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Senior Optimization and Control Engineer
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- 01.12.2025
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Kurzvorstellung
Auszug Referenzen (4)
"He delivered a cutting-edge high quality solution for one of the most complex stochastic optimization in the industry. I will work with him soon."
6/2020 – 12/2021
Tätigkeitsbeschreibung
- Modellierung der Effizienzkurve von Turbinen
- Optimaler Betrieb einer Flusskraftwerkskaskade (>20 Kraftwerke)
- Day-ahead Nominierung für Wasserkraftwerke
Regelungstechnik / Steuerungstechnik, Energiemarkt, Forschung & Entwicklung, Mathematik, Prozessoptimierung, Python
"Working with S. R. was an excellent experience: ontime, outstanding quality. I will definitely work with him again in the future."
10/2016 – 5/2020
Tätigkeitsbeschreibung
- SRL Pooling von Kleinkraftwerken und energieintensiven Anlagen (virtual power plant)
- Algorithmic Trading
- Peak Shaving
- Optimaler Dispatch einer MWh-Batterie zur Unterstützung der Netzstabilität
Energiemarkt, Forschung & Entwicklung, Mathematik, Prozessoptimierung, Python, Regelungstechnik / Steuerungstechnik
"S. is an excellent work partner. He studies problems carefully to ensure his solution is the best, even if it requires him to develop a new method"
4/2016 – 6/2016
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung neuer Optimierungsalgorithmen zur speichereffizienten und schnellen modellprädiktiven Regelung auf gängigen Industriesteuerungen
Eingesetzte QualifikationenC, Embedded Systems, Forschung & Entwicklung, Mathematik, Regelungstechnik / Steuerungstechnik
"Dr. R. provided us with a robust real-time optimizer for the world‘s first 3D bodyweight-supported gait rehabilitation robot „the FLOAT“!"
3/2015 – 3/2016
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung und Implementierung einer zertifizierbaren Echtzeit-Seilkraft-Optimierung für einen Reha-Roboter zur Gang-Rehabilitation
Eingesetzte QualifikationenEmbedded Software, Forschung & Entwicklung, Prozessoptimierung, Robotics, Simulink
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2024 – 7/2024
TätigkeitsbeschreibungPrädiktive Regelung von stationären Batterien und Batterien in Elektrofahrzeugen (bidirektional) unter variablen Energiepreisen, unsicherer PV-Produktion sowie Verbrauchs- und Wettervorhersagen
Eingesetzte QualifikationenForschung & Entwicklung, Mathematik, Prozessoptimierung, Regelungstechnik / Steuerungstechnik
1/2022 – 1/2023
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung eines embedded Optimierungsalgorithmus zur Regelung einer künstlichen Bauschpeicheldrüse unter Berücksichtigung eines Deadbands und eines diskreten Steuerungssignals
Eingesetzte QualifikationenC (Programmiersprache), Forschung & Entwicklung, Mathematik, Regelungstechnik / Steuerungstechnik
1/2021 – 8/2025
Tätigkeitsbeschreibung
- Optimierungsbasierte Bewegungsplanung für serielle Roboter unter strikten Nebenbedingungen und Zeitvorgaben
- Entwicklung von neuen Algorithmen an der Schnittstelle Control / AI
- Ableitung und Nutzung inverser Kinematiken zur Verbesserung der Bewegungsplanung
- Zeitoptimale modellprädiktive Regelung
- Matlab- und C-Implementierung
C, Forschung & Entwicklung, Git, Json, Mathematik, Python, Regelungstechnik / Steuerungstechnik, Robotics
6/2020 – 12/2021
Tätigkeitsbeschreibung
- Modellierung der Effizienzkurve von Turbinen
- Optimaler Betrieb einer Flusskraftwerkskaskade (>20 Kraftwerke)
- Day-ahead Nominierung für Wasserkraftwerke
Regelungstechnik / Steuerungstechnik, Energiemarkt, Forschung & Entwicklung, Mathematik, Prozessoptimierung, Python
5/2020 – 6/2020
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung eines MIP embedded Optimierungsalgorithmus für ein MPC Problem mit Deadband zur Regelung einer künstlichen Bauchspeicheldrüse
Eingesetzte QualifikationenForschung & Entwicklung, Mathematik, C (Programmiersprache), Regelungstechnik / Steuerungstechnik
