Embedded Systems & Software Engineer
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- 87439 Kempten (Allgäu)
- Weltweit
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- 15.12.2025
- Contract ready
Kurzvorstellung
Geschäftsdaten
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
1/2024 – 8/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Rolle: Innovationsingenieur für hardwarenahe Softwareentwicklung
- Konzeption einer selbstlernenden Regelung für eine Wärmepumpe unter Berücksichtigung des gesamten thermischen Systems.
- Durchführung von Markt- und Technologierecherchen zur Wissensaufbereitung und dem teamweiten Wissenstransfer.
- Organisation und Moderation von Workshops zur Anforderungserhebung.
- Entwicklung einer Python-Bibliotheksfunktion zur Einbindung FMI-kompatibler Simulationsmodelle in das Reinforcement-Learning-Framework „Gymnasium“.
Technologien: Reinforcement Learning, Python, Gymnasium, Modelica
Energiemanagement, Projektleitung / Teamleitung, Python, Reinforcement Learning
1/2022 – 12/2023
Tätigkeitsbeschreibung
Rolle: Beratender Innovationsingenieur für hardwarenahe Softwareentwicklung
- Projektbegleitung bei der unternehmensseitigen Einführung modellgetriebener Softwareentwicklung (MDSD) auf Basis eines Batteriemanagement-Softwaremodells (BMS).
- Durchführung von Wissenstransfer und technischer Beratung zur Integration modellbasierter Ansätze im Entwicklungsumfeld.
Technologien: BMS, Embedded Coder, Simulink, MATLAB, Stateflow, ISO 26262
Modellgetriebene Entwicklung, Batterie- und Ladetechnik, Iso 26262
1/2021 – 2/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Rolle: Innovationsingenieur für hardwarenahe Softwareentwicklung
Kooperationspartner: NXP Semiconductors
- Projektleitung und Entwicklung eines Embedded-AI-basierten Infrarot-Bedienpanels zur Erkennung von Annäherung, Berührung und Druck in einer Taste (3Sense®) sowie Gestenerkennung bei Mehrfachanordnung.
- Architekturdesign, Embedded-Softwareentwicklung und Test eines Systems zur Erhebung von Interaktionsdaten mit automatisierter Zustandsklassifikation über externe Sensorik.
- Architekturdesign, Embedded-Softwareentwicklung und Test eines kundenorientierten Proof-of-Concept-Demonstrators.
- Programmierung einer Python-Applikation zur Interaktionsdatenerfassung via USB-Kommunikation.
- Konzeption und Integration eines Embedded-AI-Algorithmus zur Differenzierung von Berührung und Druck sowie zur Erkennung von Fehlbedienungen infolge von Druck außerhalb der definierten Tastenfläche.
- Modellgetriebene Algorithmenentwicklung (MDSD) zur Gestenerkennung (Annäherung, Wischen und Halten).
- Ergebnispräsentation auf der CES 2024 in Las Vegas sowie im Rahmen eines NXP-Webinars.
Technologien: C (Embedded), FreeRTOS, NXP i.MX RT1060, Atmel SAM3X8E, Edge/Embedded AI (Glow), Supervised Learning, LVGL, SPI, UART, USB, Python, Embedded Coder, MATLAB
Echtzeit-Betriebssysteme, Benutzerschnittstelle / Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMS), C (Programmiersprache), Embedded Entwicklung / hardwarenahe Entwicklung, Embedded Software, Projektleitung / Teamleitung, Python, Softwareentwickler Embedded Systems
1/2018 – 12/2019
Tätigkeitsbeschreibung
Rolle: Innovationsingenieur für hardwarenahe Softwareentwicklung
- Entwicklung eines Regelalgorithmus auf Basis thermischer Ersatzschaltbilder zur Schätzung nicht direkt messbarer physikalischer Größen mittels Extended Kalman Filter.
- Modellierung und Parametrisierung eines thermischen Ersatzschaltbilds für eine Geschirrspülerpumpe und deren relevante Systemkomponenten.
