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Abhishek Kanakagiri

Solana Offline-Transaktions-Webapp

Abhishek Kanakagiri
Aschaffenburg, Deutschland

Erfahrungen

März 2025 - Sept. 2025
7 Monaten

Solana 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 Monaten

Senior-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 Monaten
Alzenau, 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 Monaten
Ingolstadt, 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 Monaten

Vergleich 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 Monaten
Bengaluru, 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
Verhandlungssicher
Deutsch
Fortgeschritten

Ausbildung

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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