Maik Ringkamp

- Technische Leitung "Radar Multi-Object Tracking": Team von 8 Ingenieuren. - Entwicklung hybrider Wahrnehmungssysteme: Kombination aus Deep Learning (Klassifizierung) und klassischen Algorithmen (Kalman-Filter, Data Association) für Embedded Hardware. - Reporting der Roadmap und Entwicklungsfortschritte auf Director-Level. Akademisches Engagement: Betreuung von Masterarbeiten & Gastvorlesungen über Radar-Perception. - C, C++, Python, PyTorch, git, CI/CD & MLOps, Sensor Fusion, Embedded Systems.

- Feature Owner für die Eigenbewegungschätzung und Prädiktion (Ego-Trajectory). - Entwicklung von SLAM-Methoden und Frenet-Koordinatentransformationen zur präzisen Lokalisierung und Trajektorienberechnung. - Absicherung der Algorithmen durch SIL-Simulationen sowie automatisierte Modul- und Unit-Tests. - Tech Stack: C, Python, Radar SLAM, Kinematic Modeling, State Estimation.

- Verantwortung für das Feature „Trailer Detection“ von der Konzeptphase bis zum Serienstart (0-to-Series). - Ressourcenoptimierte Implementierung von Radar-Perception für Knickwinkel-Tracking und Dimensionsschätzung mittels Kantenerkennung und Kalman-Filter. - Erfolgreiche Übergabe der Feature-Ownership an einen internationalen Standort nach Etablierung des Frameworks. - Tech Stack: C, Python, Embedded, Radar Perception, Frenet Transformations, Signal Processing.

- Code zur Datenvisualisierung in Python implementiert - Numerische Verfahren zur Simulation mechanischer Systeme in C++ implementiert - Algorithmen zum Lösen gemischt diskret-kontinuierlicher Optimalsteuerungsprobleme entwickelt (C++) - Optimierungssoftware modularisiert mittels dynamic library loading in C++ - Vorträge auf internationalen Konferenzen gehalten, Artikel in Fachzeitschriften veröffentlicht - Studenten unterrichtet, Arbeiten und einen studentischen Mitarbeiter in der Programmierung betreut

Import, Export, Einzelhandel. Entwicklung von Software zur Automatisierung der innerbetrieblichen Arbeitsprozesse. Programmierung in Java

- Code zur Datenvisualisierung in Python implementiert - Numerische Verfahren zur Simulation von Differentialgleichungen in C und C++ implementiert - Algorithmen zum Lösen von Mehrzieloptimierungs- und Optimalsteuerungsproblemen entwickelt (C, C++) - Vorträge auf internationalen Konferenzen gehalten, Artikel in Fachzeitschriften veröffentlicht - Studenten unterrichtet und einen studentischen Mitarbeiter in der Programmierung betreut

Erweiterung des GAIO (Global Analysis of Invariant Objects) Softwarepaketes. Eingesetzte Programmiersprachen: C, Matlab, Python

Anlageninstallation und Inbetriebnahme beim Kunden. Aufbauen, Verdrahten und Testen von Schaltanlagen im Schaltschrankbau sowie Unterweisung von Auszubildenden.

Ausbildung zum Energieelektroniker Fachrichtung Anlagentechnik

Mehrzieloptimalsteuerung gemischt diskret-kontinuierlicher Systeme.

Analysis, Optimierung, Numerik, Stochastik