• Maintenance von bereits begonnenen Projekten.

Unterstützender Einsatz in einem SAFe-Scrum-Team. Weiterentwicklung und Bugfixing der Software BusManager.

• Anzeige und Bereitstellung von ECU Informationen aus der AUTOSAR Spezifikation im Bus Manager.
• Implementierung neuer Views und Services und Einbindung in bestehende Software.
• Entwicklung von Skripten zur Automatisierung von Testabl¨aufen Technisches
• Verbesserung der Code Qualit¨at und Testbarkeit durch Refactoring nach SOLID
• Schulung Mitarbeiter im Bereich Code Qualit¨at, Design Patterns und Unit Testing (Mocking)

Einsatz im Bereich Testautomatisierung. Für ein internes Tool werden Plug-Ins entwickelt, um Hardware-Tests zu automatisieren.

• Implementierung eines Plug-Ins zur Ansteuerung eines AVB-Sniffers.
• Implementierung einer GUI zur Fernsteuerung eines, sich in der Entwicklung befindlichen, Produkts.
• Implementierung einer Schnittstelle zur Aufnahme von Audiodaten mittels Asio Treiber.
• Implementierung eines Algorithmus zum Finden von Ähnlichkeiten in Audio-Daten durch Kreuzkorrelation.
• Reduktion des Speicherverbrauchs und Optimierung der Performance eines ReportingService des firmeninternen Tools. Hierzu wurde die Datenhaltung von XML auf eine NoSql-Datenbank umgestellt (LiteDb) und die vorhandene Codebasis neu strukturiert (Reduktion der Kopplung, Einhaltung von SOLID).
• Integration von WinPcap und Implementierung einer GUI zur dynamischen Konfiguration von Netzwerk-Nachrichten (OSI Layer 2 - 7)
• Implementierung eines Tools zur Konvertierung von AVB-Audio-Daten aus einem Wireshark Trace in eine WAV-Datei
• Anbindung und Integration einer GraphQL-Datenbank zum automatischen Upload von Testergebnissen

• Inbetriebnahme eines Frameworks zur Klassifizierung von Bildern. Implementierung von Skripten, um die Ein- und Ausgabe des Frameworks an die Wünsche des Kunden anzupassen.

oracoding. Ein Programm zur Event-Kodierung und der akustischen und optischen Analyse von Videos. Eingesetzte Technologien:

• Requirements-Analyse in Zusammenarbeit mit Experten aus der Forschung.
• Software-Architektur: hochgradig modular (dependency injection, Plugin-Schnittstelle), Mehrkernarchitektur
• GUI: Wpf / Mvvm
• C# / .Net, Testing: NUnit und Moq
• Spracheingabe
• Audio-Analyse und Audio- und Videobearbeitung, MPV, NAudio
• Web-API zur Anwender-Autorisierung: ASP.Net, JWT Token, EF

• Implementierung eines Algorithmus und einer GUI zur dynamischen Erzeugung von navigier- und zoombaren Spektrogrammen aus Audio- und Video-Daten.

Weiterentwicklung einer bestehenden Unity Anwendung von OpenVR auf OpenXR.

• Anhebung der Unity-Version von 2019 auf 2022
• Umstellung der Verarbeitung von Nutzereingaben von Input Manager auf Input System Package
• Umstellung von SteamVR (OpenVR) auf XR Plug-in Management (OpenXR)
• Ansprache der Mixed Reality Feature group und vollautomatisches Laden der Mixed Reality controller uber die Erweiterung XrControllerModelKeyMSFT

• Analyse und Wiedergabe beliebiger Audiodaten, dazu: Synchronisation von Audio- und Videodaten.

Technischer Leiter der Entwicklung einer Virtual-Reality-Anwendung zur Digitalisierung des Design und Modellierungsprozesses bei Volkswagen und Volke.

• Ermittlung der Anforderungen an die Software
• Planung und Entwurf von Software Komponenten mit UML.
• Einführung gängiger Methoden moderner Software-Entwicklung

Schulungen der Mitarbeiter.

• Gelegentliche Schulung der Mitarbeiter in den Feldern:
• Clean Code (SOLID, dependency injection mit Autofac, Einführung von Code Conventions)
• C#, neue Versionen, struct vs. class, LINQ, Datentypen
• Effizientes Arbeiten mit Visual Studio
• TDD (Nunit, Moq)
• Design Patterns und Antipatterns,
• Umgang mit Gitlab zur Versionsverwaltung

• Konzeption und Implementierung von WPF Komponenten, sodass je nach Wunsch ein bis neun Videos zeitgleich in einem Grid wiedergegeben werden k¨onnen.

• Design und Implementierung einer Timeline, die aufgenommene Beobachtungen entlang der Zeitachse des Videos darstellt. 
• Timeline und Hauptprogramm laufen in separaten Threads, um eine höhere Performance zu ermöglichen.

• Konfiguration der CI/CD-Pipeline von GitLab (mit damaligem Fokus auf CI). Einsatz von GitLab Runner Docker images, um den Test- und Build-Prozess zu automatisieren.

• Zusammenarbeit mit der IAVF aus Karlsruhe. Erprobung verschiedener Algorithmen zur vollautomatischen Erkennung von Anomalien in Sensordaten (Motorprufstände).

• Um Näherungslösungen im Bereich der CAD-Mathematik zu errechnen, wird oft die Methode der kleinsten Quadrate nach Gauß verwendet. Teil der Methode ist das Gaußsche Eliminationsverfahren. 
• Die damalige Implementierung des Verfahrens wurde bei größeren Matrizen instabil. 
• Es wurde ein grafischer Debugger entworfen, durch den das Problem sichtbar wurde. Anschließend wurde der Algorithmus neu, nach dem LR-Verfahren, implementiert.

• Implementierung eines Physiksystems, um die Performance der Kollisionsabfragen zwischen Nutzer und Modellgeometrie zu erhöhen.

• Entwicklung eines eigenen, schlanken Byte-Protokolls, um eine Kollaboration von bis zu 10 Anwendern zu erlauben. Dazu: Implementierung einer Client-Server-Architektur.

• Entwurf und anschließende Neuentwicklung der bestehenden Anwendung hin zu einer parallelen Entity-Component-System Architektur.

• Non uniform rational B-Splines (Nurbs) sind ein mathematisches Konstrukt, mit dem Oberflächen und Linien anhand von Punkten modellierbar gemacht werden.
• Die Algorithmen zur Evaluation von Nurbs sind langsam und rekursiv und daher nicht zur Berechnung auf Grafikkarten geeignet. Ich habe einen Algorithmus entworfen, der gut parallelisierbar ist und diesen dann mittels Compute-Shadern zur Berechnung auf der Grafikkarte implementiert. 
• Dadurch konnte der vorherige Algorithmus ersetzt und um ein Vielfaches beschleunigt werden. Hierfür wurde im Nachhinein ein Patent angestrebt.

Training und Evaluierung verschiedener Kobinationen aus Datenvorverarbeitung, Feature Extraction und Klassifikator, um ein möglichst gutes Erkennen von Stimmung in unbekannten Tweets zu gewährleisten.