Portfolio / 2026
SENSOREN AUF STRASSEN · PIXEL IN DER HAND
Von einer Hand. In viele Hände.
Ich bin Halid, Embedded-Systems-Engineer und unabhängiger Builder. Von April 2024 bis April 2026 habe ich bei Ekin Smart City Technologies in Ankara gearbeitet, einem global tätigen Smart-City-Unternehmen mit Hauptsitz in der Türkei, und Radar-, LiDAR- und Kameradaten zu Echtzeit-Verkehrssystemen auf NVIDIA Jetson Edge-Hardware fusioniert.
Seit 2026 bin ich in Karlsruhe, mache meinen Master in Informatik am KIT und shippe nebenher iOS-Apps. Kleine, eigensinnige Werkzeuge für alltägliche Probleme. Die Arbeit auf dieser Seite sitzt an der Naht, wo Sensoren auf Screens treffen.
/ Werkzeuge
Embedded · Vision
C/C++ · Python · NVIDIA Jetson · OpenCV / YOLO · Kalman / EKF · IMX678 · MIPI · V4L2 · ANPR · Embedded Linux
App · Web
Swift / SwiftUI · React Native · Next.js
Quality
ISTQB Tester
Für Bewerbungen die lange Version mit Daten, Arbeitgebern und Referenzen. Jederzeit auf Anfrage.
Lebenslauf herunterladen
KI-Sprachcoach für medizinisches Fachpersonal.
Spezialisierte Vorbereitung auf IELTS, TOEFL, Goethe und die deutsche Fachsprachenprüfung (FSP). Patientenanamnese im Rollenspiel mit KI, Fallpräsentationen vor einem KI-Oberarzt und sofortiges Feedback zu Arztbriefen.
/ Auch für macOS
Die Vitalwerte deines Macs – direkt aus dem Notch.
Dein MacBook-Notch, verwandelt in eine Dynamic Island.
Modul antippen ↑
Schütze deinen Mac und deine privaten Dateien – mit deinem Gesicht.
Echter mechanischer Tastaturklang, während du tippst.
/ Auch im Web
50+ Städte · 4 Kontinente · Radar / LiDAR / Kameras
Von April 2024 bis April 2026 arbeitete ich bei Ekin Smart City Technologies in Ankara, einem global tätigen Smart-City-Unternehmen, das Kennzeichenerkennung (ANPR), Verkehrs- und Sicherheitssysteme ausrollt. Dort fusionierte ich Radar-, LiDAR- und Kameradaten zu Echtzeit-Pipelines auf NVIDIA Jetson Edge-Hardware.
Die Arbeit hat mir gezeigt, wie Daten, Hardware und Policy ineinandergreifen, damit eine Stadt funktioniert, und wo die elegante Theorie eines Algorithmus auf die raue Realität von Wetter, Staub und einer Kamera trifft, die innerhalb einer Woche um sechs Grad driftet.
/ Worauf ich gearbeitet habe
ANPR, Verkehrsmanagement-Plattformen und die Orchestrierung, die eine Stadt in Bewegung hält.
Kameranetze, Video-Analytics und die harten Edge-Cases, die beim Skalieren entstehen.
Sensor-Telemetrie, Echtzeit-Pipelines und die unscheinbare Arbeit, aus Rauschen ein Signal zu machen.
Erkennung, Klassifizierung und Edge-Inferenz: wo Modelle auf die Beschränkungen echter Hardware treffen.
/ Ausgewählte Case Studies
Echtzeit-Geschwindigkeitserkennung und Tracking durch Fusion von Radar-, LiDAR- und Kameradaten mit einem Extended Kalman Filter. C++ auf NVIDIA Jetson, wetterbeständig.
Echtzeit-ANPR für eingebettete Geräte. Optimierte YOLOv5- und YOLOv8s-Modelle für Jetson Nano mit TensorFlow Lite. Ein System, das ausserhalb des Labors lebt: in echtem Wetter, in echtem Verkehr.
Python-Tooling zur zeitlichen und räumlichen Kalibrierung zwischen 77-GHz-mmWave-Radar und IP-Kamerasystemen. NTP für die Inter-Sensor-Synchronisation, robust genug für den Einsatz durch ganze Teams.
Bring-up und Tuning von IMX678-MIPI-Kameramodulen auf NVIDIA Jetson: Farbabstimmung, Belichtung, Gain. JetPack-Lifecycle über die Geräteflotte hinweg gemanagt, Linux-systemd-Services für die Edge-Runtime geschrieben und Robotik-Peripherie integriert.
Aktuell offen für Rollen, in denen diese Erfahrung zählt. Engineering, Produkt oder der unaufgeräumte Raum dazwischen.
Schreib mir/ Archiv
Offen für Rollen in Mobile, Smart City oder Produkt, und für Projekte und Kollaborationen, die nicht in eine Schublade passen. Schreib mir, auch wenn's nur ein Hallo ist.
Schreib Halid
Ich lese jede Nachricht selbst. Schreib eine Notiz, ich antworte per E-Mail.
Oder probier
