Senior Engineer – Leitender Entwickler Datenanalyse

Aufbau und Wartung großangelegter Datenpipelines mit Python, PySpark und AWS-Services (S3, Athena, EC2, SQS) für die Sensor-Datenanalyse von Kamera-, LiDAR- und GPS-Modulen.

Pflege und Ausbau des Backends von KPI-Tooling-Systemen mittels Node.js und MongoDB zur Unterstützung von Validierungs-Workflows und Visualisierung.

Entwurf relationaler SQL-Schemata zur strukturierten Speicherung von Perception-Testdaten und KPI-Ergebnissen.

Automatisierung der Testausführung, Berichtserstellung und Feature-Validierung, wodurch der manuelle Aufwand um 50 % gesenkt wurde.

Erstellung interaktiver Dashboards mit AWS QuickSight und Plotly zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen des ADAS-Validierungsteams.

Implementierung und Retraining des YOLOv7-Deep-Learning-Modells zur Erkennung kundenspezifischer Objekttypen für Testautomatisierung und KPI-Generierung in visionbasierten ADAS-Funktionen.

Leitung eines Teams von 4–5 Entwicklern, Code-Reviews und Koordination der Aufgabenplanung mit OEM-Partnern und internen Teams.

KPI-Tooling: Entwurf modularer Backend-APIs in Node.js und MongoDB; Ermöglichung von Dashboard-Visualisierungen und AWS-basierter Datenverarbeitung.

Audi – Multifunktionale Frontkamera: KPI-Design für Objekterkennung, Fußgänger-/Spur-/Verkehrszeichenerkennung; Ursachenanalyse, Ausreißeridentifikation.

VW – Trainierter Park Assist: KPI-Generierung und Ableitung der Ground Truth mit DGPS/IPS-Daten in komplexen Parkszenarien.

BMW – LiDAR-Validierung: Punktwolkenanalyse zur Erkennung von False Positives/False Negatives, sicherheitsrelevante Szenarioanalyse.