Dr. Sebastian Schubert
Angestellt, Subproduct Owner Lidar Sensor Model and Tech Lead Uncertainty Modeling, Ibeo Automotive Systems GmbH
Hamburg, Deutschland
Über mich
I most interested in working on data-driven statistics and physics oriented challenges that generate societal benefits for everyone.
Werdegang
Berufserfahrung von Sebastian Schubert
Bis heute 2 Jahre und 9 Monate, seit Sep. 2021
Subproduct Owner Lidar Sensor Model and Tech Lead Uncertainty Modeling
Ibeo Automotive Systems GmbHRoles • Sub Product Owner Lidar “4D” Sensor Model • Tech Lead “Uncertainty Modelling” Tasks • Noise modelling for real time filtering (Extreme Value Theory, Maximum Likelihood Method, gradient descent) • 3D Point Cloud of via ROS • Dev of statistical models for filtering physical distortions • Algorithm development for range/blockage est • Handling and answering of RFQ and RFI Work tools • Prototyping in Python and MATLAB • SAFE (Scaled Agile Framework) • C++ (AUTOSAR, ASPICE) using git + CI workflow
- Development of statistical models for improving signal-to-noise analysis for Lidar Sensors - coordinate development of Hardware-Software Interface - create tools for visualization of a lidar point cloud
Core Research Tasks • Integration of complex algos in a GCM of the atmosphere (Runge-Kutta, Lyapunov vectors) • Modelling and analysis of atmospheric perturbations (Python, FORTRAN, MATLAB) • Dimensionality reduction using PCA and Fourier analysis • Application for research grants Work methods • Software development in international teams using version control (Git) • BLAS and LAPACK for reliable employment of linear algebra methods • Scientific computing utilizing high performance capabilities of DKRZ
Post-Doctoral Researcher im DFG Projekt "MERCI"
Studentischer Tutor für verschiedene Module der Physik und Mathematik.
Ausbildung von Sebastian Schubert
3 Jahre und 9 Monate, März 2012 - Nov. 2015
Geowissenschaften
Universität Hamburg
Implementierung mathematischer Algorithmen in geophysik. Modellen. Ziel war die Instabilitäten (Lyapunov Vektoren), welche das chaotische Verhalten vieler Wettermodelle beschreiben. Weitere Schwerpunkte: Modelentwicklung in Fortran und Python Datenauswertung in MATLAB und Python
5 Jahre und 10 Monate, Okt. 2005 - Juli 2011
Physik
Universität Hamburg
Astronomie Quantenfeldtheorie Teilchenphysik Funktionalanalysis Allgemeine Relativitätstheorie
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Schwedisch
Gut