- Herleitung, Berechnung und Simulation der Systemgleichungen in MATLAB und Simulink.
- Implementierung des Algorithmus auf einem Mikrocontroller inklusive
Ansteuerung und Auswertung beteiligter Sensoren und Aktuatoren im
Versuchsaufbau.
Technologien: C (Embedded), STM32, MATLAB, Simulink, Extended Kalman Filter, State Observer Model
C (Programmiersprache), Embedded Entwicklung / hardwarenahe Entwicklung, STM32, Modellgetriebene Entwicklung, Simulink, Softwareentwickler Embedded Systems
4/2017 – 8/2024
Tätigkeitsbeschreibung
Weitere Projekte
- Pilotstudie zur Nutzung generativer KI im Embedded-Software-Umfeld
- KI-gestützte Benutzerinteraktion durch Klopfgeräuscherkennung auf ESP32 mittels Unsupervised Learning
- Live-Backprozessauswertung durch Bildanalyse mittels Supervised Learning
- Entwicklung eines infrarotbasierten 4x3-Bedienfelds mit Edelstahloberfläche
- Moderation eines internationalen Design Thinking Workshops (DE, PL, CN, MX)
- Visuelle Objekterkennung mit OpenCV auf der Raspberry-Pi-Plattform
- Evaluation modellgetriebener Softwareentwicklung (MDSD) im Kontext
eingebetteter Systeme
C (Programmiersprache), Design Thinking, Echtzeit-Betriebssysteme, Embedded Entwicklung / hardwarenahe Entwicklung, Modellgetriebene Entwicklung, Softwareentwickler Embedded Systems
11/2015 – 12/2016
Tätigkeitsbeschreibung
Rolle: Firmware-Entwickler & Masterand Embedded Systems (M.Sc.)
- Eigenverantwortliche Konzeption, VHDL-basiertes Design und Implementierung einer PCIe-Einsteckkarte mit sechs CAN-FD-Schnittstellen zur hochgenauen Zeitstempelung und Verzögerung von Nachrichten.
- Umsetzung der systemweiten Uhrensynchronisation über Ethernet mittels Precision Time Protocol (IEEE 1588) mit einer Genauigkeit von 16,66 µs.
- Entwicklung eines Linux-Gerätetreibers für den Betrieb der PCIe-Karte.
Technologien: VHDL, C (Embedded), FPGA, PCIe, CAN FD, PTP (IEEE 1588), Linux (Gerätetreiberentwicklung), Ethernet
C (Programmiersprache), CAN-Bus (controller area network), Embedded Entwicklung / hardwarenahe Entwicklung, FPGA, Linux (Kernel), Softwareentwickler Embedded Systems
10/2013 – 12/2013
Tätigkeitsbeschreibung
Rolle: Bachelorand Elektro- und Informationstechnik (B.Eng.)
- Analyse eines bestehenden Linux-Gerätetreibermoduls zur Identifikation eines Kommunikationsfehlers bei geringer CAN-Busauslastung.
- Überarbeitung und Erweiterung des Treibers zur zuverlässigen Übertragung von CAN-Nachrichten bei maximaler Busauslastung.
- Umsetzung einer robusten Lösung zur fehlerfreien Kommunikation auf einem Raspberry Pi unter Linux.
Technologien: C, Linux (Gerätetreiberentwicklung), Raspberry Pi, CAN, SPI
C (Programmiersprache), Embedded Entwicklung / hardwarenahe Entwicklung, Linux (Kernel), Softwareentwickler Embedded Systems, CAN-Bus (controller area network)
Zertifikate
Udemy
TÜV Rheinland Akademie GmbH
LDRA
TÜV Rheinland Akademie GmbH
TÜV Rheinland Akademie GmbH
TÜV Rheinland Akademie GmbH
TÜV Rheinland Akademie GmbH
TÜV Rheinland Akademie GmbH
TÜV SÜD Akademie GmbH
Udemy
TÜV SÜD Akademie GmbH
MathWorks Training Services
MathWorks Training Services
Moderatorenschule Baden-Württemberg
MathWorks Training Services
IWT Wirtschaft und Technik GmbH
Education First Malta
Ausbildung
Hochschule Pforzheim
Pforzheim
Hochschule Kempten
Kempten
Über mich
Medizintechnik
Kurzprofil
Als Embedded Systems & Software Engineer sowie TÜV-zertifizierter Experte für Medical Software und Functional Safety realisiere ich maßgeschneiderte, hardwarenahe Softwarelösungen für die Medizintechnik. Dabei greife ich auf 15 Jahre Erfahrung in der C-Programmierung und Mikrocontrollerentwicklung zurück.
