Ahmet Yeter - Softwareingenieur

Recommended expert

Bremen, Deutschland

Erfahrungen

Jan. 2024 - Dez. 2025

2 Jahren

LIDAR-basierte Entwicklung von Mess- und Detektionsalgorithmen
Debugging, Tests und Auswertung der entwickelten Methodiken
Programmierung in C++ (STL und Container)
Verwendung der Entwicklungsumgebung Microsoft Visual Studio
Versionierung mit SVN
Implementierung der grafischen Oberfläche mit MFC
Dokumentation von Entwicklerhandbüchern und Spezifikationen
Weltweite Inbetriebnahmen der entwickelten Applikationen
Kommunikationsanalyse zwischen PLC und Applikation
Techniken und Werkzeuge: C++, boost, MS Visual Studio, MS Visio, SVN, Google Test, MS Word, STL, TCP, OPC, Profinet, CAN, CI/CD, Jenkins, PLC, LIDAR, Wireshark

Juni 2020 - Jan. 2024

3 Jahren 8 Monaten

Simulation, Entwicklung und Auswertung von Algorithmen im Bereich Oberflächenmessverfahren zur Inspektion von Schienen und Oberleitungen anhand von Laser- und Kameradaten
Programmierung in C++ (STL und Container) und Python
Verwendung der Entwicklungsumgebungen Microsoft Visual Studio und PyCharm
Dokumentation von Entwicklerhandbüchern
Softwaretests mit CppUnit-Frameworks (Google Test)
Verwendung von Bildverarbeitungs- und Detektionstools wie OpenCV, keras, tensorflow, scikit, NumPy
Versionierung mit SVN
Verwendung des Build-Tools CMake und der Jenkins CI/CD-Pipeline
Abfrage von Streckendaten mit MariaDB
Implementierung der grafischen Oberfläche mit dem Qt-Framework (Qt Widget)
Entwicklung von Detektionsverfahren auf Basis von LIDAR-Daten
Implementierung einer Kommunikationsschnittstelle (TCP) zum Empfang von Sensordaten
Dekodierung, Transformation und Darstellung von Umgebungsdaten
Techniken und Werkzeuge: C++, OpenCV, boost, MS Visual Studio, SVN, Qt Widget, MariaDB, Google Test, MS Word, STL, TCP, CI/CD, Jenkins, Python, PyCharm, Tensorflow, keras, numpy, scikit, matplotlib, CMake, LIDAR

Mai 2019 - Okt. 2019

6 Monaten

Erkennung von Anomalien an Stahlcoils anhand Deep-Learning-basierter Verfahren
Verantwortlich für das Labeling und die Vorbereitung von umfangreichen Bilddatensätzen zur Erstellung von Trainingsdaten für die Deep-Learning-Modelle
Entwurf und Implementierung von Deep-Learning-Ansätzen in Python mit Keras und TensorFlow
Training und Optimierung der verschiedenen Modelle
Entwicklung von Echtzeit-Anomalieerkennungssystemen in industriellen Umgebungen zur Verbesserung von Qualitätskontrolle und Produktionseffizienz
Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams für die Vorbereitung der Datensätze
Verwendung des Versionierungstools GitLab
Verwendung von MS Power BI zur Ermittlung der fehlerhaften Stahlcoils
Techniken und Werkzeuge: Python, Machine Learning, Tensorflow, keras, Data Science, numpy, OpenCV, scikit, GitLab, MS Power BI

Okt. 2018 - Feb. 2019

5 Monaten

Entwicklung einer Desktop-Anwendung zur Überwachung von Produktionsanlagen in Java
Entwicklung eines Abfrageprogramms für ein Meldesystem des Visualisierungssystems WinCC von Siemens
Implementierung verschiedener Filtermöglichkeiten zur Anpassung der Abfrage
Verwendung einer Microsoft SQL-Server-Datenbank zur Speicherung der Meldungen
Einrichtung von Benutzerrechten für den Datenbankzugriff
Verwendung von Swing zur Darstellung der grafischen Benutzeroberfläche
Anzeige der abgefragten Meldungen in einer chronologisch sortierten Tabelle
Verwendung der Entwicklungsumgebung Eclipse
Techniken und Werkzeuge: Java SE, Eclipse, MySQL, MS SQL Server Management Studio, Swing, WinCC

Juni 2018 - Sept. 2018

4 Monaten

Erstellung von Schulungsunterlagen für einen Geschäftsprozessablauf in SAP zur Instandhaltung
Einarbeitung der Mitarbeiter
Einbinden der Schließsysteme in SAP
Techniken und Werkzeuge: SAP Gatekeeper, MS Word, PowerPoint

Spezialisierung

Datenanalyse
Vorbereitung Von Bilddaten Und Punktwolken
Implementierung Und Training Von Machine-learning-basierten Verfahren
Datenanalyse Mit Numpy, Scikit Und Panda
Softwareentwicklung Und -Tests
Entwicklung Von Lidar-basierten Sensoren Für Mess- Und Detektionssysteme In C++
Entwicklung Und Auswertung Von Algorithmen Zur Inspektion Von Gleisoberflächen Anhand Von Kamera- Und Laserdaten In C++ Und Python
Entwicklung Von Desktopanwendungen In Java Und C++
Durchführung Von Tests (Junit Und Google Tests) Und Dokumentation Der Analysen