Bereich: Train-IT ? Kommunikationssysteme im Zug, CCTV, Kamera-Überwachungssysteme, Videoaufnahme-, Auswahl- und Darstellung auf dem Bildschirm. Tools: Python, Linux, PyGTK, PyCharm, CherryPy, Git, VS Code.

Entwicklung CCTV:

·    GUI Entwicklung in PyGTK. Es handelt sich um eine Neuentwicklung (Greenfield ? Projekt), aber unter Einsatz des bestehenden Frameworks.

·    Die gesamte Architektur ist Event-driven; Das Frontend wird in Kommunikation mit dem Backend Aufgebaut und angesteuert. Der ganze Zustand des Frontends wird im Backend aufbewahrt.

·    Der Zentrale Teil der GUI ist Auswahl und Anzeige von Kamera-Streams, in verschiedenen Modi (händisch, Auto-Scroll). Zusätzlich wird zwischen Main-Screen und Alarm Screen unterschieden (bei Vorfällen im Zug wird automatisch der Alarm Screen aktiviert und der relevante Video-Stream angezeigt)

·    Bei der Entwicklung und zur Qualitätssicherung wurden Unit-Tests eingesetzt

Entwicklung Auswertestation:

·    Es handelt sich Weiterentwicklung einer Bestehenden SW (Brownfield ? Projekt) zun Auswerten, Abspielen und Export der im Zug auf SSDs aufgenommenen Videos. Meine Verantwortung war die Entwicklung des in Python / CherryPy geschriebenen REST-Backends.

·    Im Rahmen des Projektes wurde die bestehende Architektur erweitert und mehrere aufwendige Features hinzugefügt.

·    Eine Reihe von Bugs wurden aufgespürt und/oder behoben.

·    Bestehende Unit-Tests wurden wieder in einen definierten Zustand gebracht.

Bereich: Einsatz von Big Data Technologien / Machine-Learning zur Überprüfung der Qualität von Teilen die mit CNC-Maschinen erstellt wurden. Tools: JavaScript (JS), Python, NumPy/SciPy, MongoDB, Docker, Linux, Grafana, Visual Studio (VS) Code, HTML/CSS.

Im wesentlichen war ich an der Entwicklung einer Web-Basierten Applikation beteiligt:

·    Frontend in JavaScript, HTML und CSS; Backend in NodeJS mit signifikanten Anteilen in Python / NumPy zur Berechnung der Abweichung des gemessenen Teils vom Master.

·    Programmiertechnisch waren die Aufgaben Entwicklung von mehreren Masken (Frontend) mit Anbindung an das Backend in NodeJS, Entwicklung von Python-Code-Anteilen

·    Zudem habe ich Konfigurationen in Grafana vorgenommen und größere Teile des Backends mit Unit-Tests in JavaScript abgesichert.

Entwicklung Builds/ Pipelines CI in Azure DevOps Server:

• integration des jeweiligen tools (VectorCAST/Vivado)
• Anpassen an neue HW- und Compiler-Versionen
• Python-Skripte zur Umwandlung der Testergebnisse
• Überprüfen des Erfolgs der Testschritte in Python und Windons Batch-Skripte

Aufbau einer Test-Umgebung unter Linux, inclusive:

• Installation/ Konfiguration TFS-client unter Linux
• Installation Virtual Environment, Python-Libraries, Skripte
• Installation Spyder

Diverse Test-Skripte

• Transfromation proprietäres XML-Format in ESI-XML-Format (Python, lxml)
• Auswahl Test-Framework (pytest)

Test von Portalen und Webseiten mit Python/ Selenium-Testframework Testa

• Bereich: Testen, zum Teil Entwicklung von Webseiten und verwandten Technologien
• Test-Entwicklung:
  • Der größte Teil des Projekts ist Testentwicklung für diverse Web-Portale. Die Testfälle werden in den Test-Framework Testa erstellt, das auf Python und Selenium basiert. Unmittelbar notwendig für die Testentwicklung sind Kenntnisse in Python, HTML, CSS, XPath und Git. Fertig entwickelte Tests werden anschließend für die Continuous Integration in Jenkins eingespielt und dessen Reports den Kunden zur Verfügung gestellt. Zuletzt läuft Jenkins mit Testa und allen Testfällen in einem Docker-Container der die Infrastruktur des Endkunden verwendet.
• Weiterentwicklung des Test-Frameworks Testa:
  • Ich war punktuell beteiligt an der Weiterentwicklung von Testa, u.a. bei der Konzeptentwicklung für Test-Flows (die mehrere aufeinander aufbauende Tests beinhalten), und an der Confluence-Anbindung zur Darstellung von Test-Reports im Kundenportal.
• Entwicklung Installer:
  • Auftrag: Entwicklung eines Testa-Installers für mehrere Plattformen (Windows, Linux, evtl. MacOS). Als Grundlage für die Umsetzung habe ich Conda Constructor gewählt, ein Tool von Anaconda, Inc. (zuvor als Continuum Analytics bekannt), die die größte unabhängige Multiplatform Python-Distribution Anakonda zur Verfügung stellen. Der Installer installiert git und notwendige Python-Pakete via pip und checkt die Repository aus.
• Docker-Container-Entwicklung:
  • Auftrag: erstellen eines Docker-Containers in dem eine aktuelle Version von Testa für den Testbetrieb zur Verfügung gestellt wird. Das Docker-File sieht erneut die Installation von Python und notwendigen Libraries vor, Installation von git, auschecken der Testa-Repository und Nachinstallation von Libraries via pip, dann einen minimalen Test, um festzustellen, dass der Container Test-bereit ist.
• Anbindung an Confluence:
  • Die aussagekräftigen Reports sollten im Portal das Endkunden nachgebaut werden. Dazu habe ich unter den ca. 10 bestehenden Confluence Python Libraries die eine gewählt die funktioniert, um dir Reports dort einzuspielen. Die Reports musste ich in der Markup-Sprache von Confluence nachbauen, da keine direkte Verwendung von HTML und sehr eingeschränkter Einsatz von CSS möglich ist. Das Ergebnis wurde allgemein als sehr gelungen eingestuft.
• Anbindung an Jira und Zephyr:
  • Für den Transfer von Testfällen aus dem alten Jira Portal ins neue wurden Testfälle manuell exportiert. Für den Import ins neue Jira Portal habe ich die Jira Python Library verwendet, wie auch die REST-basierte Zephyr Python Library

