Stefan Gutowsky verfügbar

Stefan Gutowsky

Mathematische Modellbildung u. Optimierung - Kypernetik

verfügbar
Profilbild von Stefan Gutowsky Mathematische Modellbildung u. Optimierung - Kypernetik aus Offenburg
  • 77656 Offenburg Freelancer in
  • Abschluss: M.Sc Technische Kybernetik
  • Stunden-/Tagessatz:
  • Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher) | französisch (Grundkenntnisse)
  • Letztes Update: 23.06.2020
SCHLAGWORTE
PROFILBILD
Profilbild von Stefan Gutowsky Mathematische Modellbildung u. Optimierung - Kypernetik aus Offenburg
DATEIANLAGEN
Mitarbeiterprofil Stefan Gutowsky

Diese Anzeige ist nur für angemeldete Nutzer möglich.

SKILLS
Tätigkeitsschwerpunkte:

SAP Module:
  • SAP Fiori
  • SAP Leonardo
  • SAP UI5
  • Softwareentwicklung (embedded sowie allgemein)
  • UI/HMI/Frontend Entwicklung
  • Algorithmenentwicklung
  • Agiles Projektmanagement & Produktentwicklung
  • Hardwarekonzeptionierung
  • Infrastrukturplanung sowie Implementierung
  • State-of-the-Art KI-Consulting
  •  
Inhalte und Konzepte:
  • Regelungstechnik
    • H-Infinity, Optimal sowie Nonlinear Control
    • Mathematische Modellbildung und Systemidentifikation
  • Mathematische Optimierung
    • Dynamic Programming
    • Convex Programming
    • Nonlinear Programming
  • Computer Vision
  • Machine & Deep Learning / Stochastische Prozesse
    • GMMs, HMMs, HHMMs
    • Regression
    • GANs
    • CNNs
    • RNNs
    • (Deep) Reinforcement Learning
  • Signal Processing
  • Containerisierung & Infrastruktur-Security
  • Robotics
Skillprofil:
Legende:
1= Grundkenntnisse
2= Erweiterte Grundkenntnisse
3= In der Praxis erworbenes Wissen
4= Sehr gute praktische Kenntnisse


Programmier- und Skriptsprachen:
- Assembler          4
- C                        4
- C#                      4
- C++                    4
- C++/CLI             4
- HTML                 3
- HTML5               3
- Java                   3
- JavaScript          2
- Matlab/Simulink 3
- PHP                   2
- Python               4

SAP Module:
SAP Fiori          4
- SAP Leonardo  3
- SAP UI5           4

Datenbanken:
MongoDB         3
- SQL                  3

Sonstiges:
- CI/CD Pipelines (z.B Jenkins, Travis)         4
- Docker                                                         4
- Elasticsearch                                               3
- Embedded Systems (z.B Analog Devices) 4
- Flask                                                           3
- ML/DL Frameworks (Tensorflow, Darknet, PyTorch, Caffee, Keras) 4
- OpenCV                                                     4
- ROS                                                           3
- UML                                                           4
 

Projekte:

03.2019 bis 05.2019: Auslegung eines low-cost-Systems für maschinelles Lernen auf hardwarebeschränkten Edge-Geräten

Kunde:
internes Projekt

Erbrachte Leistungen:
  • Auswahl von Hardwarekomponenten hinsichtlich Witterungsbeständigkeit und Leistungsfähigkeit.
  • Auswahl geeigneter Netzwerkarchitekturen und Implementierungsstrategien.
  • Entwicklungsplan für Projekt: Kamerabasierte Situationsanalyse in Pflegeanwendungen.


02.2019 bis 03.2019: Automatisierte Verkehrszählung sowie Anomaliedetektion im Straßenverkehr

Kunde: diverse Städte

Erbrachte Leistungen:
  • Entwicklung einer Software für eine vollautomatisierte Analyse der momentanen Verkehrssituation sowie Echtzeitauswertung des Verkehrsaufkommens von Personen und Fahrzeuge.
  • Die Analyse der Verkehrssituation erkennt Anomalien im Straßenverkehr (Falschfahrer, Unfälle, Stau, etc) und meldet diese bei Bedarf.
  • Die Auswertung des Verkehrsaufkommen klassifiziert die Teilnehmer nach der Fahrzeugklasse (LKW ,PKW ,Bus , etc…).
Technologien / Module:
  • Machine/Deep Learning
  • C++/Python
  • Backend mit Docker

