Executive Snapshot
- Erfahrung: 2 Jahre
- Level: Professional
- Arbeitsmodell: Nicht angegeben
- Verfügbarkeit: Nach Absprache
- Region: München und Umgebung
- Fokus: Automotive, Embedded Systeme, Softwareentwicklung, Radartechnologie
Auf einen Blick
Profil-ID
DP-318843
Rolle
Embedded Softwareentwicklung, Softwaretest und -validierung, Requirements Engineering, Automotive Softwareentwicklung
Level
Professional
Erfahrung
2 Jahre
Arbeitsmodell
Nicht angegeben
Verfügbarkeit
Nach Absprache
Region
München und Umgebung
Sprachen
Englisch: C2, Deutsch: B1
Einsatzmodelle
Festanstellung
Richtwert
Nach Absprache
Kurzprofil
Erfahrener Embedded Software Entwickler mit Spezialisierung auf Echtzeitanwendungen in C, C++ und Python. Expertise in der Entwicklung und dem Testen von Software für eingebettete Systeme, Radartechnologie und Qt Framework. Fundierte Kenntnisse in AUTOSAR, Kommunikationsprotokollen wie CAN/LIN sowie im Umgang mit verschiedenen Mikrocontrollern. Erfahrung im Requirements Management mit IBM DOORS und JIRA sowie in der Entwicklung von GUI-Tools und Radarsimulatoren.
Schwerpunkte (Domänen)
AutomotiveEmbedded SystemeSoftwareentwicklungRadartechnologieSoftwareEmbeddedtestingSecurityManagementTeamleitung
Kompetenzen (Skills)
Embedded CC++PythonAUTOSARQt FrameworkCI/CDLinuxCANLINSoftwareentwicklungSoftwaretestEchtzeitanwendungenRadartechnologieRequirements ManagementEmbeddedSoftwareDOORSJIRAhardwaretestingMATLABValidationverificationCANoeSecurityManagementTeamleitungVectorGitlabGitJenkinsCEmbedded SystemsE-Mobility / Automotive / Industrial ElectronicsCybersecurity / Security
Tools & Technologien
IBM DOORSJIRAGitGitlabSmart SVNEclipse-basierte IDEsSTM32CubeVS CodeiSYSTEM BlueBoxSEGGER J-LinkLauterbach TRACE32MATLABCANoeVectorDOORSJenkinsPythonCEmbeddedSoftwarehardwaretestingValidationverificationSecurity
Praxis & Projekt-Highlights
Entwicklung von GUI-Funktionen für ein Mikrocontroller-Konfigurationstool mittels Qt Framework (C++); Konzeption und Implementierung eines Radartestsimulators sowie eines Child Presence Detection (CPD) Algorithmus mit Python und MATLAB; Analyse von Anforderungen für eine SeatBelt Feeder Anwendung
