Software Developer/Engineer

1/2024 – 12/2025

-Entwicklung von LIDAR-basierten Mess- und Detektionsalgorithmen
-Entwicklung von grafischen Benutzeroberflächen
-Tests, Debugging und Analyse der Messergebnisse
-Inbetriebnahme der entwickelten Applikation (weltweit)
-Erstellung von Dokumentationen (Benutzerhandbuch, Spezifikation)

Forschung & Entwicklung, Test Automation, C++, Microsoft Foundation Classes (MFC), Microsoft Visual Studio, Software Version Control, Inbetriebnahme (allg.), Schulung / Coaching (allg.)

6/2020 – 1/2024

- Simulation, Entwicklung und Auswertung von Algorithmen im Bereich Oberflächenmessverfahren.
- Programmierung in C++ und Python
- Dokumentation von Entwicklerhandbücher
- Verwendung von Bildverarbeitungs- und Detektionstools wie OpenCV, keras, tensorflow, scikit, NumPy
- Verwendung der Versionierungstool SVN
- Entwicklung von Detektionsverfahren auf Basis von LIDAR Daten

Agile Methodologie, C++, Forschung & Entwicklung, Python, Software engineering / -technik

5/2019 – 10/2019

- Erkennung von Anomalien an Stahlcoils anhand Deep Learning basierende Verfahren
Verantwortlich für das Labeling und die Vorbereitung von umfangreichen Bilddatensätzen, um Trainingsdaten für die Deep Learning-Modelle zu erstellen.
- Entwurf und Implementierung von maßgeschneiderten Deep Learning-Ansätzen in Python unter Verwendung der Frameworks Keras und TensorFlow.
-Durchführung des Modelltrainings, Feinabstimmung und Optimierung, um präzise Anomalieerkennung zu gewährleisten.
- Entwicklung von Echtzeit-Anomalieerkennungssystemen, die in industriellen Umgebungen eingesetzt werden, um Qualitätskontrolle und Produktionseffizienz zu verbessern.
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um Fachwissen im Bereich Stahlcoils und Produktionstechniken zu integrieren.

Data Science, Deeplearning4j, Forschung & Entwicklung, Python