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Dipl.-Ing. Markus Aschenbach

Angestellt, SE-Teamleiter physisches Bordnetz, BMW Group
Munich, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

langjährige Berufserfahrung
Machine learning
Python-Programmierung
Studiumabschluss Elektromobilität
Abgeschlossene Berufsausbildung zum Elektroniker
Programmierung in Matlab/Simulink
fortgeschrittene Kentnisse DSpace
SPS-Programmierung
C (Programmiersprache)
Java Programmierung
Eigeninitiative
hohe Sozialkompetenzen
Antriebsstrang
MCA
Hardwareentwicklung
Engineering
Architektur
Agile Entwicklung
Physisches Bordnetz

Werdegang

Berufserfahrung von Markus Aschenbach

  • Bis heute 2 Jahre und 5 Monate, seit Dez. 2022

    SE-Teamleiter physisches Bordnetz

    BMW Group

    SE-Teamleiter physisches Bordnetz

  • 10 Monate, Feb. 2022 - Nov. 2022

    HW engineer physical el. system

    MAN Truck & Bus SE
  • 10 Monate, Okt. 2018 - Juli 2019

    Masterand

    BMW Group

    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.

  • 6 Jahre und 3 Monate, März 2011 - Mai 2017

    Service-Techniker

    FMgo! GmbH

    Servicetechniker im Bereich Elektro bei der FMgo! GmbH als Dienstleister für die Munich RE. Tätigkeit als Berufseinsteiger, später im Studium, als Werkstudent.

  • 7 Monate, März 2015 - Sep. 2015

    Hochschul-Praktikant im Bereich Connected E-mobility

    BMW Group

    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

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