Mohammad (Ihsan) L.
Forschungspraktikant - ML/ADAS
Erfahrungen
Forschungspraktikant - ML/ADAS
IAV GmbH
- Entwicklung und Optimierung von LSTM-RNN- und Decoder-Transformer-Modellen zur Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie bei Zielverlust im adaptiven Tempomatsystem, was eine 20% höhere Vorhersagegenauigkeit gegenüber den Basismodellen ergab.
- Entwicklung einer neuen Datenvorverarbeitungs-Pipeline aus realen Fahrversuchsdaten, Verarbeitung von Multisensor-Zeitreihendaten und Erstellung von über 300 Trainingsabschnitten.
- Implementierung einer bayesianischen Hyperparameteroptimierung und Anwendung physikalischer Beschränkungen, um ein Ausreißer-Verhalten des Modells zu verhindern, was zu 30% gleichmäßigeren Beschleunigungsprofilen führte.
- Erweiterung der bestehenden patentierten Technologie zur KI-gestützten Verbesserung der ACC-Funktion, basierend auf Vorarbeiten zur Leistungssteigerung des Netzwerks.
- Tools: Python, TensorFlow, Keras, Optuna, CarMaker
Startup-Gründer
Procurio
- Entwicklung eines agentischen KI-Frameworks zur Beschaffungsautomatisierung, Aufbau eines kompletten Systems vom Konzept bis zum MVP mit autonomen Workflow-Funktionen.
- Teilnahme am AI Start Accelerator-Programm bei Campus Founders in Heilbronn.
- Tools: Python, ROS2, Mapviz, Wireshark, Git
CAE-Ingenieur
Renault Nissan Technology & Business Centre India
- Beteiligung an über 15 Finite-Elemente-Analyse-(FEA)-Projekten im Bereich Fahrzeugsicherheit, dabei stets enge Termine eingehalten und Koordination zwischen mehreren Beteiligten übernommen.
- Entwicklung von Python-Automatisierungsskripten, die den Simulations-Workflow um 20% verkürzt haben.
- Leitung von Schulungen für 7 neue Teammitglieder zu Simulationswerkzeugen und -methoden, Erstellung umfassender Dokumentationen.
- Tools: Python, Pamcrash, ANSA, Animator, Linux (Putty)
Studentische Hilfskraft - Projekt Shuttle Modellregion Oberfranken II
Hochschule Coburg
- Leitung der Entwicklung eines ROS2-Visualisierungssystems für die Echtzeit-Erfassung von Fußgängern und Trajektorienvorhersage.
- Koordination der Datenerfassung mit Cohda MK5/MK6-Geräten zur Verarbeitung von V2X-Nachrichten.
- Implementierung eines Time-to-Collision-(TTC)-Berechnungsalgorithmus und Integration in das Visualisierungssystem.
- Tools: Python, ROS2, Mapviz, Wireshark, Git
Zusammenfassung
Machine-Learning-Ingenieur mit praktischer Erfahrung in Deep Learning und generativer KI. Nachweisliche Erfolge bei der Implementierung von KI/ML-Lösungen in Forschungsrollen bei IAV GmbH und der Hochschule Coburg. Versiert in Python, mit praktischer Erfahrung im schnellen Prototyping und in funktionsübergreifender Zusammenarbeit. Begeistert davon, modernste KI-Technologien einzusetzen, um Prozesse zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und in dynamischen, innovationsgetriebenen Umgebungen einen nachhaltigen Geschäftsnutzen zu schaffen.
Fähigkeiten
Programmiersprachen: Python (Fortgeschritten), C++ (Grundkenntnisse), Matlab (Grundkenntnisse), Sql (Grundkenntnisse)
Machine Learning & Ki: Pytorch, Tensorflow, Keras, Scikit-learn, Optuna, Opencv, Pandas, Ros2
Generative Ki & Llms: Transformers, Langchain, Rag, Lora, Faiss
Mlops: Git, Ci/cd (Github Actions), Docker, Mlflow, Dvc, Fastapi, Aws
Software & Tools: Power Bi, Tableau, N8n, Cursor, Wireshark, Ipg Carmaker, Sumo
Anpassungsfähigkeit
Teamarbeit
Kommunikation
Sprachen
Ausbildung
Hochschule Coburg
Master of Engineering, Autonomes Fahren · Autonomes Fahren · Kronach, Deutschland · GPA: 1,4
SCMS School of Engineering and Technology
Bachelor of Technology, Maschinenbau · Maschinenbau · Ernakulam, Indien · GPA: 7,52
Zertifikate & Bescheinigungen
Python
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