Specialist Software und System Ingenieur

Mein Name ist A. F., ich habe Elektrotechnik studiert und arbeite seit März 2014 im Automotive Umfeld, seitdem habe ich mich mit verschiedenen Projekte beschäftigt und habe auch ein sehr gute Erfahrung gesammelt.

• Canoe Software
• Data Mining
• Data Science
• ECU-Test
• EXAM Autamoation Tool
• Jenkins
• Python
• Scikit-learn
• SQL
• Tensorflow

Ich bin A. F., ein erfahrener Software und Systemingenieur mit über zehn Jahren Expertise in der Automobilbranche mit Schwerpunkt auf Testautomatisierung, ECU Virtualisierung und der Entwicklung komplexer Automotive Systeme. Bis zum 01.12.2025 war ich bei MicroNova Ag tätig, wo ich über viele Jahre hinweg die Testautomations-Toolchain EXAM weiterentwickelt und Kunden bei anspruchsvollen technischen Fragestellungen unterstützt habe.
Ein zentraler Bestandteil meiner Arbeit war mein Entwicklungsprojekt für die VW Steering Abteilung. In diesem Projekt habe ich virtuelle Steuergeräteumgebungen aufgebaut, um die Performance und Energieeffizienz von Multicore Systemen zu analysieren. Mit Synopsys Virtualizer Studio und Synopsys Platform Architect habe ich virtuelle ECUs erstellt, Systemlasten simuliert und Optimierungspotenziale für die HW SW Partitionierung identifiziert. Diese Arbeit ermöglichte es, Steuergeräte bereits in sehr frühen Entwicklungsphasen — noch vor Verfügbarkeit der Hardware — zu testen, zu analysieren und effizienter zu entwickeln. Zusätzlich habe ich Unternehmen beim Einsatz virtueller ECUs unterstützt und damit Entwicklungsprozesse beschleunigt und stabilisiert.
Seit November 2025 befinde ich mich in einer intensiven beruflichen Weiterentwicklung zum Data Scientist. Dabei vertiefe ich meine Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Analyse, Python basierter Datenverarbeitung, Modellierung und KI gestützten Entscheidungsprozessen. Mein Ziel ist es, meine langjährige technische Erfahrung aus der Automotive Entwicklung mit modernen datengetriebenen Methoden zu verbinden, um komplexe Systeme nicht nur zu testen, sondern auch analytisch zu verstehen, zu optimieren und intelligent zu automatisieren.
Durch diese Kombination aus tiefem Domänen Wissen und wachsender Data Science Expertise positioniere ich mich für anspruchsvolle datenintensive Entwicklung , Analyse und Optimierungsaufgaben.

Software, Systems, and Test Automation Engineering:
- Development of test automation toolchains (concept, implementation, commissioning, documentation)
- Extension development for EXAM test automation
- EXAM user and engineer support for complex issues
- HiL test bench operation, commissioning, and software verification
- Prototypical implementation of fully automated test procedures
- Python library development for test automation
- CAPL programming and configuration of Vector CANoe nodes (restbus simulation)
- Creation, configuration, and operation of virtual ECUs (vECUs)
- Support across the entire ECU development lifecycle
- Simulation of steering control units and system‑level performance analysis (multicore, power, HW‑SW partitioning)

Data Science, Machine Learning, and Analytics:
- Data analysis, preprocessing, and feature engineering
- Classification, regression, clustering, and time‑series modeling
- Model training, evaluation, and interpretability
- Development of modular, reproducible ML pipelines
- Strong Python skills (Pandas, NumPy, Scikit‑Learn, Matplotlib, etc.)
- Design and implementation of Retrieval‑Augmented Generation (RAG) pipelines
- SQL expertise: queries, CRUD operations, joins, views, schema understanding
- Handling large datasets and complex data structures
- Technical documentation, reporting, and presentation
- Reproducible workflows with Docker, WSL2, and virtual environments
- API integration (OpenAI, Groq) and troubleshooting
- Streamlit dashboard development with UI/UX optimization and dark‑mode compatibility