Maria shaima (Shaima) Joy

Masterarbeit – Forschung & Entwicklung

Maria shaima Joy
Karlsruhe, Deutschland

Erfahrungen

Apr. 2025 - Okt. 2025
7 Monaten

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
Okt. 2023 - Juli 2025
1 Jahr 10 Monaten

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
Feb. 2023 - Juli 2023
6 Monaten

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
Apr. 2022 - Okt. 2022
7 Monaten

Projekt Steganographie

Emertxe – Institute for Embedded Systems & IoT

  • C-basierte Encoding-/Decoding-Algorithmen entwickelt, um Dateien in Bilder einzubetten und die Signalintegrität zu erhalten
März 2021 - März 2022
1 Jahr 1 Monate

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
Juli 2019 - Juli 2019
1 Monate

Praktikum – Instrumentierung & Prozessüberwachung

Emirates Lime Factory

  • Echtzeit-Datenerfassung, Sensorvalidierung und Systemstabilitätsprüfungen durchgeführt
Dez. 2017 - Dez. 2019
2 Jahren 1 Monate

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

Englisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Grundkenntnisse

Ausbildung

Feb. 2023 - Nov. 2025

Karlsruhe University of Applied Sciences (HKA)

M.Sc. Elektro- und Informationstechnik, Sensortechnologien · Elektro- und Informationstechnik · Karlsruhe, Deutschland · 1.6

Juli 2016 - Okt. 2020

College of Engineering

B.Eng. Elektronik und Messtechnik · Elektronik und Messtechnik · Chengannur, Indien · 7.17 (≈2,42 deutsche Note)

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