Dank meiner Tätigkeit als Innovationsingenieur verbinde ich technisches Know-how mit kreativer Problemlösung. Mit strukturiertem Vorgehen, einem ausgeprägten Blick fürs Detail und interdisziplinärer Erfahrung begleite ich Sie bei der normgerechten Entwicklung zukunftsweisender Produkte – vom Proof of Concept bis zur Serienreife.
Embedded Systems Entwicklung
Langjährige Erfahrung in der Entwicklung eingebetteter Systeme, mit dem Fokus auf die Firmware-Entwicklung und die Programmierung hardwarenaher Software.
Programmiersprachen
Ein breites Spektrum an Programmiersprachen wie C, C++, Python, C#, MATLAB und VHDL, wobei der Fokus auf der hardwarenahen Programmierung liegt.
Hardware-Plattformen
Fundierte Kenntnisse in der Arbeit mit verschiedenen Hardware-Plattformen wie NXP (i.MX RT1060), Microchip (Atmel SAM3X8E), STM32, ESP32 (ESP32C3), Renesas, Xilinx und Intel (Altera Cyclone V GT).
Kommunikationsprotokolle
Erfahrung mit verschiedenen Kommunikationsprotokollen wie SPI, I²C, UART, CAN FD, PCIe, TCP/IP, UDP, USB und Precision Time Protocol (IEEE 1588).
Betriebssysteme
Kenntnisse in Echtzeit-Betriebssystemen wie FreeRTOS, sowie Linux und PikeOS für Embedded-Anwendungen.
Entwicklungstools
Vertrautheit mit Entwicklungstools und -methoden wie Git, GitHub, CMake, sowie KI-gestützten Tools wie GitHub Copilot und ChatGPT. Umfangreiche Ausstattung an diverser Debug- und Messtechnik wie Segger J-Link Debugger, Lauterbach µTrace Tracer für ARM Cortex-M und Rohde & Schwarz Oszilloskop.
FPGA-Programmierung
Erfahrung in der FPGA-Programmierung und Entwicklung von FPGA-basierten Systemen.
Weitere Kenntnisse
Plattformen: NXP (i.MX RT1060), Microchip (Atmel SAM3X8E), STM32, ESP32, Renesas, Raspberry Pi, Arduino Due, Xilinx, Intel (Altera Cyclone V GT)
Betriebssysteme & Frameworks: FreeRTOS, Linux, PikeOS, LVGL, Tkinter
Kommunikationsprotokolle: UART, SPI, I²C, CAN FD, PCIe, TCP/IP, UDP, Precision Time Protocol (IEEE 1588)
KI: Embedded / Edge AI, Supervised, Unsupervised & Reinforcement Learning
Entwicklungswerkzeuge: CMake, Git, GitHub, Eclipse, Visual Studio, VS Code, Lauterbach TRACE32, Doxygen, Jira, Polarion u. v. m.
Debug- & Messtechnikequipment: Segger J-Link Debugger, Lauterbach µTrace Tracer (inkl. Mixed-Signal-Probe) für ARM Cortex-M, Rohde & Schwarz Oszilloskop u. v. m.
Normen: IEC 61508, EN 62304, ISO 14971, IEC 62366-1, MISRA C:2025
TÜV-Zertifikate: Expert Medical Software, Functional Safety Engineer
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Italienisch (Grundkenntnisse)
- Europäische Union
- Schweiz
Kontaktdaten
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