10/2017 – 12/2019
Tätigkeitsbeschreibung
Entwicklung von Matlab-Tools für
(i) die Berechnung zeit- und energieoptimaler Trajektorien für Schienenfahrzeuge
(ii) den optimalen Dispatch von Energiequellen in einem Hybrid-Schienenfahrzeug
Forschung & Entwicklung, Mathematik, Regelungstechnik / Steuerungstechnik
3/2017 – 6/2017
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung eines hocheffizienten, embedded Optimierungsalgorithmus für die Regelung einer künstlichen Bauchspeicheldrüse
Eingesetzte QualifikationenForschung & Entwicklung, Mathematik, C, Prozessoptimierung, Regelungstechnik / Steuerungstechnik
10/2016 – 5/2020
Tätigkeitsbeschreibung
- SRL Pooling von Kleinkraftwerken und energieintensiven Anlagen (virtual power plant)
- Algorithmic Trading
- Peak Shaving
- Optimaler Dispatch einer MWh-Batterie zur Unterstützung der Netzstabilität
Energiemarkt, Forschung & Entwicklung, Mathematik, Prozessoptimierung, Python, Regelungstechnik / Steuerungstechnik
4/2016 – 6/2016
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung neuer Optimierungsalgorithmen zur speichereffizienten und schnellen modellprädiktiven Regelung auf gängigen Industriesteuerungen
Eingesetzte QualifikationenC, Embedded Systems, Forschung & Entwicklung, Mathematik, Regelungstechnik / Steuerungstechnik
3/2015 – 3/2016
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung und Implementierung einer zertifizierbaren Echtzeit-Seilkraft-Optimierung für einen Reha-Roboter zur Gang-Rehabilitation
Eingesetzte QualifikationenEmbedded Software, Forschung & Entwicklung, Prozessoptimierung, Robotics, Simulink
12/2012 – 12/2014
Tätigkeitsbeschreibung
- Modellierung und Optimierung von Verpackungsmaschinen für die Pharma-Industrie
- Berechnung von Fahrkurven für den zeitoptimalen Betrieb unter Berücksichtigung der Systemdynamiken und auftretenden Vibrationen
- Entwurf und Implementierung eines MIMO-Reglers zur low-level Motorregelung
- Optimale Auswahl von Komponenten im Antriebsstrang
Produktionsoptimierung, Simulink, Systems Simulation
10/2012 – 6/2014
TätigkeitsbeschreibungLehr-, Forschungs- und Publikationsarbeiten im Bereich der modellprädiktiven Regelung
Eingesetzte QualifikationenForschung & Entwicklung, Grundlagenforschung, Embedded Software, Regelungstechnik / Steuerungstechnik, Produktionsoptimierung
9/2007 – 9/2012
TätigkeitsbeschreibungLehrassistent für ausgewählte Regelungstechnik-Vorlesungen und Übungen, Betreuung von 12 Studenten im Rahmen von Master- und Semesterarbeiten, Review-Tätigkeiten für akademische Konferenzen und Zeitschriften
Eingesetzte QualifikationenForschung & Entwicklung, Grundlagenforschung, Mathematik, Wissenschaftlicher Assistent, Modellgetriebene Entwicklung, Regelungstechnik / Steuerungstechnik, Produktionsoptimierung
6/2007 – 6/2007
TätigkeitsbeschreibungAusarbeitung und Abhaltung eines Workshops zu den Themen mathematische Modellierung und Simulation in Matlab/Simulink
Eingesetzte QualifikationenModellgetriebene Entwicklung, Simulink
4/2004 – 9/2004
TätigkeitsbeschreibungImplementierung effizienter Algorithmen für die Flugraumüberwachung
Eingesetzte QualifikationenJava-Entwickler, Mathematischer Ingenieur
2/2001 – 8/2001
TätigkeitsbeschreibungDesign und Programmierung einer Website für einen internationalen Großhändler für Steine und daraus hergestellte Produkte
Eingesetzte QualifikationenSQL, CSS (Cascading Style Sheet), HTML, JavaScript, PHP, Flash-Programmierer
Ausbildung
Zürich
Graz
Mödling
Über mich
In meiner Arbeit beginne ich üblicherweise mit der mathematischen Beschreibung des jeweiligen Systems, entweder basierend auf physikalischen Prinzipien (First-Principle-Modelle) oder basierend auf – meist vorab aufzubereitenden – Messdaten (Systemidentifikation mittels Gray-/Black-Box-Modellen). Da Entscheidungen in der Praxis oft in einer Rückkopplungsschleife getroffen werden, ist eine hohe Genauigkeit der Modelle – wie bei Simulationsmodellen üblich – in der Regel nicht erforderlich.
