Shanna Tellaev

Shanna Tellaev

Data Science & Software Engineering

Von Bildverarbeitung über die Rolle als Function Owner bis Prozessentwicklung für Fahrerassistenzsysteme – fast 15 Jahre Erfahrung in der Automobilbranche. Jetzt auf dem Weg in die Welt der Data Science und KI.

Über mich

Fast 15 Jahre war ich in der Softwareentwicklung der Automobilbranche tätig.

Angefangen hat alles mit meiner Leidenschaft für Bildverarbeitung und Mustererkennung - schon im Studium mein Schwerpunkt. Beim Berufseinstieg konnte ich genau dort anknüpfen: Ich entwickelte Algorithmen, die Benutzeroberflächen von Infotainment- und Kombiinstrumenten automatisiert analysierten.

Der nächste Schritt führte mich zu Fahrerassistenzsystemen. Hier übernahm ich Funktionsverantwortung für die Umfeldsensorik im Parkassistenten - eine spannende Mischung aus Software, Sensorik und Systemverhalten.

Mit der Zeit wuchs meine Rolle in Richtung Projektsupport und Fehlermanagement, unter anderem beim Travel Assist. Prozessentwicklung nach Automotive SPICE, Software-Audits, Steuerung von Partnerfirmen - das wurde mein Alltag. Dabei habe ich viel über Stakeholder-Management, Konfliktlösung und die Arbeit in agilen wie klassischen Setups gelernt.

Trotzdem hat mich eines nie losgelassen: die Faszination für Daten und Algorithmen. Dort, wo aus Zahlen echte Erkenntnisse entstehen - das ist mein Ursprung und mein Antrieb.

Deshalb lege ich meinen Fokus heute auf Data Science. Aktuell vertiefe ich mein Wissen in Machine Learning, statistischen Methoden und datengetriebener Modellierung. Vieles davon ist mir vertraut - Mustererkennung begleitet mich schließlich seit Jahren. Nur der Kontext ist neu und breiter.

Ich freue mich darauf, meine Erfahrung aus der Softwareentwicklung mit Data Science zu verbinden - und dieses Wissen in spannenden Projekten einzusetzen.

Projekterfahrungen

Problem Resolution Manager - Travel Assist

CARIAD SE / CARMEQ GmbH | 2019 - 2025

Fahrerassistenzsystem für VW, Audi, Porsche und Skoda

In meiner Rolle als Problem Resolution Manager war ich verantwortlich für den Aufbau, die Etablierung und den Betrieb eines durchgängigen Problem-Resolution-Managements im Umfeld sicherheitskritischer Fahrerassistenzsysteme.

  • Aufbau und Einführung eines Problem Resolution Managements gemäß Automotive SPICE - alle relevanten Assessments wurden mit "fully achieved" bewertet
  • Begleitung und Unterstützung der Umstellung von klassischen V-Modell-Prozessen auf agile Arbeitsweisen (SAFe)
  • Spezifikation sowie teilweise eigenständige Umsetzung von Automatisierungen im Ticketmanagementsystem zur nachhaltigen Effizienzsteigerung
  • End-to-End-Tickettracking von der Fehlererfassung über Analyse und Priorisierung bis zur vollständigen Fehlerbehebung
  • Planung und Steuerung von Software-Lieferungen inklusive Abstimmung bis zur Produkt- und Releasefreigabe
  • Erstellung von Fehlerreports, Release Notes und Management-Statusberichten
  • Moderation von Meetings sowie Koordination und Steuerung externer Entwicklungspartner

Function Owner - Intelligent Park Assist (IPA)

CARMEQ GmbH | 2016 - 2018

Parkassistenzsystem für VW, Audi und Porsche

In dieser Rolle übernahm ich die Funktionsverantwortung für zentrale Softwarekomponenten des Intelligent Park Assist (IPA), insbesondere in den Bereichen Querregelung und Umfeldwahrnehmung. Ich begleitete die Entwicklung von der Konzeption bis zur erfolgreichen Serienfreigabe in Premiumfahrzeugen.

  • Verantwortung für Softwarefunktionen in Querregelung und Umfeldwahrnehmung, inklusive kontinuierlicher Optimierung der Funktion
  • Testfallerstellung, Fahrzeugvalidierung und Analyse von Tracedaten zur Sicherstellung der Funktionalität
  • Software-Inbetriebnahme am Fahrzeug und enge Abstimmung mit verschiedenen Fachbereichen und externen Partnern
  • Schnittstelle zwischen Entwicklung, Test und Stakeholdern - Koordination über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg

Projektleitung & Entwicklung - Bildverarbeitungs-Tools für Testautomatisierung

CARMEQ GmbH / HM Holldack-Meditech | 2011 - 2015

Automatisierte Analyse von Infotainment- und Kombiinstrument-Displays im VW-Konzern

In diesem Projekt kombinierte ich technische Verantwortung in der Bildverarbeitung mit Projekt- und Teamleitung. Ich entwickelte Bildverarbeitungsalgorithmen für Muster- und Texterkennung in C++ mit OpenCV, die eine automatisierte Analyse von Fahrzeugdisplays ermöglichten.

  • Entwicklung von Bildverarbeitungsalgorithmen zur Displayanalyse, inklusive Muster- und Texterkennung sowie Fehleridentifikation
  • Projektleitung: Planung, Steuerung und Abstimmung mit internen und externen Stakeholdern
  • Teamführung: Leitung eines interdisziplinären Teams aus Entwicklern und externen Partnern
  • Abstimmung konzernweiter Anforderungen und Schnittstellenklärung für neue Displaytechnologien
  • Durchführung von Unit-, Integrations- und Abnahmetests sowie Integration auf Prüfständen

Skills & Expertise

Python
Machine Learning
Pandas
Scikit-learn
OpenCV
Automotive SPICE

Weitere Technologien

C++ Java PyTorch SQL NumPy Matplotlib Seaborn

Tools & Methoden

Jira Confluence GitLab SAFe V-Modell Power BI

Soft Skills

Stakeholder-Management Teamführung Konfliktlösung Projektleitung

Zertifizierungen

Python für Data Science

educx GmbH - 2025 - 180 Stunden

Objektorientierte Programmierung, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Webscraping, Zeitreihenanalyse, Explorative Datenanalyse (EDA)

Machine Learning und Künstliche Intelligenz

educx GmbH - 2025 - 180 Stunden

Decision Trees, Clustering (K-Means, DBSCAN), Ensemble Learning, PCA, Autoencoder, Transfer Learning, Reinforcement Learning

Blog

Gedanken und Erkenntnisse aus der Welt der Daten, Algorithmen und Softwareentwicklung

AutoML mit PyCaret: So erstellst du schnell Prototypen für Klassifikationsmodelle

Januar 2026

Wie startet man ein Data-Science-Projekt richtig? In meinem ersten Projekt zeige ich, warum das Verstehen der Daten der wichtigste Schritt ist und wie Explorative Datenanalyse (EDA) dabei hilft. Mithilfe von AutoML mit PyCaret erstelle ich schnell Prototypen für Klassifikationsmodelle und vergleiche verschiedene Algorithmen.

Data Science PyCaret AutoML
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