06.2018 bis 02.2019: Entwicklung smart City Kamera Sensor

Kunde: Vossloh-Schwabe / Panasonic

Erbrachte Leistungen:
  • Die entwickelte Software ermittelt die momentanen Lichtverhältnisse in Lux und erkennt Passanten sowie Fahrzeuge und deren Bewegungsrichtung. Werden Passanten erkannt, welche die Fahrbahn kreuzen (Zebrastreifen) kann dies mittels serieller Kommunikation ausgelesen werden um z.B den Beleuchtungsgrad der Straßenbeleuchtung zu erhöhen.
  • Die Erkennung kompensiert vollautomatisch die Perspektive der Kamera.
  • Aufgrund der minimalen Hardwareressourcen wurden High-Performance Treiber entwickelt
  • Firmwareentwicklung für das Basissystem.
Technologien / Module:
  • Embedded Systems
  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • uCLinux
  • Assembler/C
  • Analog Devices
  • RS485/DALI

06.2018 bis 09.2018: Entwicklung einer generischen Fiori-App für die Vorbemusterung des Kunden

Kunde: Fertighaushersteller

Projektbeschreibung:
Entwicklung einer generischen Fiori-App zur Vorbemusterung des Kunden für die Zusammenstellung des Hauses. Dynamischer Aufbau des Fragenkataloges, Implementierung einer Bar-Code-Scanner-Lösung und eigenen Controls mit Mock-Server.
                                             
Erbrachte Leistungen:
  • Programmierung JavaScript
Technologien / Module:
  • SAP Fiori
  • SAP UI5
  • JavaScript
  • SAP WebIDE
  • JSON
  • XML
 

05.2018: Case Study

Kunde: ruff_consult

Erbrachte Leistungen:
  • Dashboard Visualisierung
  • MongoDB mit Elasticsearch Integrierung
Technologien / Module:
  • Python/Flask
  • MongoDB
  • Elasticsearch
  • HTML5/Javascript

01.2018 bis 02.2018: Automatisierung der Schadensaufnahme von Gemälden und Skulpturen.

Erbrachte Leistungen:
  • Die entwickelte Software nutzt Bildinformationen von einem Gemälde oder einer Skulptur um vollautomatisch etwaige Schäden zu Identifizieren und zu Klassifizieren.
  • Des Weiteren wird eine Detaillierte Schadenskartierung erstellt. 
Technologien / Module:
  • Deep Learning/Tensorflow
  • C++
  • Computer Vision


Seit 01.2019: Neuentwicklung SAP Retail Einkaufs- und Categorymanagement

Kunde:
Lösungsanbieter für Informations- und Telekommunikations-Systeme eines deutschen Handelskonzern

Projektbeschreibung:
Einkaufsportal mit Verwaltung Sortiment, Qualitäten, Preise und Lieferanten / Lager / Regionen auf Basis SAP Fiori / SAP Retail unter Verwendung eine UI-First Design-Thinking-Ansatzes in einem agilen Scrumban (Scrum und Kanban) - Team.
                                             
Erbrachte Leistungen:
  • Erstellung Mock-Ups in SAP Build auf Basis der Benutzerbedürfnisse
  • Programmierung der Oberflächen
Technologien / Module:
  • SAP UI5 / SAP Fiori
  • JavaScript
  • XML
  • CSS
  • Build.me
  • Jira / Confluence
  • Scrum
  • Kanban


12.2018 – 02.2019: Entwicklung einer offlinefähigen FIORI-App für Servicemitarbeiter zur Pflege von Serviceaufträgen

Kunde: Hersteller von Tür-, Fenster-und Sicherheitstechnik aus Leonberg

Projektbeschreibung:
Anwendung für die Feldtechniker zur Wartung und Reparatur. Die Anwender erhalten eine Arbeitsliste mit Aufträgen, welche sie selbstständig mit Hilfe der App abarbeiten können. Da es sich um ein heterogenes Umfeld handelt, wurde die App responsive für alle Gerätetypen programmiert. Die besondere Herausforderung lag in der Offline-Fähigkeit über alle Browser und Gerätetypen hinweg.
                                             
