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Joel Jiby

Joel Jiby

Automotive Engineering Graduate | Vehicle Acoustics • Functional Safety Systems • Automotive & Research • Model-Based Development • Python • MATLAB/Simulink • Automotive Safety

Talente
IngolstadtMitglied seit 10. Mai 2026
PythonMATLAB/SimulinkGitISO 26262FTACarMakerSilverSafeTBoxETAS-ASCET
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PythonMATLAB/SimulinkGitISO 26262FTA

Über

M.Sc.-Absolvent Nutzfahrzeugtechnik mit Erfahrung in Funktionaler Sicherheit (ISO 26262), ADAS-Verifikation und Sicherheitsanalyse. Erstautor eines wissenschaftlichen Artikels (Fraunhofer IESE). Suche eine Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter in den Bereichen eingebettete Systeme, Fahrzeugsicherheit oder ADAS.

Berufserfahrung

Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Masterarbeit at Fraunhofer IESE (2024-11 – 2025-07)

  • Sicherheitsanalyse (HARA, Safety Goals) für ADAS-Funktion Construction Zone Assist nach ISO 26262 Teil 3 & 4
  • SPIs in SafeTBox modelliert; vollständige Rückverfolgbarkeit zwischen Anforderungen, Systemdesign und Betriebsnachweisen
  • Auswirkungsanalysen bei Anforderungsänderungen; Ergebnisse als wissenschaftlicher Artikel eingereicht

Praktikant – Funktionale Sicherheit & Virtuelle Absicherung at Audi AG (2024-03 – 2024-08)

  • Konfiguration von Fehlerinjektions-Simulationen in CarMaker und Silver im Rahmen des ISO 26262 FuSi-Prozesses
  • Entwicklung eines Python-GUI-Tools zur zentralen Verwaltung von Simulationsmetadaten und sicherheitsrelevanten Testkonfigurationen
  • Git-basierte Versionierung von Simulationskonfigurationsdateien gemäß ISO 26262 Teil 8 (Unterstützende Prozesse)
  • Python-Skripte zur automatisierten Generierung von Silver-Simulationseingabedateien – Reduktion manueller Fehlerquellen

Werkstudent – Testautomatisierung & ADAS-Validierung at AVL Deutschland GmbH (2022-10 – 2023-10)

  • Automatisierte SiL/HiL-Messdatenauswertung in Python für ADAS-Fahrerassistenzfunktionen gemäß ISO 26262 SWTeststufen
  • Python-Skripte zum Vergleich von Feature-Prioritätslisten in der Antriebsstrangstrategie – Sicherstellung der Anforderungsrückverfolgbarkeit
  • Automatisierter Abgleich der Signaldatenbank mit Lastenheftanforderungen zur Erkennung von Abweichungen (Anforderungs-Compliance)
  • Machbarkeitsstudie: NLP-basierte Anforderungsextraktion aus MATLAB/Simulink- und ETAS-ASCET-Modellen

Ausbildung

M.Sc. in Nutzfahrzeugtechnik – RPTU Kaiserslautern-Landau (2020-10 – 2025-10)

B.Tech in Maschinenbau – Vellore Institute of Technology (2015-08 – 2019-07)

Fähigkeiten

Automotive Engineering GraduateVehicle AcousticsFunctional Safety SystemsAutomotive & ResearchModel-Based DevelopmentPythonMATLAB/SimulinkAutomotive Safety

Bewertungen

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