Dr. Johan von Forstner

Als leitender Entwickler für den Bereich Automotive In-Cabin Sensing mit Kameras und Radarsensoren (60 GHz, UWB) bei PARADOX CAT unterstütze ich Kunden wie BMW in Prototypen- und Serienentwicklungsprojekten über den gesamten Machine Learning-Prozess von Datenaufnahme bis zur Optimierung für Embedded-Plattformen. Technologien: Python, PyTorch, TensorFlow, JAX, OpenCV, TensorFlow Lite, MLFlow, Azure Machine Learning, Hydra, Optuna, CUDA

Als Teil des BMW BETA labs R&D-Teams entwickle ich Prototypen für neue Funktionen im Bereich des In-Cabin Sensing und natürlichen Benutzeroberflächen für zukünftige BMW-Fahrzeuge. Dabei nutze ich Computer Vision und weitere moderne Sensoren. Dazu gehören das Sammeln von Datensätzen, die Implementierung von Datenverarbeitungspipelines, das Trainieren von Deep Learning-Algorithmen und deren Einsatz auf mobilen Plattformen.

Promotion, Abschluss mit Auszeichnung (summa cum laude) im Februar 2021 Teil des wissenschaftlichen Teams des Instruments "Radiation Assessment Detector" auf dem Marsrover Curiosity und dem Lunar Lander Neutrons and Dosimetry-Experiment auf der Mondmission Chang'E 4. Forschungsschwerpunkte: - Strahlungsumgebung auf dem Mars - Ausbreitung von Sonneneruptionen im Sonnensystem - Einfluss von Sonneneruptionen auf die kosmische Strahlung

Verschiedene Projekte für Android, iOS und das Web mit Java, Kotlin, Python und Swift, wie zum Beispiel: - Web Opac App (https://opac.app/) - Vertretungsplan.app (https://vertretungsplan.app/) - pretix (https://pretix.eu) Projektleiter für die Vertretungsplan.app.

Promotion — Mit Auszeichnung (summa cum laude)

Master of Science

Bachelor of Science