Dipl.-Ing. Markus Aschenbach

Angestellt, SE-Teamleiter physisches Bordnetz, BMW Group
Munich, Germany

Fähigkeiten und Kenntnisse

langjährige Berufserfahrung
Machine learning
Python-Programmierung
Studiumabschluss Elektromobilität
Abgeschlossene Berufsausbildung zum Elektroniker
Programmierung in Matlab/Simulink
fortgeschrittene Kentnisse DSpace
SPS-Programmierung
C (Programmiersprache)
Java Programmierung
Eigeninitiative
hohe Sozialkompetenzen
Antriebsstrang
MCA
Hardwareentwicklung
Engineering
Architektur
Agile Entwicklung
Physisches Bordnetz

Werdegang

Berufserfahrung von Markus Aschenbach

  • Current 3 years and 6 months, since Dec 2022

    SE-Teamleiter physisches Bordnetz

    BMW Group

    SE-Teamleiter physisches Bordnetz

  • 10 months, Feb 2022 - Nov 2022

    HW engineer physical el. system

    MAN Truck & Bus SE
  • 10 months, Oct 2018 - Jul 2019

    Masterand

    BMW Group

    Masterarbeit im Bereich Deep Learning.

  • 1 year and 6 months, May 2017 - Oct 2018

    Studentische Hilfskraft

    Hochschule für angewandte Wissenschaften München

    Studentische Hilfskraft im Forschungsprojekt zur Elektrifizierung eines Serienfahrzeugs der Hochschule München. Neugestaltung des Antriebsstrang sowie Speicherkonzept und Überarbeitung jeglicher TÜV relevanter Funktionen.

  • 6 years and 3 months, Mar 2011 - May 2017

    Service-Techniker

    FMgo! GmbH

    Servicetechniker im Bereich Elektro bei der FMgo! GmbH als Dienstleister für die Munich RE. Tätigkeit als Berufseinsteiger, später im Studium, als Werkstudent.

  • 7 months, Mar 2015 - Sep 2015

    Hochschul-Praktikant im Bereich Connected E-mobility

    BMW Group

    Praktikantenstelle bei der BMW AG im Umfeld Wulitätsmanagement des Bereichs Connected E-mobility. Funktionsabsicherung der Funktionen Charge Now und verschiedener Fahrzeugfunktionen der Modellreihe i.

Ausbildung von Markus Aschenbach

  • 2 years and 4 months, Mar 2017 - Jun 2019

    Elektrotechnik

    Hochschule für angewandte Wissenschaften München

    Focus - Machine Learning - El. powertrains - Control systemss engineering - Power pack and el. storage solutions

  • 2 years and 4 months, Mar 2017 - Jun 2019

    Elektrotechnik

    Hochschule München

    Elektrische Maschinen Regelungstechnik Batteriesysteme Autonome Systeme Deep Learning

  • 4 years and 6 months, Oct 2012 - Mar 2017

    Elektrotechnik - Elektomobilität

    Hochschule für angewandte Wissenschaften München

    Regelungstechnik Elektrische Maschinen Fahrzeugtechnik Batteriesysteme Elektrotechnik

Sprachen

  • German

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

  • English

    C1 (Fließend)

  • French

    A1-A2 (Grundkenntnisse)

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