Dr.-Ing. Andreas Daasch

Senior Software-Developer & Architekt
Embedded, Robotik & Lokale KI

Ich entwerfe Systemarchitekturen und implementiere sie selbst — mehr Code, weniger Folien. Seit fast 20 Jahren entwickle ich Software für Embedded-Systeme, Robotik und mechatronische Produkte. Seit 2023 baue und betreibe ich außerdem lokale KI-Infrastruktur: On-Premise-LLM-Inferenz, GPU-Server und Agenten-Tooling — DSGVO-konform und ohne Cloud-Lock-in.

19 Jahre Softwareentwicklung
Promotion in Regelungstechnik
Freiberuflich seit 2020
München · remote und vor Ort
Deutsch · Englisch

Kontakt aufnehmen

Leistungen

Architektur & Umsetzung aus einer Hand

Systemarchitektur, die ich selbst implementiere — vom Requirements-Engineering über das Schnittstellen-Design bis zum getesteten System. Ob Neuentwicklung oder gewachsenes System: Ich arbeite mich in den Bestand ein und entwerfe so, dass es sich mit Ihrem Team und Ihrer Hardware auch bauen lässt.

System- und Softwarearchitektur für Embedded-Systeme und verteilte Systeme
Implementierung in C/C++, Python, Rust, Go
Architektur- und Code-Analyse bestehender Systeme
Pflege und Migration von Legacy-Code
Vom Prototyp bis zur Serienreife

Embedded & Robotik

Firmware, Treiber, Betriebssoftware und Regelung — vom Mikrocontroller bis zur Edge-Compute-Hardware. Aus über zehn Jahren mechatronischer Entwicklung weiß ich, wo Software auf Elektronik und Mechanik trifft — und woran Projekte an dieser Grenze üblicherweise scheitern.

Mikrocontroller (STM32, ESP, AVR, NXP), Echtzeitsysteme
Embedded Linux (Yocto), ROS, NVIDIA Jetson
Bussysteme und Sensorik: CAN, SPI/I²C, 433/868 MHz
Vernetzung: TCP/IP, Bluetooth LE, MQTT, ZeroMQ
Regelungstechnik, Kinematik, Computer Vision, SLAM
Entwicklung nach ISO 26262, IEC 61508, ISO 10218/13482

Lokale KI & LLM-Infrastruktur

Generative KI im eigenen Haus — sinnvoll, wenn sensible Daten das Haus nicht verlassen dürfen, Token-Kosten bei hohem Volumen kalkulierbar bleiben sollen oder Unabhängigkeit von Cloud-Anbietern gefordert ist. Auslegung, Aufbau, Betrieb und die Integration in Ihre Entwicklungs-Workflows.

GPU-Server: Auslegung, Aufbau und Betrieb (Linux)
LLM-Inferenz mit SGLang und vLLM
Quantisierte Open-Weight-Modelle: GLM, DeepSeek, Qwen, Kimi
LLM-Harnesses und Agenten-Tooling: Tool-/API-Anbindung, Sandboxing, Coding-Agents
Automatisierung von Entwicklungs- und Dokumentations-Workflows

Bisherige Branchen

Robotik & Agrartechnik
Automotive
Luftfahrt
Medien
Forschung & Entwicklung

Arbeitsweise

Aus einer Hand

Requirements, Architektur, Implementierung und Test liegen in einer Hand. Ich erarbeite die Anforderungen gemeinsam mit Ihnen, entwerfe die Architektur und setze sie selbst um — Erkenntnisse aus der Umsetzung fließen unmittelbar in den Entwurf zurück. Sie haben einen Ansprechpartner, der das System vom Konzept bis zum Code vollständig kennt.

Schnelle Iterationszyklen

Ich liefere früh einen lauffähigen Stand und baue ihn in kurzen Zyklen aus. Sie sehen den Fortschritt am realen System statt im Statusbericht, und falsche Annahmen fallen auf, solange sie billig zu korrigieren sind. Dabei arbeite ich in Ihren Prozessen und Werkzeugen — Git, Ticketsystem, Code-Reviews, Scrum oder was bei Ihnen etabliert ist.

Übergabe ohne Abhängigkeit

Was ich baue, soll Ihr Team ohne mich weiterentwickeln können. Dazu gehören Tests, die den Entwurf absichern, eine Dokumentation, die Architekturentscheidungen und ihre Gründe festhält, und Reviews gemeinsam mit Ihren Entwicklern — statt Wissen, das nur in meinem Kopf steckt.

KI als Werkzeug, nicht als Autopilot

Ich setze Coding-Agents und lokale LLMs in der eigenen Entwicklung ein — sie beschleunigen Routinearbeit, Recherche und Tests. Die Verantwortung für das Ergebnis bleibt bei mir: Code, den ich liefere, habe ich gelesen, verstanden und getestet. Die Modelle laufen auf eigener Hardware, Ihr Code verlässt das Haus also nicht.

