Arman M.
M.Sc. in IKT für intelligente Gesellschaften
Erfahrungen
Okt. 2021 - Dez. 2025
4 Jahren 3 MonatenItalien
M.Sc. in IKT für intelligente Gesellschaften
Polytechnische Universität Turin
Relevante Kurse: Maschinelles Lernen und neuronale Netze, Programmierung für IoT, Big Data für Internetanwendungen
Aug. 2020 - Feb. 2021
7 MonatenJunior-Forschungsingenieur – Teilzeit
Saipa Expansion Engineering Co. (SEECO)
- Leitung einer Machbarkeitsstudie zur Einführung automatisierter Transportfahrzeuge (AGVs) in der industriellen Logistik, Erfassung bestehender Materialflussprozesse und Identifikation von Möglichkeiten zur Steigerung des Durchsatzes und Reduzierung manueller Eingriffe.
- ML-basierten AGV-Routenoptimierungs-Prototyp entwickelt und simuliert, der eine 20%-ige Reduzierung der Leerlauffahrtstrecken und eine 12%-ige Verringerung der durchschnittlichen Aufgabenerledigungszeit nachgewiesen hat.
- Python-basierte Anbieterbenchmarking-Skripte bereitgestellt, 12 AGV-Hersteller anhand von 25 Leistungskennzahlen bewertet, Auswahlprozess optimiert und Bewertungszeit um 40% reduziert.
- Integrierte statistische Modellierung und ereignisdiskrete Simulation in Python zur Prognose einer Kapitalrendite (ROI) von 18% über zwei Jahre durch Auswahl der drei führenden AGV-Anbieter für strategische Handelspartnerschaften.
Sept. 2019 - Mai 2020
9 MonatenJunior Strukturdateningenieur – Teilzeit
Abadis Braces for Concrete Structures Company
- Erkennung von übersehenen Mikrorissen durch Training eines Random Forest mit Sensordaten und Lastdaten, Erreichen einer Wartungsvorhersagegenauigkeit von 92% und Reduzierung ungeplanter Stillstandszeiten um 25%.
- Materialüberverbrauch durch Python/MATLAB-Analyse von Dehnungsmessungen angegangen, Anpassungen im Stützdesign vorgeschlagen, die Kosten um 10% senkten und die Lebensdauer um 15% erhöhten.
- Manuelle Berichtsverzögerungen eliminiert durch Aufbau automatisierter ETL-Pipelines und wöchentlicher Dashboards, Entscheidungszyklen um 40% beschleunigt und Genauigkeit der Wartungsplanung auf 90% gesteigert.
Okt. 2018 - Juni 2021
2 Jahren 9 MonatenB.Sc. in Elektrotechnik
Shahid Beheshti University
Abschlussarbeit: „Maschineller Lernansatz zur Optimierung der SLAM-Navigation mittels erweitertem Kalman-Filter“
Relevante Kurse: KI und Bio-Berechnungen, Signalverarbeitung, Regelungstechnik, Eingebettete Systeme
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DREAM-FLUTE: Commonsense QA-Verbesserung
- Integration von T5-BASE mit dem DREAM-Erklärungsmodell und Feinabstimmung an 9.700 CoS-E-Beispielen, was zu einer Genauigkeit von 40,46% bei Multiple-Choice-QA führte und eine der besten Lösungen für den Datensatz darstellte.
- Ergänzung von BERT mit DREAM-generierten Erklärungen, um die CoS-E-Genauigkeit auf 20,48% zu steigern, einen absoluten Gewinn von 0,09% zu erzielen und Bereiche für weitere Optimierungen zu identifizieren.
- Verbesserung der Leistung des Frage-Antwort-Systems durch wöchentliche 10 Stunden Codeoptimierung, was zu einer 15%igen Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und einem insgesamt effizienteren System führte.
- Technologien: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers (T5, BERT), TensorFlow, CoS-E-Datensatz.
