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Abhishek Kanakagiri
Solana Offline-Transaktions-Webapp
Erfahrungen
März 2025 - Sept. 2025
7 MonatenSolana Offline-Transaktions-Webapp
- Dezentrale App mit Next.js und Convex DB entwickelt für sichere Offline-Signierung von Solana-Transaktionen.
Juli 2022 - Bis heute
3 Jahren 7 MonatenSenior-Ingenieur – Leitender Entwickler Datenanalytik
Magna Electronics
- Aufbau und Wartung von großskaligen Datenpipelines mit Python, PySpark und AWS-Services (S3, Athena, EC2, SQS) zur Analyse von Sensordaten aus Kamera-, LiDAR- und GPS-Modulen.
- Pflege und Erweiterung des Backends von KPI-Tooling-Systemen mit Node.js und MongoDB zur Unterstützung von Validierungsabläufen und Visualisierung.
- Entwurf relationaler SQL-Schemas für die strukturierte Speicherung von Perception-Testdaten und KPI-Ergebnissen.
- Automatisierung der Testausführung, Berichtserstellung und Feature-Validierung, wodurch der manuelle Aufwand um 50% reduziert wurde.
- Erstellung interaktiver Dashboards mit AWS Quicksight und Plotly zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen in ADAS-Validierungsteams.
- Implementierung und Retraining des YOLOv7-Deep-Learning-Modells zur Erkennung benutzerdefinierter Objekttypen für Testautomatisierung und KPI-Erstellung in visionbasierten ADAS-Funktionen.
- Leitung eines Teams von 4–5 Entwicklern, Code-Reviews und Koordination der Aufgabenplanung mit OEM-Partnern und internen Teams.
- KPI-Tooling: Entwurf modularer Backend-APIs in Node.js und MongoDB; Ermöglichung von Dashboard-Visualisierungen und AWS-basierter Datenverarbeitung.
- Audi – Multifunktionale Frontkamera: KPI-Design für Objekterkennung, Fußgänger-/Fahrspur-/Verkehrszeichenerkennung; Ursachenanalyse; Ausreißeridentifikation.
- VW – Trainierter Park-Assistent: KPI-Generierung und Ableitung der Ground Truth mit DGPS/IPS-Daten in komplexen Parkszenarien.
- BMW – LiDAR-Validierung: Punktwolkenanalyse zur Erkennung von False Positives/Negatives; sicherheitsbezogene Szenarioanalyse.
Aug. 2021 - Juni 2022
11 MonatenAlzenau, Deutschland
Berater für Core-Test-Entwicklung
Ferchau GmbH
- Entwickelte Testinfrastruktur und automatisierte Validierungsabläufe für ADAS-Funktionen mit Python und AWS.
- Integration cloudbasierter Tools für Leistungstests und Reporting.
- Koordination mit verschiedenen Fachbereichsverantwortlichen für KPI-bezogene Aktivitäten.
- Enge Zusammenarbeit mit Kundenteams zur Gestaltung und Implementierung von Datenverarbeitungspipelines in mehreren Projekten.
- Automatisierte Systemtests und Berichtserstellung mit transkodierten Ethernet-Daten.
Okt. 2020 - Juni 2021
9 MonatenIngolstadt, Deutschland
Studentische Forschungsassistenz & Masterarbeit
Carissma Forschungszentrum
- Entwicklung und Konfiguration einer Prototyp-Autonomer-Fahrzeug-Plattform für ADAS-Tests mit Kamera- und LiDAR-Sensoren.
- Erstellung eines virtuellen Testbeds durch Aufbau von 3D-Digitalzwillingen und HD-Karten von Ingolstadt mit MATLAB Roadrunner.
- Integration in ROS und Simulation von Verkehrsszenarien für die Wahrnehmungsvalidierung.
Okt. 2019 - Jan. 2020
4 MonatenVergleich von Machine-Learning-Algorithmen zur Radfahrer-Erkennung
- Bewertung der Machbarkeit von Computer-Vision-Algorithmen in einem autonomen Fahrzeug zur Erhöhung der Passagiersicherheit auf Level 5 des autonomen Fahrens.
- Einsatz tiefer neuronaler Netze wie CNN zur Erkennung von Radfahrern.
- Anwendung der HOG-Technik zur Extraktion von Bildmerkmalen und des SVM-Klassifikationsalgorithmus zur Erkennung von Radfahrern.
Juli 2016 - März 2019
2 Jahren 9 MonatenBengaluru, Indien
Fertigungsingenieur II
Lam Research India Pvt. Ltd
- Entwarf und analysierte strukturelle Vorrichtungen und arbeitete mit globalen, funktionsübergreifenden Teams zusammen.
- Führte Prozessverbesserungen durch, um Fertigungs- und Strukturintegritätsanforderungen zu erfüllen.
Zusammenfassung
Daten-Analytics-Ingenieur mit über 5 Jahren Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Datenpipelines, Automatisierung von Testabläufen und Analyse von Multisensor-Datensätzen im Automobilbereich. Umfangreiche Expertise in Python, PySpark und AWS-basierten Validierungsumgebungen. Nachweisliche Erfolge bei Leistungssteigerungen durch KPI-Analysen, Sensorvalidierung und Cloud-Automatisierung. Effektive Führungskraft mit praktischer Erfahrung in der Validierung von ADAS-Funktionen und Testinfrastruktur.
Fähigkeiten
- Cloud Platforms & Big Data: Täglich Umfangreiche Nutzung Von Aws Für Testausführung, Automatisierung Und Cloud-computing (Ec2, S3, Athena, Sqs, Emr, Lambda, Boto3)
- Programmierung & Backend: Python (Pandas, Numpy, Plotly), Selenium, Node.js, Next.js, React.js, Typescript, Git, Docker, Rest-apis, Json-integrationen, Webhooks
- Validierung & Etl: Kpi-entwicklung, Etl-pipelines, Analyse Von Kamera-/lidar-/gps-daten
- Software- & Projekt-tools: Jira, Confluence, Codebeamer, Microsoft Office
- Ml Und Ki-agenten: Yolov7-retraining Für Objekterkennung, Opencv, Hugging Face, Llm-tools Wie Chatgpt, Cursor, Copilot
- Datenbanken: Sql (Schema-design), Mongodb, Convex Database
- Sensorsysteme: Kamera, Lidar, Gps, Dgps, Indoor-positionierung
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
März 2019 - Aug. 2021
Technische Hochschule Ingolstadt
Internationales Automobil-Engineering · Internationales Automobil-Engineering · Ingolstadt, Deutschland · 1.7
Sept. 2012 - Juni 2016
M S Ramaiah Instiute of Technology
Maschinenbau · Maschinenbau · Bengaluru, Indien · 1.5
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