Erbrachte Leistungen:
  • Erstellung Frontenddesign
  • Anlage und Design der offline Datenbank
Technologien / Module:
  • SAP UI5
  • JavaScript
  • XML


11.2017 bis 12.2017: Entwicklung einer Webpräsenz

Erbrachte Leistungen:
  • Entwicklung, Back- & Frontend
  • Content Management System mit Suchfunktion 
Technologien / Module:
  • PHP/HTML/JavaScript
  • Elasticsearch
  • SQL


06.2017 bis 01.2018: Optimal Control of a Hybrid Powertrain

Kunde:
Robert Bosch GmbH

Projektbeschreibung:

Mittels Deep Reinforcement Learning wurde eine optimale Regelung eines Diesel-Hybrid Fahrzeugs entwickelt und implementiert.

Erbrachte Leistungen:
  • Entwicklung eines Deep Reinforcement Learning Frameworks mit Tensorflow
  • Optimal Regelung eines Hybrid-Fahrzeuges mittels Deep Reinforcement Learning
  • Potenzialanalyse im Vergleich zu bestehenden Optimierungsmethoden
  • Minimierung der benötigten Hardwareressourcen
Technologien / Module:
  • Matlab/Simulink
  • Deep Learning/Tensorflow
  • Python
  • Optimal Control
  • Dynamic Programming

2016 bis 2017: Entwicklung einer Softwarelösung für eine automatisierte Analyse von Fahrzeug-Messdaten

Kunde:
Robert Bosch GmbH

Erbrachte Leistungen:
  • Systemintegration der Softwarelösung
Technologien / Module:
  • Matlab
  • MDF
  • C, C++
  • Signalverarbeitung

2013 bis 2016: Entwicklung eines UI/HMI für den Bordcomputer von Diesel-Hybrid Fahrzeuge.

Kunde: Robert Bosch GmbH

UI/HMI zu sehen in dem Artikel:
http://www.autoexpress.co.uk/car-news/91597/is-this-the-car-that-will-save-diesel      

Projektbeschreibung:

Für die Entwicklung von Diesel-Hybrid Fahrzeugen wurde eine HMI für den Bordcomputer der Versuchsträger entworfen und implementiert. Das entwickelte Produkt wird neben Kunden-Demonstrationen auf für die Entwicklung neuer Fahrzeugfunktionen angewendet. Zudem wurde eine Anwendung für die Verarbeitung und Analyse von Fahrzeugmesssignalen entwickelt und implementiert.

Erbrachte Leistungen:
  • Entwicklung und Umsetzung eines HMI für Diesel-Hybrid Versuchsträger
  • UI/HMI Design für Entwicklung und Demonstration
  • Post-processing tools für die Verarbeitung von Messdaten
  • Virtualisierung des Betriebszustands
  • Steuerung und Regelung des Fahrzeuges 
Technologien / Module:
  • C++, C
  • CAN-Bus
  • MDF
  • Signalverarbeitung


Skillprofil:
Legende:
1= Grundkenntnisse
2= Erweiterte Grundkenntnisse
3= In der Praxis erworbenes Wissen
4= Sehr gute praktische Kenntnisse

Programmier- und Skriptsprachen:

Assembler – (4)
  • C – (4)
  • C# - (4)
  • C++ - (4)
  • C++/CLI - (4)
  • HTML – (3)
  • HTML5 – (3)
  • Java – (3)
  • JavaScript – (2)
  • Matlab/Simulink – (3)
  • PHP – (2)
  • Python – (4)
                              
Datenbanken:
           
  • MongoDB – (3)
  • SQL – (3)                            
                              
Sonstiges:
  • CI/CD Pipelines (z.B Jenkins, Travis) – (4)
  • Docker – (4)
  • Elasticsearch – (3)
  • Embedded Systems (z.B Analog Devices) – (4)
  • Flask – (3)
  • ML/DL Frameworks (Tensorflow, Darknet, PyTorch, Caffee, Keras) – (4)
  • OpenCV – (4)
  • ROS – (3)
  • UML –(4)
                              
                              





 
PROJEKTHISTORIE
Auf Anfrage
 
KONTAKTANFRAGE VERSENDEN

Nachricht:

Absenderdaten: