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Automotive Software Analysis Engineer (m/w/d)

emagine GmbH · Ingolstadt, Deutschland · Hybrid · Senior

  • Ingolstadt, Deutschland · Hybrid
  • 7-9 months
  • German

Indexiert (heute) · laufend aktualisiert

Start
ASAP
Laufzeit
7-9 months
Arbeitsmodell
Hybrid
Vertrag
Freelance / B2B
Erfahrungslevel
Senior
Referenz
50222

Geforderte Skills

Sprachen: German

Jobbeschreibung

Project overview

Wir suchen einen erfahrenen Automotive Software Analysis Engineer zur Unterstützung unseres Teams im Bereich Strategy & Transformation. In dieser Rolle spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Fehleranalyse und Qualitätssicherung in der Fahrzeugsoftware und tragen wesentlich zur Gewährleistung der funktionalen Integrität von Systemen bei.

Ihre Aufgaben umfassen die Durchführung technischer Erstanalysen von Software- und Systemfehlern im Fahrzeugumfeld, die Analyse von Logs, Traces und Diagnosedaten zur Identifikation von Fehlerursachen sowie Traceability-Analysen zur Nachverfolgung komplexer Fehlerbilder. Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um eine effiziente Fehlerbehebung zu ermöglichen, und unterstützen Softwareintegrations-, Test- und Validierungsaktivitäten. Darüber hinaus analysieren Sie Fahrzeugsoftware, Steuergeräte, Kommunikationsschnittstellen und Backend-/Frontend-Integrationen.

Sie erstellen und pflegen Wissensdatenbanken sowie technische Dokumentationen und unterstützen Stakeholder bei technischen Fragestellungen.

Wir erwarten mehrjährige Erfahrung in der Automobilindustrie, sehr gute Kenntnisse von Fahrzeugarchitekturen, ECU-Kommunikation und Softwareintegrationen sowie Erfahrung mit OTA-Update-Prozessen. Kenntnisse in Ethernet, DoIP, UDS, Flashing und HTTP-Kommunikation sind erforderlich. Sie sollten versiert in Log- und Fehleranalysen sowie Root-Cause-Analysis sein und sicher mit Tools wie Jira, Confluence, Codebeamer und Wireshark umgehen können. Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und eine proaktive Arbeitsweise sind essentiell.

Deutsch in Wort und Schrift ist zwingend erforderlich; gute Englischkenntnisse sind von Vorteil.

Die Position ist hybrid in Deutschland angesiedelt und auf 7–9 Monate befristet. Starttermin ist schnellstmöglich.

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