Senior C++ Software Engineer | Automotive & Industrie | System- & Toolentwicklung | DevOps

C++ Software- und Systementwicklung für Automotive & Industrie: hardwarenahe Kalibrierungen, Bildverarbeitung, Sensorik, Perception und Entwicklung von KI sowie Aufbau automatisierter DevOps- und Testpipelines.

• C++7 J.
• DevOps3 J.
• Python7 J.
• CI/CD
• Deep Learning
• Git
• KI-Consulting
• Maschinelles Lernen
• Softwareentwickler3 J.
• Webentwicklung

Ich bin auf C++ Software- und Systementwicklung im Automotive-, Industrie- und Medizin-Umfeld spezialisiert. Fokus: hardwarenahe Anwendungen mit Kalibrierungen, Bildverarbeitung, Sensorik, Perception und KI. Typische Projekte sind Industrieanwendungen, in denen Radar- und andere Sensoren, Aktoren (z. B. Hubzylinder), Kamerasysteme und Messgeräte in einer stabilen C++-Backendarchitektur mit passenden Frontends gekoppelt werden – inklusive Performanceoptimierung und Integration in bestehende Systemlandschaften.

Aus Automotive- und Medizinprojekten bringe ich Erfahrung mit Entwicklung unter hohen Qualitäts- und Prozessanforderungen mit, z. B. Automotive-SPICE-orientierte Vorgehensmodelle, saubere Dokumentation und enge Zusammenarbeit mit QA und Fachbereichen. Ergänzend entwickle ich automatisierte DevOps- und Testpipelines: CI/CD für C++-Projekte, Build- und Release-Automatisierung, Containerisierung mit Docker, statische Codeanalyse sowie automatisierte Unit-, Integrations- und Systemtests.

C++ & Systementwicklung
• C++ (C++17/20), C, C#, Python
• Hardwarenahe Entwicklung mit Radar-, Kamera-, Distanz- und weiteren Sensorsystemen sowie Aktoren und Messgeräten
• Entwicklung von Kalibrier-, Mess- und Diagnosetools im Automotive- und Industrieumfeld
• Performanceoptimierung, robuste Architektur, Integration in bestehende Systemlandschaften

DevOps & Testautomatisierung
• Aufbau von CI/CD-Pipelines für C++- und Backend-Projekte (z. B. GitHub Actions)
• Automatisierte Build-, Release- und Deployment-Prozesse
• Docker-basierte Entwicklungs- und Testumgebungen
• Statische Codeanalyse, automatisierte Unit-, Integrations- und Systemtests
Versionsverwaltung mit Git, strukturierte Branching- und Code-Review-Prozesse

KI & datengetriebene Systeme
• Entwicklung von ML-Lösungen: Supervised, Unsupervised & Reinforcement Learning
• Deep Learning für Bildverarbeitung, Perception und medizinische / industrielle Anwendungen
• Aufbau von Agentic-AI-Workflows (z. B. Tool-Use, Orchestrierung mehrerer Modelle und Services)
• Prototyping in Python (z. B. PyTorch/TensorFlow) und Integration in produktnahe C++- bzw. Backend-Umgebungen

Prozesse & Qualität
• Entwicklung in regulierten Umgebungen (Automotive, Industrie, Medizintechnik)
• Erfahrung mit Automotive-SPICE-orientierten Vorgehensmodellen und vergleichbaren Qualitätsrichtlinien
• Saubere Dokumentation und Traceability von Anforderungen bis Tests
• Zusammenarbeit mit QA, Fachbereichen und verteilten Entwicklungsteams