auf dem TI-SoC verwaltet, einschließlich Speicherabbildung und Ablaufsteuerung.

• Tools: Vector DaVinci Configurator, Vector CANoe

• Sprachen: C, Python

• Standards: AUTOSAR

• Entwicklung eines Solarladereglers auf einer STM32-Plattform mit FreeRTOS
• Entwicklung von eingebetteter DSP-Software für Automobil-Audio-Anwendungen. Echtzeit-Signalverarbeitung mit C und Python/NumPy
• Entwicklung serieller Treiber (SPI, I2C, UART) und Echtzeitkomponenten in C für eine Stromzähler-Telemetrie-Plattform
• Unit-Tests mit Unity und Integrationstests mit Python

Entwicklung der Embedded-Firmware für ein smartes Wearable zur Erfassung von Vitalfunktionen mit Smartphone-Anbindung:

• Architektur und Implementierung der gesamten Embedded Firmware
• Anbindung und Auswertung verschiedener Sensoren zur Vitaldatenerfassung
• Implementierung der BLE-Kommunikation zur Smartphone-App
• Optimierung von Energieverbrauch und Laufzeit für den Wearable-Betrieb
• Technologien: BLE, Embedded C/C++, Sensorik, Low-Power Design, Git, nRF52840, GCC, Azure

• 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)

Ich unterstütze Dialpads Bereich Telephony Engineering als technischer KI-Berater und entwickle gleichzeitig KI-Produkte in der Praxis. Aktuell entwickle ich MCP-basierte Werkzeuge für KI-Text- und Sprachagenten: Agentenerstellung, Integrationen und Übernahme bestehender Agenten, gemeinsame Authentifizierung und API-Verträge sowie dauerhaften Workflow-Zustand. Dazu gehören Text- und Sprachtests, die das Agentenverhalten, die Latenz und die Aufgabenerledigung bewerten.

Parallel unterstütze ich Dialpads Ingenieure bei der Einführung von QualityLayer und beim effektiven Einsatz von Claude Code und Codex. Diese laufende Arbeit umfasst Kontextverwaltung für große Codebasen, wiederverwendbare Planen-Implementieren-Testen-Prüfen-Workflows mit CI/CD-Anbindung, Leitfäden, praxisnahe Workshops, Labs und Pair Programming.

Technologien: KI-Agentenprodukte (Text- und Sprachagenten, MCP, LLMs, Python, TypeScript), Agentenwerkzeuge (Erstellung, Integrationen, OAuth, dauerhafter Zustand), Qualität & Evaluierung (Text- und Sprachtests, Evals, Regression, Traces), Agentic Engineering (Claude Code, Codex, QualityLayer, Hooks, Prompts), Kontext-Engineering (RAG, Vektorspeicher, Codebase-Embeddings), Softwarebereitstellung (CI/CD-Integration, agentische Schleifen, PR-Automatisierung), Befähigung & Coaching (Workshops, praxisnahe Labs, Pair Programming)