Development Engineer ADAS w/m/d
AVL
Graz, Steiermark, AT
vor 4 Tg.
  • Verständnis der Kundenbedürfnisse und Übertragung dieser in Projektanforderungen
  • Entwicklung und Prüfung von Softwarekomponenten (testgetriebene Entwicklung)
  • Definierung von Schnittstellen und Interaktionen hochverteilter Softwarekomponenten
  • Integrierung und Prüfung von Softwarekomponenten, Anwendungen und Sensoren in Simulation, Hardware in the Loop (HiL) und im realen Fahrzeug
  • Diagnostizierung von Leistungsprobleme und Verbesserung der Verarbeitungszeit
  • Analyse, Bewertung und Integration von Schlüsseltechnologien in vorhandenen Anwendungen
  • Dokumentierung von Komponenten und Funktionen, Kommunikation der Ergebnisse und Weitergabe von Wissen an Kollegen und Kunden
  • Erstellung von Berichten und Weitergabe an Kunden gemäß dem AVL-Prozess
  • Erfolgreich abgeschlossenes Studium (FH, TU oder Universität) im Bereich Telematik, Informatik oder ähnliches
  • Fundierte Praxiserfahrung mit C / C++ und Python
  • Erfahrung in der Entwicklung von Algorithmen für Sensorfusion, Pfadplanung und -steuerung für das gesamte Spektrum der L2(+), L3 und L4 Produkte und Dienstleistungen
  • Erfahrung in der Bereitstellung von Entwurfsrichtlinien und Implementierungen für Konnektivitätsfunktionen (z. B. 4 / 5G, WIFI, Bluetooth, UWB) und Lokalisierung (GNSS, RTK, IMU, Odometrie) einschließlich Mapping
  • Fundierte Kenntnisse der Softwareentwicklungstechniken und -prozesse (OOP, FP, PWA, Agile, DevOps)
  • Kenntnisse der V2X-Anwendungen (C-V2X, pWLAN 802.11p)
  • Erfahrung bei der Identifizierung algorithmischer Änderungen, die für die Anpassung von Anwendungen an verschiedene Sensorsätze für die Automobilindustrie (z.

    B. Kamera, Lidar, Radar, Ultraschall) und Middleware erforderlich sind

  • Kenntnisse der Netzwerk- und Kommunikationstechnologien
  • Robotikkenntnisse (z.B. ROS)
  • Sicherheitssystemkenntnisse von Vorteil (z.B. Computer, Netzwerk)
  • Grundkenntnisse in Fahrzeugbussystemen (z.B. CAN, FlexRay, Automotive Ethernet)
  • Kenntnisse in Computer Vision und / oder maschinellem Lernen von Vorteil
  • Gute Englisch- und Deutschkenntnisse
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