Dipl.-Ing. Markus Aschenbach
Angestellt, SE-Teamleiter physisches Bordnetz, BMW Group
Munich, Deutschland
Über mich
Seit knapp 3 Jahren bin ich als HW-Architekt, in der physischen Bordnetzentwicklung, bei der MAN Truck & Bus SE tätig. In meiner Position als führender Entwicklungsingenieur für unsere fossile Fahrzeugflotte, konnte ich die Definition eines kostenoptimierten, Bordnetzes aktiv mitgestalten und es so auf die Herausforderungen der Zukunft vorbereiten. In meiner Ausbildung zum Elektroniker für Automatisierungstechnik habe ich gelernt, Problemstellungen zu analysieren und Maßnahmen für eine adäquate Lösungsfindung abzuleiten. In meinem Studium der Elektromobilität (M. Sc) durfte ich unter anderem in einem kleinen Projektteam, mit Zielsetzung der Elektrifizierung eines fossil betriebenen Serienfahrzeugs. Meine Masterarbeit im Bereich des maschinellen Lernens soll zudem zum Ausdruck bringen, dass ich jederzeit neue Herausforderungen suche. Meine strukturierte Arbeitsweise und außergewöhnliche Sozialkompetenz helfen mir dabei, meine Aufgaben immer zu einem positiven Abschluss zu bringen.
Werdegang
Berufserfahrung von Markus Aschenbach
SE-Teamleiter physisches Bordnetz
Masterarbeit im Bereich Deep Learning.
1 Jahr und 6 Monate, Mai 2017 - Okt. 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.
Servicetechniker im Bereich Elektro bei der FMgo! GmbH als Dienstleister für die Munich RE. Tätigkeit als Berufseinsteiger, später im Studium, als Werkstudent.
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 Jahre und 4 Monate, März 2017 - Juni 2019
Elektrotechnik
Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Focus - Machine Learning - El. powertrains - Control systemss engineering - Power pack and el. storage solutions
2 Jahre und 4 Monate, März 2017 - Juni 2019
Elektrotechnik
Hochschule München
Elektrische Maschinen Regelungstechnik Batteriesysteme Autonome Systeme Deep Learning
4 Jahre und 6 Monate, Okt. 2012 - März 2017
Elektrotechnik - Elektomobilität
Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Regelungstechnik Elektrische Maschinen Fahrzeugtechnik Batteriesysteme Elektrotechnik
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Französisch
Grundlagen