Richard Gruner
Leitender Technischer Programmmanager
Erfahrungen
Leitender Technischer Programmmanager
Kyte Systems
- Überwachung von vier wichtigen technischen Initiativen in den Engineering-Teams (z. B. geo-räumliche Datenspeicherung und -verarbeitung)
- Aufbau eines Alert- und On-Call-Systems, das die Gesundheit aller Frontend- und Backend-Systeme überwacht und die Verfügbarkeit von 30 Ingenieuren nach Fähigkeiten, Zeitzone und Teamzugehörigkeit koordiniert
- Erstellung eines technischen Onboarding-Programms für neue Kyte-Ingenieure: Verkürzung der Einarbeitungszeit von 5–7 Wochen auf 3 Wochen, Steigerung der Zufriedenheit im Onboarding von 45% auf 85%, Einrichtung einer technischen Wissensdatenbank für selbstgesteuertes Lernen.
Senior Backend-Ingenieur – Algorithmus- und Inferenzteam
Kyte Systems
- Skalierung des Einsatzplanungssystems für Lieferfahrer in 13 US-Märkten, Erhöhung der Fahrerzufriedenheit und Pünktlichkeitsrate
- Neugestaltung und Aufbau eines Kundenverifizierungssystems zur Prüfung von Führerscheinen, Finanztransaktionen und Gerichtsdaten
- Betreuung und Mentoring von Junior-Kollegen in Teamarbeit, Code-Beiträgen und Wirkungsoptimierung
Senior Technischer Programmmanager – Karten/Umgebungsmodellierung/Planung
Mercedes-Benz R&D
- Gemeinsam mit dem Abteilungsleiter die technische Roadmap und quartalsweise Planung für die Teams Karten, Umgebungsmodellierung und Routenplanung des L4-Autonomieprojekts von Mercedes-Benz geleitet (über 80 Ingenieure, 10 Scrum-Teams, 4 Länder)
- Steuerung der technischen Konzeptarbeit, z. B. für neue Fahrzeugprototypen, Feature-Implementierungen, Codequalität und Softwarearchitektur
- Definition, Koordination und Nachverfolgung der Feature-Entwicklung für die autonome Flotte, die in Zusammenarbeit mit der Stadt San Jose, CA, in eine öffentliche Testphase ging
Senior Machine-Learning-Ingenieur – Umgebungsmodellierung
Mercedes-Benz R&D
- Zusätzlich zur vorherigen Rolle Übernahme von Verantwortung für technische Komponenten und abteilungsübergreifende Aufgaben
- Planung und Umsetzung der Entwicklung ML-basierter Algorithmen in allen Phasen: vom ersten Prototyp über Tests bis zur Flottenbereitstellung
- Leitung der Forschungsstrategie und Code-Entwicklung für die Ampelzustandserkennung
Machine-Learning-Ingenieur – Umgebungsmodellierung
Mercedes-Benz R&D
- Arbeit an L4-autonomen Fahrzeugen in den Bereichen Szenenverständnis & Prediction, Ampelverarbeitung und High-Level-Planung mit C++, ROS, Python, NumPy, TensorFlow und eigenen Frameworks
- Durchführung von Softwaretests und Bewertungen mit Test-Suites, Simulationen und In-Fahrzeug-Tests
- Erwerb verschiedener Daimler-Fahrerlaubnisse und Testen der Systeme auf Prototyp-Fahrzeugen auf Teststrecken und öffentlichen Straßen
Gastwissenschaftler – Lehrstuhl für Robotik, KI und Echtzeitsysteme
TU München
- Unterstützte die Datenanalyse von selbstfahrenden Autos durch neuartige Methoden zur Darstellung komplexer Fahrszenarien („Velocity Grids“)
Praktikum im Rahmen der Masterarbeit – Simulation und Fahrzeugtests
Mercedes-Benz Forschung & Entwicklung
- Erstellte eine Verarbeitungspipeline für die Analyse von Datenaufzeichnungen aus autonomen Fahrzeugen
- Entwarf und implementierte Deep-Learning-Algorithmen zur automatischen Erkennung spezifischer Fahrszenarien und veröffentlichte state-of-the-art-Ergebnisse auf der IV 2017
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Automotive (5.5 Jahre), Informationstechnologie (4 Jahre) und Bildung (0.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Produktentwicklung (8.5 Jahre), Projektemanagement (6 Jahre), Forschung und Entwicklung (3 Jahre), Qualitätssicherung (1.5 Jahre), Informationstechnologie (0.5 Jahre) und Logistik (0.5 Jahre).
Fähigkeiten
- Erfahrung Im Aufbau Von Softwaresystemen In Allen Phasen: Ideenfindung, Design, Review, Implementierung, Test, Bereitstellung, Überwachung.
- Entwicklung Von Backend-systemen Mit Docker, Python, Flask, Sqlalchemy, Postgresql, Numpy, Pandas Usw.
- Tests Auf Allen Ebenen (Pytest, Mocking, Api-tests)
- Festlegung Von System-monitoring Und Alerting (Datadog, Sentry, Pagerduty)
- Robotik Und Deep Learning Für Autonome Systeme, Umgebungsmodellierung, Semantische Szeneninterpretation
- Entwicklung Von Robotersystemen Und Machine-learning-lösungen Mit C++, Ros Und Eigenen Frameworks
- Erfahrung Im Management Von Engineering-programmen Über Zeitzonen Und Geschäftsbereiche Hinweg (Okr-tools, Jira, Gitlab)
- Führung Von Teams Mit Kollaborativen Methoden Bei Klarem Fokus Auf Projektziele
- Definition, Überwachung, Aktive Steuerung Und Reporting Von Projekt-kpis
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, Sicher Im Öffentlichen Reden, Moderieren Von Diskussionen Und Leiten Von Workshops
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität München & UPMC Paris
Maschinenbau, Master of Science · Maschinenbau · München, Deutschland
Technische Universität München & BCIT Vancouver
Ingenieurwissenschaften, Bachelor of Science · Ingenieurwissenschaften · München, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
Daimler-Fahrerlaubnisse
Daimler
Profil
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