Daniel Carton
iRPA Bot für Prozessautomatisierung
iRPA Bot für Prozessautomatisierung
BotCraft GmbH
Entwicklung eines RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse
Integration in Test- und Robotics-Plattformen (Automotive HiL, Robotics)
Prozessanalysen und Konzepterstellung bei Kunden/OEM
Entwicklung von Micro-Services, Actions und Konnektivität zu Software-Tools, Dateisystemen, Datenbanken, Netzlaufwerken, HiLs
Aufbau einer Micro-Service-Architektur und Scheduler-/Analyse-KI für Test und Verifikation
Einsatz von TDD, DevOps, C++, Python, Cython, Unit-Tests, Docker, Jenkins, GitLab CI, REST, POSIX, DCOM, Unix, Windows
Software IoT-Gateway für Maschinen
BotCraft GmbH
Entwicklung eines IIoT-Bausteins für konfigurierbare Protokollübersetzung zur Erweiterung von Plattformen und Maschinen im Industrie-4.0-Kontext
IT/OT-Konvergenz, GRC, EHS, AAS
Einsatz von TDD, DevOps, C++, Python, pytest, pylint, Cython, SQL, POSIX, Docker, Unit-Tests, YAML, JSON, FTP
Anbindung via Bluetooth LE, WLAN, LAN, LTE/5G, Serial, SPI, SMBus, I²C, USART, CANbus, IsoBus, RS232, RS485, TCP/IP, UDP, OPC-UA, REST, MQTT, COAP, SOAP
OT-Protokolle: S7, Allen Bradley, Mitsubishi, Profibus, EtherCAT, Modbus
Nutzung von Kafka, Flink, Storm, Hadoop, RabbitMQ
Datenbanken: PostgreSQL, MariaDB, MongoDB, AWS, Azure, PTC ThingWorx, Cumulocity, InterSystems IRIS, MySQL, Oracle
Gründer & Geschäftsführer
BotCraft GmbH
- Konnektivität für IIoT und Industrie 4.0
- iRPA / Prozessautomatisierung
- Fortgeschrittene Robotik
- Intelligente Systeme, Sensoren und Dienste
Senior-Navigationsspezialist / Senior-DevOps-Spezialist
Magazino GmbH
C++/Python-Entwicklung für autonome Roboter-Navigation
Sensordatenverarbeitung für Navigation und Kollisionsvermeidung
Integration von Sensorik, Embedded Systems, Raspberry Pi, I²C-Boards
Integration der Fahrbasis (CANopen)
Entwicklung automatisierter CI/CD-Pipelines mit HW/SW-in-the-loop
Unit-Tests, Jenkins-API, Jira-API, schroot, Debian-Packaging
ML/KI-Algorithmen zur Anomaliedetektion bei HIL
Prozessentwicklung, KPI-Definition
Definition der Teststrategie im Haus und vor Ort
Testfall-Definition und -Entwicklung
GitOps, Bitbucket
Doktorand (CoTeSys, IURO, SHRINE)
Technische Universität München
- Autonome Roboter-Navigation (ROS)
- Optimalsteuerung (Embedded C++)
- Modellprädiktive Regelung
- Datenanalyse / Statistik (Python, R)
- Maschinelles Lernen und KI (GP, NN)
- HW/SW-Integration im Robotersystem
- Linux-Systemadministration (POSIX, Win32)
- Apache, Typo3, Postman, MySQL, Git, SVN, PXE, Diskless, overlayfs, LDAP
- Web-, Daten- und Backup-Server, digitale Dokumentenverwaltung
Software-Architekt und Projektleiter für agile Softwareentwicklung von Design bis Deployment und Monitoring, mit breiter Erfahrung im Kontext Produktentwicklung. Stark in der Übersetzung komplexer Anforderungen in technische Lösungen basierend auf verteilter Expertise im Team. Stakeholder-Management von Shopfloor bis C-Level durch offene und authentische Kommunikation, untermauert mit analytischer, datengetriebener Argumentation.
Die langjährige Erfahrung in der Robotik bringt Fähigkeiten wie die Umsetzung von Optimalsteuerung oder modellprädiktiver Regelung bzw. nichtlinearer Programmieralgorithmen im Umfeld Motion Planning und Control. Echtzeitregelung mit Task-Scheduling-Systemen wie RTOS oder Schnittstellen wie EtherCAT ist Teil des breiten Spektrums an umgesetzten Applikationen für Robotik, Motion Control und Position Tracking.
Breites Wissen in Architekturdesign für Applikationen und Embedded-Software-Bausteine inklusive Schnittstellen und APIs. Langjährige Erfahrung mit Linux OS, POSIX und Linux-Kernel-Modulen/Treibern. Know-how in der Optimierung auf OS- oder Bus-Ebene im Kontext Priorisierung, Caching, Stack/Heap ist ebenfalls vorhanden. Auch ein Portfolio an Methoden für die Optimierung in beschränkten Embedded-Umgebungen, z.B. über Datenstrukturen, ist gegeben.
Starke Motivation, tiefer in Embedded-, OS-, Kernel- und Dateisystem-Themen vorzudringen, um Stabilität und Cybersicherheit besser zu verstehen. Grundkenntnisse in VHDL und CUDA sind vorhanden und im Fokus der Weiterbildung, da beides im Edge-AI-Bereich stark voranschreitet.
Technische Universität München
Dr.-Ing. · München, Deutschland
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