Ajay P.
M.Sc. Digital Engineering @ Bauhaus-Universität | Spezialisierung auf GenAI-Anwendungen | Entwicklung von End-to-End-KI-Lösungen
Erfahrungen
Forschungsstudent
Bauhaus-Universität Weimar
- Entwickelte einen transparenten Klassifikator mit rationalen Funktionen und über 90% Genauigkeit auf MNIST.
- Tech-Stack: Python, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, CuPy, CUDA, SageMath, Gurobi
GET (Technischer Koordinator)
Jendamark India
- Leitung funktionsübergreifender Automatisierungsprojekte
- Lösung von Konstruktions- und Fertigungsproblemen durch datenbasierte Analysen
CAE-Ingenieur (Praktikant)
Simulation Lab India
- Durchführung von ANSYS-CFD-Analysen
- Beitrag zu vorläufiger Patentanmeldung (202021047472)
Zusammenfassung
Ich bin Masterstudent im Bereich Digital Engineering an der Bauhaus-Universität Weimar mit Schwerpunkt auf Generative KI, NLP und Machine Learning. Durch meinen Hintergrund im Maschinenbau kann ich KI-Herausforderungen mit einem praktischen Ansatz angehen und Lösungen entwickeln, die von interaktiven Anwendungen bis hin zu End-to-End-Cloud-Deployments reichen. Ich arbeite kontinuierlich daran, Modelle zu entwerfen, die sowohl transparent als auch effektiv sind, um einen echten Mehrwert zu liefern.
Ich habe Erfahrung im Einsatz von Tools wie Python, NumPy und SciPy, um hochpräzise Klassifikatoren zu entwickeln und technische Workflows zu optimieren. Ich bin stolz auf meine Problemlösungsfähigkeiten und darauf, komplexe Probleme in einfache, datengetriebene Lösungen zu übersetzen, die echte Herausforderungen meistern.
Sprachen
Ausbildung
Bauhaus-Universität Weimar
M.Sc. Digital Engineering (Schwerpunkt: ML, DL & GenAI) · Digitale Ingenieurwissenschaften · Weimar, Deutschland
Savitribai Phule University
Bachelor of Engineering · Maschinenbau · Indien · 2.12
Zertifikate & Bescheinigungen
Python für Data Science
IBM SkillsBuild
ProTELC Master Science Camp: Biodiversity Monitoring – Fortgeschrittene Signalanalyse & KI-Anwendungen zur Vogelstimmerkennung
Technische Universität Ilmenau
Industrielles Training in Prozess- und Werkstofftechnik
Euclid Labs
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