Maria Shaima (Shaima) Joy
Masterarbeit – Forschung & Entwicklung
Erfahrungen
Masterarbeit – Forschung & Entwicklung
FZI Forschungszentrum Informatik
- Entwickelte Multi-Agenten-Automobilsimulationssysteme mit MetaDrive zur Validierung autonomer Fahrfunktionen mit Reinforcement Learning
- Entwickelte, optimierte und debuggt Algorithmen zur ADAS-Verhaltensmodellierung mit Radar-, LiDAR-, Kamera- und IMU-Sensoren
- Erstellte neuronale Netzmodelle und automatisierte MLOps-Pipelines für Datenvorverarbeitung, Logging, Evaluation und groß angelegte Experimente
- Integrierte Generative-AI-basierte Szenarienvariations-Tools zur automatischen Szenarienerzeugung
- Technologien: Python, PyTorch, TensorFlow, Ray RLlib, MetaDrive
Werkstudent – Forschung & Entwicklung
FZI Forschungszentrum Informatik
- Entwarf und entwickelte skalierbare AI-Module, REST-APIs und Backend-Komponenten zur automatisierten Simulation und ML-Integration
- Implementierte NLP/LLM-Pipelines, um natürlichsprachliche Szenariobeschreibungen in strukturierte Simulationskonfigurationen zu überführen – ein früher Agentic-AI-Workflow
- Baute Routing- und Navigationsmodule, die die Systemstabilität um 30% über verschiedene Szenarien für die AV-Validierungsplattform im Verkehrssimulator steigerten
- Erstellte über 20 OpenSCENARIO-Fälle in Esmini und erweiterte die Erkennung von Corner-Cases um 40%
- Verwendete AWS zur Bereitstellung skalierbarer Datenpipelines für Simulationsprotokolle und Speicherung
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams an Wahrnehmungs-, Planungs- und Steuerungsstapeln im autonomen Fahren zusammen
- Entwickelte eingebettete Sensorsysteme mit ESP32 und Halleffekt-Sensoren für deterministische Fahrzeugsteuerung
- Werkzeuge: Python, CARLA, Esmini, OpenSCENARIO, FastAPI, Flask, AWS, Git, Linux
Studentische Hilfskraft – Quantenkommunikation
Fraunhofer Institute – ISI
- Automatisierte Python-basierte Data-Engineering-Workflows für Quantenkommunikation
- Analysierte Sicherheitsprotokolle und untersuchte Post-Quantum-Kryptografie, um Datenintegrität und Pipeline-Zuverlässigkeit zu gewährleisten
Projekt Steganografie
Emertxe – Institute for Embedded Systems & IoT
- Entwickelte Kodierungs-/Dekodierungsalgorithmen in C, um Dateien in Bildern einzubetten und die Signalintegrität zu erhalten
Ausbildung – Elektronik & Messtechnik
Bharat Dynamics Limited, Ministry of Defence
- Führte Signalverarbeitung, Kalibrierung und automatisierte Systemtests für Flugkörperelektronik durch
- Entwickelte Python-Skripte zur Verbesserung von Zuverlässigkeit, Wiederholbarkeit und Rückverfolgbarkeit in Testpipelines
Praktikum – Instrumentierung & Prozessüberwachung
Emirates Lime Factory
- Echtzeit-Datenerfassung durchgeführt, Sensoren validiert und Systemstabilität geprüft
Vorsitzender des Studierendenrats
National Service Scheme
- Studentenveranstaltungen organisiert und Programme zur Öffentlichkeitsarbeit koordiniert
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 Informationstechnologie (3 Jahre), Bildung (2.5 Jahre), Automotive (2 Jahre), Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (1 Jahr) und Telekommunikation (0.5 Jahre).
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 Produktentwicklung (3.5 Jahre), Forschung und Entwicklung (3 Jahre), Informationstechnologie (2.5 Jahre), Projektemanagement (2 Jahre) und Qualitätssicherung (1 Jahr).
Zusammenfassung
Master-Absolvent in Sensortechnologien mit umfassender Expertise in Python-Entwicklung, Generative AI, LLMs, NLP, Embeddings, Deep Reinforcement Learning und dem Design von End-to-End-KI-Systemen. Praktische Erfahrung mit PyTorch, MLOps-Pipelines, Cloud Computing (AWS) und sauberem OOP-Code. Geübt im Aufbau skalierbarer KI-Pipelines, in der Gestaltung funktionsübergreifender KI-Lösungen und in der Anwendung modernster Techniken in Forschungs- und Automobilsimulationsumgebungen.
Fähigkeiten
Programmierung: C++ (Fortgeschritten), Python (Fortgeschritten), C (Grundkenntnisse), Html/css (Grundkenntnisse)
Werkzeuge & Frameworks: Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn, Matlab/simulink, Metadrive, Carla, Esmini, Openscenario, Git, Linux
Ai/ml: Deep Reinforcement Learning (Fortgeschritten), Überwachtes/unüberwachtes Ml, Neuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung, Wahrnehmungsmodelle, Generative Ai, Llms, Langchain, Einbettungen
Cloud: Aws (Ec2, S3, Lambda)
Sprachen
Ausbildung
Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft (HKA)
M.Sc. Elektrotechnik und Informatik, Sensortechnologien · Elektrotechnik und Informatik · Karlsruhe, Deutschland · 1,6
College of Engineering
B.Eng. Elektronik- und Messtechnik · Elektronik- und Messtechnik · Chengannur, Indien · 7,17 (≈2,42 deutsche Note)
Profil
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
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