und elektronischen Bauteilen • Routine im Umgang mit Multimeter, Oszilloskop, Arduino, Raspberry Pi LabVIEW, Python und Linux • Analytik und Sorgfalt: Systematische Fehlersuche, eigenständige Einarbeitung in neue Methoden

. Bereichen oder praktische Erfahrung sind wünschenswert • Erste Erfahrungen mit Arduino IDE, C/C++, HTML-Programmierung haben Dir Spaß bereitet • Idealerweise kennst Du bereits Vector-Tools wie CANoe • Logisches Denken

oder durch Arduino • Teamfähigkeit und eine gute kommunikative Kompetenz zeichnen dich aus • Durch dein Verantwortungsbewusstsein und deine Zuverlässigkeit können deine Teamkolleg*innen jederzeit auf dich zählenDas bieten

und DGUV Vorschrift 4 oder die Bereitschaft sich diese im Rahmen von Fortbildungen anzueignen • Grundverständnis für Coding mit Mikrocontrollern (z.B. Arduino, ESP32, Raspberry Pi) ist von Vorteil • hohe Eigenständigkeit

von Tensorflow (Python) in C konvertiert • Machine Learning für Gassensoren, um die Luftqualität zu messen • Firmware Test Automation (Arduino, FPGA, Lauterbach) • Entwicklung einer Software zur Datenanalyse der im PKW verbauten

Netzwerke von Tensorflow (Python) in C konvertiert • Machine Learning für Gassensoren, um die Luftqualität zu messen • Firmware Test Automation (Arduino, FPGA, Lauterbach) • Entwicklung einer Software zur Datenanalyse