Maria shaima (Shaima) Joy
Masterarbeit – Forschung & Entwicklung
Erfahrungen
Masterarbeit – Forschung & Entwicklung
FZI Forschungszentrum Informatik
- Entwickelt mehragentige Fahrzeugsimulationssysteme mit MetaDrive zur Validierung autonomer Fahrfunktionen mittels Reinforcement Learning
- Algorithmen für ADAS-Verhaltensmodellierung unter Verwendung von Radar-, LiDAR-, Kamera- und IMU-Sensoren entwickelt, optimiert und debuggt
- Neuronale Netzwerkmodelle erstellt und automatisierte MLOps-Pipelines für Datenvorverarbeitung, Logging, Evaluation und umfangreiche Experimente aufgebaut
- Generative KI-basierte Tools zur Szenariovariante integriert für automatisierte Szenario-Generierung
- Technologien: Python, PyTorch, TensorFlow, Ray RLlib, MetaDrive
Werkstudent – Forschung & Entwicklung
FZI Forschungszentrum Informatik
- Skalierbare KI-Module, REST-APIs und Backend-Komponenten entworfen und entwickelt, die automatisierte Simulation und ML-Integration ermöglichen
- NLP/LLM-Pipelines implementiert, um natürlichsprachige Szenariobeschreibungen in strukturierte Simulationskonfigurationen zu überführen – ein früher Agentic-AI-Workflow
- Routing- und Navigationsmodule erstellt, wodurch die Systemstabilität der AV-Validierungsplattform im Verkehrssimulator über alle Szenarien hinweg um 30% gesteigert wurde
- Über 20 OpenSCENARIO-Fälle in Esmini erstellt, wodurch die Erkennung von Corner-Cases um 40% erweitert wurde
- AWS genutzt, um skalierbare Datenpipelines für Simulations-Logs und Speicherung bereitzustellen
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, die an Wahrnehmungs-, Planungs- und Kontroll-Stacks im autonomen Fahren arbeiten
- Eingebettete Sensorsysteme mit ESP32 und Hall-Effekt-Sensoren entwickelt für deterministische Fahrzeugsteuerung
- Tools: Python, CARLA, Esmini, OpenSCENARIO, FastAPI, Flask, AWS, Git, Linux
Studentische Hilfskraft – Quantenkommunikation
Fraunhofer Institute – ISI
- Automatisierte Python-basierte Data-Engineering-Workflows für Quantenkommunikation
- Sicherheitsprotokolle analysiert und Post-Quantum-Kryptografie untersucht, um Datenintegrität und Zuverlässigkeit der Pipelines sicherzustellen
Projekt Steganographie
Emertxe – Institute for Embedded Systems & IoT
- C-basierte Encoding-/Decoding-Algorithmen entwickelt, um Dateien in Bilder einzubetten und die Signalintegrität zu erhalten
Ausbildung – Elektronik & Messtechnik
Bharat Dynamics Limited, Ministry of Defence
- Signalverarbeitung, Kalibrierung und automatisierte Systemtests für Raketenelektronik durchgeführt
- Python-Skripte entwickelt, um Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit in Testpipelines zu verbessern
Praktikum – Instrumentierung & Prozessüberwachung
Emirates Lime Factory
- Echtzeit-Datenerfassung, Sensorvalidierung und Systemstabilitätsprüfungen durchgeführt
Vorsitzender des Studierendenrats
National Service Scheme
- Studentenveranstaltungen organisiert und Programme zur Gemeinwesenarbeit koordiniert
Zusammenfassung
Masterabsolvent im Bereich Sensortechnologien mit fundierter Expertise in Python-Entwicklung, Generative KI, LLMs, NLP, Embeddings, Deep Reinforcement Learning und End-to-End-KI-Systemdesign. Praktische Erfahrung mit PyTorch, MLOps-Pipelines, Cloud Computing (AWS) und Clean-Code-OOP-Entwicklung. Erfahren im Aufbau skalierbarer KI-Pipelines, im Entwerfen funktionsübergreifender KI-Lösungen und in der Anwendung modernster Methoden in Forschungs- und Fahrzeugsimulationsumgebungen.
Fähigkeiten
Programmierung: C++ (Fortgeschritten), Python (Fortgeschritten), C (Grundkenntnisse), Html/css (Grundkenntnisse)
Tools & Frameworks: Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn, Matlab/simulink, Metadrive, Carla, Esmini, Openscenario, Git, Linux
Ki/ml: Deep Reinforcement Learning (Fortgeschritten), Überwachtes/unüberwachtes Ml, Neuronale Netze, Datenvorverarbeitung, Wahrnehmungsmodelle, Generative Ki, Llms, Langchain, Embeddings
Cloud: Aws (Ec2, S3, Lambda)
Sprachen
Ausbildung
Karlsruhe University of Applied Sciences (HKA)
M.Sc. Elektro- und Informationstechnik, Sensortechnologien · Elektro- und Informationstechnik · Karlsruhe, Deutschland · 1.6
College of Engineering
B.Eng. Elektronik und Messtechnik · Elektronik und Messtechnik · Chengannur, Indien · 7.17 (≈2,42 deutsche Note)
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