Florens Fraidling
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Florens Fraidling
Datenverarbeitung und Deep Learning mit Python. Masterarbeit: „Anomaly Detection in Time Series Data with Neural Networks” Werkstudent: Erfassung und Verarbeitung von Betriebsparametern technischer Reinraumanlagen (Zeitreihendaten)
Embedded Systems Software Developer: C Programmierung, UART Datenverbindung von Cellular IOT Boards zu STM32–Mikrocontroller auf den BSH Datenbus „DBUS-II“
Bachelorarbeit: „Analyse und Erweiterung der Debugumgebung für APIX-Treiber“ Embedded Systems Software Development, Aufbau einer Debugumgebung zum Test von Automotive Displays. Embedded C Programmierung von CAN- und SPI Kommunikationsschnittstellen, Lauterbach JTAG-Debugger.
Praxissemester: „Analogwertverarbeitung an Fernwirkunterstationen“ U-Bahn Fernwirktechnik Infrastruktur, SPS-Programmierung (IEC 61131)
Ausbildung von Florens Fraidling
- 2 Jahre und 3 Monate, Okt. 2017 - Dez. 2019
Master Elektrotechnik
Hochschule München
Autonome Systeme: Autonome Systeme (Robotik, Universal Robot, ROS) Cyber Physical Systems (IOT, MQTT, LoRaWAN, C) Machine Learning (Deep Learning, Python, Keras)
- 3 Jahre und 7 Monate, März 2014 - Sep. 2017
Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik
Hochschule München
Technische Informatik: Automatisierungstechnik (SPS Programmierung: IEC 61131) Embedded Systems (Mikrocontroller+Peripherie, C)
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
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