
Fabian Häusl
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Fabian Häusl
- Bis heute 1 Jahr und 1 Monat, seit Juni 2024
Software-Entwickler X-ray & CT
ZEISS Industrial Quality Solutions
- 2 Jahre und 3 Monate, März 2022 - Mai 2024
Software-Entwickler Bildverarbeitung
ZEISS Industrial Quality Solutions
Bildverarbeitungsalgorithmen für die optische Messtechnik: Subpixel-Kantendetektoren, Template Matching, Objekterkennung, Leistungsoptimierung
Entwicklung und Evaluierung von Kompressionsalgorithmen für LiDAR-Daten (Octrees, Autocoder, LSTM-basierte neuronale Netze), Softwareentwicklung für Toolchain zwischen dem Recording-Fahrzeug und DNN-Training für autonomes Fahren
- 10 Monate, Dez. 2019 - Sep. 2020
Wissenschaftliche Hilfskraft
Universität Bayreuth, Lehrstuhl Biofluid Simulation and Modeling
Mitentwicklung der freie-oberflächen Lattice Boltzmann Software "FluidX3D", die im Bereich Bio-Mikrofluidik eingesetzt wird. • Entwicklung einer HPC Erweiterung zur SImulation von Blasenströmungen (C++, OpenCL) • Effiziente Visualisierung freier Oberflächen mittels Meshing-Algorithmen und VTK. • Re-factoring der existierenden Code-Basis unter Einsatz der C++ STL.
- 1 Jahr und 7 Monate, Juni 2018 - Dez. 2019
Wissenschaftliche Hilfskraft
Fraunhofer IPA
Mustererkennung in Spannungsprofilen für "Lean Data Services" in Produktionsbetrieben. Design von Platinenlayouts, Entwicklung und Test von Messprogrammen in C, Vorverarbeitungsalgorithmen für Machine Learning.
- 2015 - 2015
Praktikant
Continental Automotive GmbH, Regensburg, Germany
Controlling, Sales & Portfolio
Ausbildung von Fabian Häusl
- Bis heute 5 Jahre und 9 Monate, seit Okt. 2019
Physik
Universität Bayreuth
Physik M.Sc. mit den Schwerpunkten Theoretische Physik, Fluiddynamik, Biologische Physik, Numerik, Maschinelles Lernen, Computational Physics.
- 3 Jahre und 1 Monat, Okt. 2016 - Okt. 2019
Physik
Universität Bayreuth
Physik B.Sc. mit den Schwerpunkten Theoretische Physik, Mathematik, Programmieren, Elektronik, Computational Physics. Abschlussarbeit: MPI-basierte Multi-GPU-Erweiterung der Lattice-Boltzmann-Methode (1,0).
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Spanisch
Gut
Latein
-
Altgriechisch
-
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