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IKT-gestützte Optimierung und Prognose des Energieverbrauchs von Gebäuden
- Simulierte eine Schule mit zwölf Zonen in EnergyPlus anhand stündlicher Klimadaten und zeigte dabei Ineffizienzen bei Heizung, Kühlung und Stromverbrauch auf.
- Trainierte ein Surrogat-ANN-Modell mit 40 Gestaltungsvarianten: wandte NSGA-II-Optimierung an und senkte so den jährlichen Energiebedarf um etwa 19 % durch optimierte Verglasungskonfigurationen.
- Automatisierte EnergyPlus-Simulationen mit Python/Eppy und verarbeitete über 17.000 stündliche Datenpunkte, um die Klimaempfindlichkeit zu bewerten.
- Emulierte IoT-Sensoren mit MQTT und übertrug Echtzeitdaten per Streaming in InfluxDB für Smart-Building-Dashboards.
- Führte Energiekennlinienanalysen mittels OLS-Regression durch, erreichte R²-Werte bis zu 0,82 und quantifizierte so die Reaktionsfähigkeit auf Außentemperaturen.
- Konfigurierte LSTM-Neuronale Netze, die stündliche Heiz- und Kühllasten mit weniger als 5 % Fehler vorhersagen, und ermöglichte so ein effektives Energiemanagement.
- Technologien: EnergyPlus, DesignBuilder, Python, Eppy, scikit-learn, TensorFlow, MQTT, InfluxDB.
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IoT-Plattform für automatisierte Bewässerung und Pflanzenüberwachung
- Erstellte eine Datenpipeline mit Python, CherryPy, Flask, Paho-MQTT, Docker und ThingSpeak, um über 20.000 Datenpunkte zu streamen, und nutzte diese Erkenntnisse zur Optimierung der Ressourcenzuteilung und Beseitigung betrieblicher Engpässe.
- Simulierte Sensoren für Bodenfeuchte, Temperatur und Luftfeuchtigkeit mit Python/Paho-MQTT und erreichte dabei eine Verschlüsselungs- und Übertragungsverzögerung von 12 ms bei über 1.000 Nachrichten (Fernet/AES).
- Entwickelte ein Keras-basiertes künstliches neuronales Netz (ANN) mit 201 Datensätzen, erreichte 94 % Genauigkeit bei Bewässerungsentscheidungen und optimierte den Wasserverbrauch um 15 % im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
- Entwickelte ein System, das Datenströme entschlüsselt und mit EC2-gehostetem Flask/InceptionV3 Blattkrankheiten bei 50 Bildern pro Minute erkennt, protokollierte über 100 Ereignisse und verwaltete dabei täglich 100 individuelle Datenlogs.
- Technologien: Python, CherryPy, Flask, Paho-MQTT, Telepot, TensorFlow/Keras, scikit-learn, Docker, ThingSpeak, Fernet, SHA-256-Hashing.
Zusammenfassung
M.Sc.-Student im letzten Studienjahr im Bereich IKT für intelligente Gesellschaften, spezialisiert auf Maschinelles Lernen, Computer Vision und NLP.
Entwerfen und Bereitstellen von Deep-Learning- und RAG-basierten QA-Systemen, Anomalieerkennungspipelines, IoT-Lösungen sowie Anwendung von KI- und ML-Techniken für Herausforderungen im Ingenieur- und Bauwesen. Aufbau kompletter ML-Workflows – darunter AGV-Routenoptimierung und groß angelegte Zeitreihenprognosen – mit integrierten MLOps-Praktiken.
Sprachen
Persisch
MutterspracheDeutsch
VerhandlungssicherEnglisch
VerhandlungssicherItalienisch
FortgeschrittenAusbildung
Okt. 2021 - Dez. 2025
Polytechnische Universität Turin
M.Sc. in IKT für intelligente Gesellschaften · IKT für intelligente Gesellschaften · Italien
Okt. 2018 - Juni 2021
Shahid Beheshti University
B.Sc. in Elektrotechnik · Elektrotechnik · Tehran, Iran, Islamische Republik
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