17.11.2025 aktualisiert


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Premiumkunde
100 % verfügbarSenior Software Developer | Electrical Engineer
Regensburg, Deutschland
Deutschland
Master of Science (M.Sc.)Skills
C (Programmiersprache)Microsoft WindowsC++DatenbankenLinuxDevopsInfrastrukturPythonMicrosoft Visual StudioMongodbNumpyOpencvBetriebssystemeSoftware ArchitectureQt Modeling Language (QML)Qt (Software)SubversionVhdlFlaskBackendGitGitlab-CiSoftware Version ControlDocker
Softwareentwickler mit Spezialisierung auf Python Entwicklung.
Bereiche:
Software-Architektur, Infrastruktur, Backend, DevOps, Datenbanken
Programmiersprachen:
Python, C, C++, VHDL
Betriebssysteme:
Windows & Linux
Versionsverwaltung:
Git, Subversion
Frameworks & Produkte:
Docker, GitLab CI/CD, Flask, Numpy, OpenCV, Visual Studio Code, QT Creator, PyCharm, Visual Studio, Atmel Studio, QML, MongoDB, REST
Bereiche:
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Python, C, C++, VHDL
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Windows & Linux
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Git, Subversion
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Docker, GitLab CI/CD, Flask, Numpy, OpenCV, Visual Studio Code, QT Creator, PyCharm, Visual Studio, Atmel Studio, QML, MongoDB, REST
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischgut
Projekthistorie
AI Chatbot für Mathematik Tutorials
Für die Lernplattform unterricht.de wurde ein KI-gestützter Chatbot entwickelt, der Schüler bei der Bearbeitung mathematischer Aufgaben unterstützt. Ziel des Projekts war es, ein leistungsfähiges und
zugleich sicheres System zu schaffen, das ausschließlich kontrollierte Ausgaben erzeugt und vollständig
auf lokalen Servern betrieben wird.
Die technische Umsetzung basiert auf einer modularen Microservice-Architektur, die verschiedene Aufgabenbereiche klar voneinander trennt. Die Datenbereitstellung erfolgt über eine PostgreSQL Datenbank, deren Inhalte mittels FastAPI effizient und flexibel zur Verfügung gestellt werden.
Für die künstliche Intelligenz kommen lokal gehostete Modelle zum Einsatz, deren Orchestrierung sowie die Verwaltung von Agenten und LLM-Zugriffen über LangGraph realisiert wird.
Ein benutzerfreundliches Interface ermöglicht die intuitive Kommunikation zwischen Nutzern und dem Chatbot. Um die Zuverlässigkeit und Qualität des Gesamtsystems sicherzustellen, werden alle Komponenten regelmäßig mit PyTest überprüft und validiert.
Fertigkeiten:
LangChain, LangGraph, LLM, Ollama, OpenAI, Python, FAISS Datenbank, PostgreSQL, REST API, FastAPI, Pytest, GitLab, CI/CD, Docker, Linux
Lichtsteuergerät für die Internationale Automobil-Ausstellung 2025
Für die Internationale Automobil-Ausstellung 2025 wurde das bestehende System von Digital-Auto um steuerbare Lichtanimationen erweitert. Ziel war es, eine flexible und zuverlässige Steuerung verschiedener Lichtszenarien zu ermöglichen. Hierzu wurde eine Palette an Steuersignalen entwickelt, die unterschiedliche Lichtsequenzen präzise auslösen können.
Als zentrales Steuergerät kam ein embedded Mikrocontroller mit einer speziellen Hardware-Erweiterung zur LED-Ansteuerung zum Einsatz. Die Firmware wird über eine moderne CI/CD-Pipeline automatisiert erstellt und als Docker-Image bereitgestellt, sodass Updates auch im verbauten Zustand komfortabel eingespielt werden können.
Für eine intuitive Konfiguration und Inbetriebnahme entwickelten wir zusätzlich eine Smartphone-App, die eine benutzerfreundliche Bedienung und schnelle Einrichtung des Systems ermöglicht.
Fertigkeiten:
Python, Pytest, GitLab, CI/CD, Docker, Flet, Microcontroller, Logic-Analyzer, Linux
Laborgeräte-Integration für Elektrosynthese-Prozesse
Ziel des Projekts war die nahtlose Integration mehrerer Laborgeräte in eine gemeinsame Steuerungsumgebung. Die entwickelte Anlage unterstützt die Prozessentwicklung in der Elektrosynthese
und leistet einen wesentlichen Beitrag zur Reduktion von Arbeitsaufwand und Kosten im Laborbetrieb.
Wir entwickelten eine modulare Softwareplattform mit einer zentralen Kommunikationsschnittstelle zur Anbindung sämtlicher Laborgeräte. Eine intuitive grafische Benutzeroberfläche ermöglicht die komfortable Steuerung und Überwachung der Anlage sowie die Visualisierung von Prozessschritten und Geräteparametern. Durch den Einsatz simulierter Messwerte ist der Hardware-Abstraktionslayer umfassend testbar, was eine effiziente Entwicklung und Qualitätssicherung gewährleistet. Zudem erlaubt der integrierte Sequencer die Definition und Ausführung flexibler, automatisierter Prozessabläufe, wodurch die Laborprozesse deutlich effizienter gestaltet werden können.
Fertigkeiten:
Python, Flet, Pytest, GitLab, CI/CD, UART, Ethernet, Git, YAML, JSON