Manasvi Kumar - Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline)

Q: Wo ist Manasvi ansässig?

Manasvi ist in Berlin, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Manasvi?

Manasvi spricht folgende Sprachen: Hindi (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Manasvi?

Manasvi hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Manasvi in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 6 Monate . Beachten Sie, dass Manasvi möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Manasvi?

Die neueste Position von Manasvi ist Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline) bei Eigenes Projekt .

Q: Für welche Unternehmen hat Manasvi in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Manasvi für Eigenes Projekt und Uttaranchal University gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Manasvi die meiste Erfahrung?

Manasvi hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung und Informationstechnologie .

Q: In welchen Bereichen hat Manasvi die meiste Erfahrung?

Manasvi hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung , Lieferkettenmanagement und Nachhaltigkeitsmanagement .

Q: Was ist die Ausbildung von Manasvi?

Manasvi hat einen Master in Wissenschaftliches Rechnen from Technische Universität Berlin und einen Bachelor in Mathematik from Uttaranchal University .

Q: Ist Manasvi zertifiziert?

Manasvi hat 19 Zertifikate . Darunter sind: Agile Projektplanung , Grundlagen der Quanteninformation und Umfassende Einführung in die Quantenmechanik .

Recommended expert

Berlin, Deutschland

Erfahrungen

Aug. 2025 - Sept. 2025

2 Monate

Berlin, Deutschland

Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline)

Eigenes Projekt

Formulierte das Max-Cut-Problem als QUBO und implementierte QAOA im Vergleich zu einer Simulated-Annealing-Baseline mit reproduzierbaren Parametersweeps, festen Seeds und exakten Überprüfungen an kleinen Graphen
Überprüfte, dass beide Ansätze auf allen getesteten Instanzen das bekannte Optimum erreichten; eine tiefere QAOA erhöhte die Laufzeit bei begrenztem Nutzen in diesen Fällen
Tech: Python · mqt.qao · Qiskit · qiskit-algorithms · NetworkX · Matplotlib · NumPy · SymPy

Juni 2022 - März 2023

10 Monate

Dehradun, Indien

Übersichtsarbeit

Uttaranchal University

Verfasste eine Übersichtsarbeit zur digitalen finanziellen Inklusion & künstlichen Intelligenz in den Zielen für nachhaltige Entwicklung 8 und 9
Präsentierte die Ergebnisse auf der Internationalen Konferenz für rechnergestützte und mathematische Methoden in den angewandten Wissenschaften (2023)
Stärkte Fähigkeiten in akademischer Forschung, Analyse und Präsentation

Okt. 2021 - Nov. 2022

1 Jahr 2 Monate

Dehradun, Indien

Forschungsassistent

Uttaranchal University

Führte Forschung zur Lagerbestandsmodellierung bei preisabhängiger Nachfrage mit Analyse der CO2-Emissionen durch
Arbeitete mit der Fakultät an einer Peer-Review-Arbeit zusammen, die auf der Internationalen Konferenz zu Fortschritten in Materialien für Gesundheit, Umwelt und Kreislaufwirtschaft (2022) vorgestellt wurde
Setzte mathematische Modellierung und wissenschaftliches Schreiben ein, um umsetzbare akademische Erkenntnisse zu liefern

Berlin, Deutschland

Grover-Algorithmus bei unbekannter Anzahl von Lösungen

Eigenes Projekt

Implementierung des Grover-Algorithmus in Qiskit mit Fokus auf Fälle, in denen die Anzahl markierter Lösungen unbekannt ist
Benchmarking und Validierung von Strategien wie dem Zufallsiterations- und dem schrittweisen Iterationsansatz gegenüber theoretischen Vorhersagen
Entwicklung einer modularen Code-Struktur und eines Test-Frameworks für Reproduzierbarkeit
Tech: Python · Qiskit · NumPy · Matplotlib

Industrie Erfahrung

Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.

Erfahren in Bildung (1.5 Jahre).

Bildung

Geschäftsbereich Erfahrung

Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.

Erfahren in Forschung und Entwicklung (1.5 Jahre), Lieferkettenmanagement (1 Jahr) und Nachhaltigkeitsmanagement (1 Jahr).

Forschung und Entwicklung

Lieferkettenmanagement

Nachhaltigkeitsmanagement

Fähigkeiten

Programmierung & Tools

Python
R
Mysql
Matlab
C++
Qiskit
Microsoft Office (Excel, Word, Powerpoint)

Spezialisierungen

Quantencomputing
Mathematische Optimierung
Maschinelles Lernen
Datenanalyse

Sprachen

Hindi

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Okt. 2023 - Bis heute

Technische Universität Berlin

Master of Science · Wissenschaftliches Rechnen · Berlin, Deutschland

Juli 2020 - Juni 2023

Uttaranchal University

Bachelor of Science, Honours · Mathematik · Dehradun, Indien

Zertifikate & Bescheinigungen

Agile Projektplanung

Codecademy

Grundlagen der Quanteninformation

IBM Quantum Learning

Umfassende Einführung in die Quantenmechanik

Udemy

Datenanalyse mit Python

IBM

Datenwissenschaftler

Codecademy

Datenvisualisierung mit R

IBM

Effektive Teamkommunikation

Codecademy

Grundlegende KI-Konzepte

Microsoft

Grundlagen von Azure KI

Microsoft

Grundlagen von Quantenalgorithmen

IBM Quantum Learning

Allgemeine Formulierung der Quanteninformation

IBM Quantum Learning

Einführung in generative KI

Microsoft

Einführung in Maschinelles Lernen

Microsoft

Mathematische Optimierung für geschäftliche Probleme

IBM

Grundlagen des Projektmanagements

IBM

Grundlagen für Projektmanager

Codecademy

Python für Data Science

IBM

Grundlagen des Quanten-Business

IBM Quantum Learning

Erfolgreiche Zusammenarbeit

Codecademy

Profil

Erstellt

November 2025

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Frequently asked questions

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Wo ist Manasvi ansässig?

Manasvi ist in Berlin, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Manasvi?

Manasvi spricht folgende Sprachen: Hindi (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Manasvi?

Manasvi hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Manasvi in mindestens 3 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 6 Monate. Beachten Sie, dass Manasvi möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Manasvi am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Manasvi gut geeignet für Rollen wie: Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline), Übersichtsarbeit, Forschungsassistent.

Was ist das neueste Projekt von Manasvi?

Die neueste Position von Manasvi ist Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline) bei Eigenes Projekt.

Für welche Unternehmen hat Manasvi in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Manasvi für Eigenes Projekt und Uttaranchal University gearbeitet.

In welchen Industrien hat Manasvi die meiste Erfahrung?

Manasvi hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung und Informationstechnologie.

In welchen Bereichen hat Manasvi die meiste Erfahrung?

Manasvi hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung, Lieferkettenmanagement und Nachhaltigkeitsmanagement.

Was ist die Ausbildung von Manasvi?

Manasvi hat einen Master in Wissenschaftliches Rechnen from Technische Universität Berlin und einen Bachelor in Mathematik from Uttaranchal University.

Ist Manasvi zertifiziert?

Manasvi hat 19 Zertifikate. Darunter sind: Agile Projektplanung, Grundlagen der Quanteninformation und Umfassende Einführung in die Quantenmechanik.

Wie ist die Verfügbarkeit von Manasvi?

Manasvi ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Manasvi?

Der Stundensatz von Manasvi hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Manasvi beauftragen?

Um Manasvi zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 800-960 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.