Ausgewählte Projekte

Lokale KI-Infrastruktur & LLM-Tooling

seit 2023 · io-com.eu · eigene Forschung & Entwicklung

Aufbau und Betrieb lokaler LLM-Inferenz-Server (SGLang, vLLM) auf selbst ausgelegter GPU-Hardware. Entwicklung von LLM-Harnesses und Agenten-Tooling: Tool- und API-Anbindung, Sandboxing für Coding-Agents, Automatisierung von Entwicklungs- und Dokumentations-Workflows. Evaluierung quantisierter Open-Weight-Modelle (GLM, DeepSeek, Qwen); Bewertung der Datenschutz-/DSGVO-Aspekte beim On-Premise-Betrieb.

Ergebnis: produktive On-Premise-LLM-Infrastruktur mit mehreren Modellen im täglichen Einsatz.

Firmware für digitale Filmkameras

seit 2022 · ARRI · Senior Embedded Developer

Funktionsentwicklung der Kamera-Firmware (C/C++, Go, Python); Softwarearchitektur, u. a. Entwurf eines IPC/RPC-Frameworks. Architektur und Implementierung eines Testautomatisierungs-Frameworks; Einsatz lokal gehosteter Coding-Agents in der Entwicklung.

Ergebnis: Firmware-Komponenten und Testautomatisierung im produktiven Einsatz.

Mobile Roboter für Agraranlagen

2022 · Anlagenhersteller · Software-Architekt

System- und Softwarearchitektur für mobile Roboter; Beratung zu Software-Komponenten für die Robotik.

Ergebnis: Architektur als Grundlage der Serienentwicklung.

Agrar-Roboter-Prototyp

2020–2021 · Entwicklungsdienstleister · Tech- und Teamlead

Gesamtentwicklung eines Ernteroboters: Systemarchitektur und Requirements-Engineering über Konstruktion, Elektronik und Software hinweg. Embedded-Entwicklung (STM32), Aufsetzen der Edge-Compute-Hardware (NVIDIA Jetson, Raspberry Pi), Betriebssoftware mit ROS (C++, Python): Kinematik, Trajektorienplanung, Treiber, Regelung.

Ergebnis: funktionsfähiger Prototyp, in Feldversuchen erprobt.

Kollaborativer Roboter

2018–2020 · Entwicklungsdienstleister · Tech- und Projektlead

Demonstrator für die natürliche Interaktion zwischen Mensch und Roboter: Kinematik und Kollisionsvermeidung (MoveIt), Deep-Learning-basierte Computer Vision (Objekterkennung, Handtracking, Griffposenerkennung), On-Device-Spracherkennung (Kaldi), Framework für Roboterverhalten, Gesamtsystemintegration.

Ergebnis: voll integrierter Demonstrator, auf mehreren Events vorgeführt.

Humanoider Roboter (Forschung)

2012–2013 · DLR

Regelungsalgorithmus für einen Roboter mit variabel elastischen Gelenken: Reglerentwurf mit Stabilitätsbeweis, Implementierung in Simulink, Tests und Analyse am realen System.

Ergebnis: Diplomarbeit (Note 1,0) und viel zitiertes Paper.

Die vollständige Projekthistorie seit 2007 — von Motorsteuergeräten über Flugnavigation bis hin zur Big-Data-Visualisierung — steht im freelancermap-Profil.

Kenntnisse

Programmiersprachen

C/C++ (15+ Jahre)
Python (15+ Jahre)
Rust (3+ Jahre)
Java (3+ Jahre)
Matlab/Simulink (3+ Jahre)
C#/.NET
Go

Embedded & Robotik

Linux (20+ Jahre)
ROS (5+ Jahre)
Echtzeitsysteme
STM32
ESP
AVR
NXP
NVIDIA Jetson
DGX
CAN
TCP/IP
Bluetooth LE
SPI/I²C
433/868 MHz
ZeroMQ
MQTT
ProtoBuf
gRPC
IoT

Lokale KI & LLM

SGLang
vLLM
GLM
DeepSeek
Qwen
Kimi
Quantisierung
GPU-Server
LLM-Harnesses
Agenten-Tooling
Edge AI / On-Device-Inferenz

Architektur & Methoden

Systemarchitektur
Requirements-Engineering
Rapid Prototyping
Tech-/Teamlead
Testautomatisierung
Scrum

Regelung & Algorithmik

Regelungstechnik
Simulation
Computer Vision
Machine Learning
SLAM
Graphentheorie
Lineare Algebra

Normen

ISO 26262
IEC 61508
ISO 10218
ISO 13482

Kontakt

E-Mail

Verfügbarkeit auf Anfrage · remote und vor Ort

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Datenschutz

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