Im nächsten Schritt wird zusammen mit dem Kunden die Lösung spezifiziert:
(i) Zuerst das zu erreichende Ziel, beispielsweise minimale Fahrzeit, minimale Produktionskosten, minimale Fehler, ... , gefolgt von
(ii) den Nebenbedingungen wie physikalische Schranken auf Eingangs-, System- und Ausgangsgrößen, regulative Vorgaben oder maximale Toleranzen.
Diese Spezifikationen werden schließlich in eine mathematisch verwertbare Form gebracht und zusammen mit dem zuvor erzeugten Modell einem numerischen Optimierungsalgorithmus übergeben. Dieser berechnet dann die optimale Entscheidung autonom.
Diese Vorgehensweise kann für unterschiedlichste Entscheidungsprobleme angewendet werden:
- Statische, optimale Entscheidungen, wie sie etwa in der Designoptimierung getroffen werden, wenn in der Auslegungsphase eines Projekts effiziente Dimensionierungen wichtiger Komponenten berechnet werden. Ein weiteres Beispiel sind modellbasierte Messungen, bei denen mithilfe eines mathematischen Modells und unterschiedlicher Messwerte auf die relevante Messgröße rückgeschlossen wird, wobei auch Messungenauigkeiten und statistische Eigenschaften der Sensoren berücksichtigt werden können.
- Dynamische, autonome Entscheidungen: Basierend auf Messwerten können Entscheidungen automatisch an neue Gegebenheiten angepasst werden. Dies erfolgt oft in Rückkopplungsschleifen, entweder im Bereich von Minuten/Sekunden oder mit ultraschneller Optimierung im Millisekunden-/Mikrosekundenbereich. Letzteres erfordert spezielle Optimierungsalgorithmen, die auf das Problem sowie die verwendete Hardware, etwa speicherlimitierte ARM-Prozessoren oder FPGAs, zugeschnitten sind.
Der Kunde profitiert nicht nur von optimalen Entscheidungen, sondern erhält eine Lösung, die
- systematisch
- transparent
- reproduzierbar (objektiv)
- adaptierbar
– wartungsfreundlich und
- kommunizierbar
ist.
Ich beschäftige mich seit meiner Zeit als Doktorand an der ETH Zürich im Jahr 2008 mit diesen Techniken und bringe zudem mehr als elf Jahre praktische Erfahrung als selbstständiger Entwicklungsingenieur in den unterschiedlichsten Branchen mit, beispielsweise in den Bereichen
- Robotik
- (Sonder-)Maschinenbau
- Medizintechnik
- Transport (Schienenfahrzeuge) sowie
- Energietechnik und -wirtschaft.
Durch kontinuierliche Fortbildung auf Basis neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse bin ich in der Lage, bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Falls bekannte Techniken nicht zu den gewünschten Ergebnissen führen, erlaubt mir meine fundierte wissenschaftliche Ausbildung, neue Methoden zu entwickeln. Einige dieser Methoden wurden bereits patentiert.
Zudem bringe ich langjährige Erfahrung in der interdisziplinären Zusammenarbeit mit internationalen Partnern sowie umfangreiche Erfahrung in Forschungs- und Entwicklungsprojekten mit.
Mein Ziel ist es, für meine Kunden zielgerichtet, präzise und engagiert Ergebnisse auf höchstem Niveau zu liefern.
Weitere Kenntnisse
- Mixed-Integer Programming
- Nonlinear Programming
- Embedded Optimization
- Optimal Control
- (Realtime) Model Predictive Control
- Classical Feedback Control + Robust Control
- Machine Learning
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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