Über Abrignani
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Projekt- und Berufserfahrung
- Kion GroupLead Developer / SoftwarearchitektSeptember 2024 - Februar 2025 (5 Monate)• Design und Entwicklung umfangreicher Bibliotheken für den effizienten Zugriff auf CAN-Bus-Systeme unter Verwendung von CANape.• Anbindung KI- System zur Analyse von Brennstoffzellendaten in Echtzeit.• Konzeption und Implementierung innovativer Softwaremodule zur präzisen Verarbeitung und Echtzeitüberwachung von Steuergeräten in Brennstoffzellen.• Spezialisierung auf die Entwicklung von robusten und skalierbaren Softwarelösungen für den Bereich der Brennstoffzellentechnologie.• DevOps-Pipeline für automatisierte Unit-Tests gewährleistet, dass Codeänderungen kontinuierlich geprüft werden, um frühzeitig Fehler zu erkennen und
- HERAEUSLead Developer / SoftwarearchitektMärz 2024 - Mai 2024 (2 Monate)• Leitung der Entwicklung von Prexonics DFE, einer revolutionären Plattform für industrielle Steuerungssysteme unter Verwendung von C# und modernen Webtechnologien.• Implementierung von Echtzeit-Zusammenarbeit und -Monitoring mit SignalR, um datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.• Gestaltung einer dynamischen, responsiven Benutzeroberfläche mit Blazor und Sicherstellung der Skalierbarkeit für mobile Endgeräte via MAUI.• Management von privilegierten DB Accounts• Aufbau einer CI/CD-Pipeline (Azure DevOps) mit automatisierten Integrationstests für Datenkonsistenz.• DevOps-Pipeline für automatisierte Unit-Tests gewährleistet, dass Codeänderungen kontinuierlich geprüft werden, um frühzeitig Fehler zu erkennen und die Softwarequalität zu steigern.• Technologien: C#, .Net, Visual Studio 2022, Docker, OPC UA, SignalR, Blazor, MAUI, MVVM, Azure App Services, PostgreSQL, Scrum, XUnit, BDD, TDD
- One WareSoftwareentwickler für KI-gestützte SystemeFebruar 2024 - Heute (2 Jahre und 4 Monate)Projekt:• Entwicklung einer WPF-basierten Steuerungs- und Visualisierungsoberfläche für KI-Trainingsprozesse• Konzeption und Implementierung einer benutzerfreundlichen WPF Oberfläche zur Steuerung des Trainingsablaufs von Machine Learning-Modellen• Integration von Echtzeit-Visualisierungsfunktionen (z. B. Lernkurven, Metriken-Dashboards) zur Überwachung der Modellperformance• Anbindung an Backend-Services via REST-API und ML.NET für Datenvorverarbeitung und Modellauswertung• Optimierung der UI-Performance durch asynchrone Datenbindung und MVVM-Architektur• Entwicklung eines Python-basierten Preprocessing-Pipelines zur Aufbereitung von Sensordaten (z. B. Bild- oder 3D-Scandaten)• Implementierung von PyTorch-Modellen zur automatischen Klassifikation und Defekterkennung auf Oberflächen• Schnittstellenentwicklung (C#/.NET) zur Einbindung der KI Algorithmen in die bestehende Unternehmenssoftware• Qualitätssicherung durch unit tests (pytest) und statische Codeanalyse (SonarQube) Technologien & Methoden: Sprachen/Frameworks: C#, .NET 9, Avalonia, Python, PyTorch, NumPy OpenCV Tools: Raider, Github, Methoden: Scrum/Agile Entwicklung, CI/CD-Pipelines, MVVM-Designpattern
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