Quang Tuan Anh Nguyen

* Adaptive AUTOASAR, e.g., LogAndTraceInstanciation * V-model/ASPICE activity: SWE.1, SWE.2, SWE.3, SWE.4, and SWE.5 * Software development from requirement to delivery, customer support * Issues support and functionality development * Features implementation and testing, security feature implementation, code quality, CI/CD-cloud integration * Target OS: QNX, Yocto OS, x86_64, armv8_64, FMEA, ISO 26262 Tool: Pytest, Google Test, Putty, Astree, GDB, CTC++, Sphinx, COVESA dlt-viewer, conan, QEMU, OSD

* Adaptive AUTOASAR platform, specialized in LogAndTraceInstanciation * V-model/ASPICE activity: SWE.3, SWE.4, and SWE.5 * Development and Quality Assurance: features implementation and testing, code quality, CI/CD-cloud integration * Team coaching and workflow enhancement, issues support and light-weight functionality development * Target OS: QNX, Yocto OS, x86_64 and armv8_64, C++/C, python, PlantUML Tool: Pytest, Google Test, Google Mock, GDB, Testwell CTC++, Sphinx, COVESA dlt-viewer, conan, QEMU, OSD

* UDS Message Implementation (C/C++, Design Patterns) according to ISO-13400, ISO-14226, Adaptive Autosar SW Specifications * Virtual Environment set-up for Yocto and QNX (virtual and HW, e.g., S32V234 Board) * UnitTest (C/C++) and Functional Testing (CANoe, Python) * Code generation (python) from DEXT (Diagnostic Extract Template, OEM specific) Tool: CANoe, Google Test, Google Mock, Putty, VMWare, Momentics

+ Thema: Performance Simulation of Scheduling Mechanisms for Heterogeneous Automotive Software System + Stichwörte: APP4MC and ChronSim, RBS, SiL, Xtend, C, Java + Die Arbeit konzentriert auf die SW-Integration des Automobilsystems, besondern mit Echtzeit Anforderung zu garantieren und Multi-/Many-core ECU Rechenleistung auszunutzen. Am Ende, ein Scheduling Algorithmus mit Konfiguration Guideline, die in Hypervisor/ Echtzeit Betriebsystem implementiert sein kann, ist die Ergibnis.

Augaben: + Signalverarbeitung, Roboterintegration, Programmierung + Optimierung Algorithmus Implementierung Angewendete Methoden und Tools: + Python, Git, Linux, Octave, Jupiter Notebook

Sprache: Java, Xtend Platform: Amalthea (APP4MC) Taget: Multi-/Many-core platform, automotive system Aufgaben: + JUnit test schreiben für Simulation Tool + Tool entwickeln + Platform Migration, z. B. von Amalthea 1.1.1 nach APP4MC 8.0 + unterstützen die Transformation zwischen ALMATHEA und ChronSim Models (um Scheduling Simulation auf ChronSim zumachen)

+ Unterstützung bei der Auslegung und Simulation von elektrischen Antrieben + Einarbeitung in die Objektorientierte Sprache (OOP) von Matlab + Programmieren Ecore model mit Sirius und entwickeln Code + Berechnung hydraulischer Verluste von Zusatzwasserpumpen + Erstellung von Auswerteroutine für die Motorauslegung + Vergleich mit Wettbewerbsprodukten

+ programmieren Mikro-kontroller in kleines Rally Car

Scheduling Algorithms für Heterogeneous Automotive System (Sporadic Scheduling, Periodic Scheduling, ...)

PID control für Electric Motor