Lebenslauf

• Diplom-Studium des Wirtschaftsingenieurwesens am Karlsruher Institut für Technologie mit den Schwerpunkten
  • Fahrzeugtechnik und regenerative Energien
  • Praxissemester bei der Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG in Weissach
  • Diplomarbeit: „Technische und wirtschaftliche Machbarkeitsanalyse einer neuartigen Testmethode für Fahrerassistenzsysteme“ am Forschungszentrum Informatik (FZI) und bei der IPG Automotive GmbH, Karlsruhe (2012)
• Master-Studium der Wirtschaftspsychologie, Leadership & Management mit den Schwerpunkten
  • Vertiefung in Markt- und Werbepsychologie
  • Masterarbeit: „Implikationen der Branchentrends im Automobilsektor für die Organisationsgestaltung und Personalanforderungen im Bereich der Entwicklung“
• Ingenieur Test Systems & Engineering für den virtuellen Fahrversuch und Hardware-in-the-Loop Systeme bei IPG Automotive (2012-2014)
• Produktmanager für Test Systems bei IPG Automotive (seit Januar 2015)
• Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ITIV zu 50% (von Juli 2017 bis Juni 2020)

Betreute abgeschlossene studentische Arbeiten

• MA: "Konzeptionierung und Umsetzung eines Clusteringverfahrens für Fahrszenarien basierend auf Machine Learning; Design and Implementation of a Clustering Method for Driving Scenarios Based on Machine Learning"
• MA: "Entwurf und Implementierung eines Reinforcement Algorithmus für die Entwicklung von Testmethoden des hochautomatisierten Fahrens; Design and Implementation of a Reinforcement Algorithm for the Development of Test Methods for Highly Automated Driving"
• MA: "Entwicklung und Implementierung eines Konzeptes zur Metabeschreibung von Fahrszenarien mit Fokus auf die Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmern"
• MA: "Evaluierung von Deep-Learning-Algorithmen zur Identifikation von Fahrmanövern in aufgezeichneten Fahrdaten"
• MA: "Künstliches Lernen" - Trainingdaten aus dem virtuellen Fahrversuche für Deep Learning Algorithmen; "Artificial Intelligence" - Training Data From a Virtual Driving Test for Deep Learning Algorithms
• MA: "Analyse der technologischen Herausforderungen hochautomatisierten Fahrens für den Entwicklungsprozess"
• MA: "Artificial Learning" - Trainingsdaten aus dem virtuellen Fahrversuch für Deep Learning Algorithmen; "Artificial Learning" - Data Generation by Virtual Test Driving for Training Deep Learning Algorithms"
• MA: "Untersuchung des Potentials einer Synergie aus realem Fahrversuch und Simulation am Beispiel einer visionsbasierten Fusionsmethode zur Fahrspurzuordnung eines Fahrzeugs"
• BA: "Framework zur Testfallklassifikation für hochautomatisierte Fahrfunktionen"
• MA: "Konzept und Entwicklung einer intelligenten, adaptiven Fahrzeuglängsregelung; Concept and Development of an Intelligent and Adaptive Longitudinal Cruise Control"