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Dr. Lars Larsen

Angestellt, Gruppenleiter, Experte Robotik und Künstliche Intelligenz, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Augsburg, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Robotik
Künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen
Automatisierung
Industrie 4.0
Digitalisierung
Softwareentwicklung
Simulation
Führungserfahrung
Strategie
Innovation
Agilität
Kreativität
Empathie
Informatik

Werdegang

Berufserfahrung von Lars Larsen

  • Bis heute 14 Jahre und 8 Monate, seit Sep. 2010

    Gruppenleiter, Experte Robotik und Künstliche Intelligenz

    Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

    Intelligente und autonome Bahnplanung von kooperierenden Industrierobotern mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, Entwicklung neuer Fertigungskonzepte für die Großserienfertigung von Luftfahrt-CFK-Bauteilen, Aufbau eines Forschungszentrums für Leichtbauproduktionstechnologie, mehrjährige Projektleitung in verschiedenen Forschungsprojekten mit Industriepartnern

  • Bis heute 18 Jahre und 4 Monate, seit Jan. 2007

    Freiberufler

    Selbständig, Freiberufler

    Softwareentwicklung, Industrieroboter-Programmierung

  • 3 Jahre, Okt. 2015 - Sep. 2018

    Lehrbeauftragter (Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen)

    Universität Augsburg

    Vorlesungen und Praktika zum Thema künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computational Intelligence. https://www.informatik.uni-augsburg.de/lehrstuehle/hcm/lectures/archive/2015ws/CI/ oder https://www.informatik.uni-augsburg.de/lehrstuehle/hcm/lectures/archive/2016ws/CI/

  • 2 Jahre, Juli 2016 - Juni 2018

    Talent Management Programm

    Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.

    Das Talent Management Programm des DLR ist ein hochwertiges, sehr individuelles Instrument der Personalentwicklung: Über zwei Jahre werden herausragende Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter intensiv gefördert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf überfachlicher Kompetenzentwicklung, mit dem Ziel, Schlüsselfunktionen zu übernehmen. Ein mehrstufiger Auswahlprozess mit einer umfangreichen Potenzialanalyse entscheidet über die Aufnahme in das Programm.

  • 2 Jahre und 3 Monate, Dez. 2009 - Feb. 2012

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    LMU München

    Implementierung eines kamerabasierten Systems zur automatischen Brunsterkennung von Kühen unter dem Einsatz von künstlicher Intelligenz.

  • 3 Monate, Dez. 2009 - Feb. 2010

    Werkstudent

    KPMG

    Erstellung eines Group Analytical Tools auf Basis einer Sharepoint Umgebung, welches zur Erstellung eines Jahresabschlusses entwickelt wurde. VBA Programmierung und Analyse von Reports basierend auf den Sharepoint Web Services. Zusätzlich Erstellung eines Entscheidungsunterstützungsystems im Wirtschaftsprüfungsprozess auf Basis der Microsoft SQL Server Integrations Services (SSIS). Erstellung von Datenbankskripten in SQL und Skiptkomponenten in C# zu Berechnung von Daten.

  • 4 Jahre und 1 Monat, Sep. 2004 - Sep. 2008

    Werkstudent

    Fujitsu

Ausbildung von Lars Larsen

  • 2 Jahre und 1 Monat, Okt. 2007 - Okt. 2009

    Informatik

    Universität Augsburg

    Informatik: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Mustererkennung, Emotionserkennung. Masterarbeit: "Mood-based affective music genre classification" Paper: Music Emotion and Genre Recognition Toward New Affective Music Taxonomy - Audio Engineering Society Convention 128, 2010

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Spanisch

    Grundlagen

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