• Test-Framework- und Test-Entwicklung:
  • Entwicklung von Gripper-Endurance-Tests und weiteren Gripper-Tests mit spezifischer Anwendung. Tools: Python, NumPy, SciPy, CANOpen, CAN
  • Speicher- und Darstellungsfunktionalitäten für Messdaten: Entwicklung von spezifischen Datenstrukturen, Diagrammen und Darstellungen. Tools: NumPy, SciPy, Matlab, Excel als Speicher für Konfigurationsdaten
  • Speicher- und Darstellungsfunktionalitäten für Auswertungsdaten: Entwicklung von pandas. DataFrame basierten Datenstrukturen; Wiederverwendung von Diagrammen und Darstellungen. Tools: NumPy, SciPy, Pandas, Matlab.

• Jegliche SW-Entwicklung in der Testabteilung (Testcenter) einer Firma, unter anderem:
  
  • Überarbeitung (refactoring) und Weiterentwicklung der Steuerungs-Software mehrerer Anlagen zum Testen von mechanischen Eigenschaften von Roboter-Gelenken; Schwerpunkt der Entwicklung war in Python
  • Überarbeitung (refactoring) und Weiterentwicklung einer Software (in Python) zur Transformation von Zeitreihen gemessener Signale in  Matlab-Strukturen (*.mat-Files). Die so generierten Daten sind für die Auswertung durch bestehende  Matlab-Skripte vorbereitet
  • Erweiterung der Backup-Infrastruktur. Im Testcenter Fallen täglich mehrere Dutzend bis mehrere Hundert Gigabyte an Rohdaten (Messreihen) an. Für das zuverlässige Speichern und schnellen Zugriff auf die Daten habe ich das bestehende Konzept erweitert, durch Überprüfungen ergänzt und in Bash-Skripten und Python umgesetzt

• Transformationen von bestehenden Steuerungs-Files
• Aufbau von Verzeichnisstrukturen
• Übersetzung bestehender Perl-Skripte nach Python
• Weiterentwicklung von Skripten die kinematische Ketten im Fahrzeug beschreiben

• Testen von Automatikgetriebe-Steuergeräten am HiL
• Spezifikation und Automatisierung von Tests aufgrund von Anforderungen des Endkunden (QC/ECU-Test)
• Entwicklung von Utilities (in Python) zur Auswertung der Testabdeckung

• Entwicklung einer Web-Applikation für Verwaltung medizinischer Messdaten in Python

• Entwicklung einer Web-Applikation für kollaborative Dokumentenerstellung
• Mein Anteil war der Word-Export der erstellten Dokumente unter Einsatz der XML-Sprache für Word-Dokumente (ooxml für Word oder Word-XML). Neben der Library python-docx wird direkter Zugriff auf den XML-Source-Code des Word-Dokumentes via lxml verwendet, um diverse Features, die von python-docx nicht zur Verfügung gestellt werden, zu implementieren.

• Entwicklung einer Patientenverwaltung für die Studienzentrale des Schwindelzentrums am Klinikum Großhadern

• Übernahme, Entwicklung, Ausführung von Testfällen, in QualityCenter und ECU-Test

• Entwicklung Testskripten (QualityCenter, ECU-Test) und div. Utilities (Python) zur Auswertung der Testabdeckung
• Test der Steuergeräte

• Thema Automotive Ethernet + TCP/IP: Untersuchung Vector CANoe, Scapy
• Entwicklung Tests für xRbs. Die bestehende Software-API musste mit Tests abgesichert werden. Die Entwicklung der Tests war in Python, unter Einsatz der XML-Bibliothek Element Tree und json.
• Auswahl dezentrales Konfigurationsmanagement-System (Hg, Bazaar, Git)
• Testautomatisierung für LinRbs. Die bestehende Software wurde um ein Testautomatisierungsframework erweitert. Mein Anteil war Konzeption des Frameworks und Implementierung der Lin-Bus-Zugriffe in Python. (Python, Qt, PySide, LIN-Bus)
• LIN-Bus Panels: Entwicklung eines GUI-s zur Anzeige von Lin-Bus-Signalen. (PySide, Python, Vector CANoe COM Interface)

• Test Motorsteuergeräte
• Anpassen bestehender Tests auf neue Steuergeräte
• Auswertung
• Entwicklung von Auswertungen in Excel (VBA)
• Automatische Umstellung von in Excell abgelegten Tests (ca. 60 Sheets pro Arbeitsmappe) auf ein neues Steuergerät (in Python)

• Es handelt sich um ein komplexes System zum spontanen Mieten von über ganz Ulm verteilten Fahrzeugen (Smart)
• Ich war in dem Teil des Teams, das die Web-Basierte Applikation gebaut hat, bestehend aus mehreren Servern und mehreren Datenbanken
• Umfang der Aufgabe: aufspüren der nicht getesteten Teile; z.T. erstellen, z.T. überprüfen der implementierten Tests