CS-Night

Spannende Vorträge, Austausch, Getränke und Pizza sind offeriert, kommt vorbei.

Datum: Montag, 05. Mai 2025
Zeit: 17:30-20:00 Uhr
Ort: Raum 5.0B15/16

Dieses Jahr haben wir wieder zwei tolle Referenten für unsere CS-Night gewinnen können.

Christian Lang

Senior C++ Entwickler mit Erfahrung in Embedded Linux-Umgebungen wie Yocto/Zephyr und einer Faszination für Clean-Code und Git.
Seit 11 Jahre bei SCS in Zürich, Bachelor in Computer Science an FHNW und Master am MSE. Zwischenzeitlich Lehrbeauftragter an FHNW für Programmierung in C++ und hardwarenahe Programmierung.

linkedin.com/in/christian-lang-8631b5292

Testautomatisierung für sicherheitsrelevante Systeme am Beispiel der grössten 2-Taktmotoren der Welt
WinGD entwickelt die weltweit grössten Zweitaktmotoren für Tank- und Frachtschiffe. Diese werden durch ein komplexes, verteiltes System aus Sensoren und Aktoren gesteuert, dessen Plattform SCS entwickelt hat. Um die langfristige Stabilität und Sicherheit trotz kontinuierlicher Weiterentwicklung zu gewährleisten, ist eine umfassende Teststrategie notwendig – von tausenden Unittests bis zu nächtlichen Hardware-in-the-Loop (HIL) Tests mit realer Hardware und simulierten Signalen. Der Vortrag zeigt, wie solche Tests aufgebaut sind und mit welchen Tools sie automatisiert und reproduzierbar umgesetzt werden.

Konstantin Kalenberg

Konstantin graduated with a Masters Degree in Mechanical Engineering & Robotics from ETH Zurich in 2023. He has since been working as a Software Engineer and Technical Project Manager at Supercomputing Systems in Zurich, where he specializes in solving complex engineering challenges.

linkedin.com/in/konstantin-kalenberg-693127172

Open Train Localisation System: Development of a Positioning Algorithm for Measurement Trains
In this presentation, we will explore the development of a positioning algorithm for measurement trains, a key component in the predictive maintenance strategy of the Swiss Federal Railways (SBB). At Supercomputing Systems we designed a robust system that streams live data from diverse sources, achieving precise localisation of the trains on the rail network. We will dive into the algorithmic details and software architecture that form the backbone of this solution and see how the system operates in production.