Noushiq (K a n) M.
Forschungsprojekte
Erfahrungen
Research Projects
Institute for Intelligent Systems
- Bewertung und Analyse eines kamerabasierten Ampel- und Verkehrsschilderkennungssystems in verschiedenen LLM-basierten autonomen Fahrsystemen (LMDrive, BEVDriver).
- Implementierung einer VLM-basierten Einheit zur Erzeugung von Verkehrshinweis-Anweisungen für ein Closed-Loop-System für autonomes Fahren, das den Fahrer bei unvorhergesehenen Zwischenfällen warnt.
- Entwicklung eines eigenständigen LLM-basierten lokalen Chatbots mit Llama, DeepSeek und Qwen inklusive MLflow-Evaluierungsframework.
Masterarbeit
Institute for Intelligent Systems
Weiterentwicklung der Multi-Modalen Wahrnehmung für LLM-basiertes End-to-End-Autonomes Fahren.
Konzeption und Implementierung einer Methode zur Integration von Ground-Truth-Daten zu Ampeln und Verkehrsschildern aus CARLA über die Python-API, wodurch die entsprechenden Verkehrsverstöße um 23% reduziert wurden.
Entwicklung eines Wahrnehmungs-Stacks mit einem Deep-Learning-Modell zur Erkennung von Ampeln und Verkehrsschildern, was zu einer relativen Verbesserung der Fahrleistung um 14% führte.
Präzise Bewertung des Ampelerkennungsmodells mittels k-facher Kreuzvalidierung und Erstellung eines dedizierten Verkehrsschild-Datensatzes für das Closed-Loop-Simulationssystem (CARLA) mit über 4,3k Bildern.
Erfahrung im Umgang mit Hochleistungsrechner-Clustern (Zugriff auf virtuelle Maschinen per SSH, Batch-Job-Skripting und Slurm-Workload-Management).
Hauptaufgaben: Architekturentwicklung (Python), Datensatzvorbereitung, Datensatzannotation und -augmentation, Modellentraining, Tracking von Experimenten und Metrikenauswertung.
Skills: Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, RT-DETR, Hugging Face, scikit-learn, pandas, Git, Docker, Shell-Skripting (CLI).
Werkstudent
Robert Bosch GmbH
- Unterstützung des aktiven Lernens für das Deep-Learning-Lane-Detection-Modell durch Optimierung der Datenannotation und Qualitätssicherungsprozesse für Level-3- und Level-4-autonomes Fahren.
- Zusammenarbeit mit den Annotatoren zur Verbesserung der Bilddaten-Pipeline mit etwa 2 Millionen Frames.
- Erstellung, Konfiguration und Verwaltung des Confluence-Dokuments zur Qualitätssicherung der Annotation für Plattformen wie Kognic, Telus und Deepen AI, wodurch systematische Annotierungsfehler um 20% reduziert wurden.
Kosten- und Datenanalyst
General Electric
- Leitung eines Teams zur Kostenanalyse von etwa 7 Millionen Lieferantenprodukten mit über 200 Modalitäten, wodurch starke Projektmanagement-, Data-Engineering- und Analysefähigkeiten durch effektive Aufgabenverteilung demonstriert wurden.
- Automatisierung der großflächigen Datenvorverarbeitung mit pandas und NumPy durch Integration von Lieferanten- und Inflationsdaten aus verschiedenen Quellen, was eine 65% schnellere Analyse ermöglichte.
- Aufbau und Einsatz ML-basierter Prognosemodelle mit Scikit-learn zur Verringerung der Unsicherheit in der Kostenplanung und Ermöglichung der Beschaffungsteams, inflationsbedingte Kostensteigerungen vorherzusehen.
- Anwendung von Random Forest und Regressionsanalyse zur Identifikation der wichtigsten Kostentreiber, was datenbasierte Lieferantenverhandlungsstrategien unterstützte und 6% der Betriebsausgaben einsparte.
- Integration der Maschinellen Lern-Ausgaben in Power BI und später in Smartsheet für Echtzeit-Visualisierung von Kostenprognosen und Inflationstrends auf Management-Ebene.
- Umsetzung von 3 Kaizen-Projekten zur Verbesserung der betrieblichen Abläufe und der Durchlaufzeiten bei der Kostenanalyse und -prognose.
Ingenieuranalyst
Advanced Structures India
- Durchführung von Reverse Engineering und Systemanalysen für vier führende Nutzfahrzeuge, Erstellung wirkungsvoller technischer Dokumentationen und Einbringung von über 20 Benchmarking-Ideen, die eine Reduktion der jährlichen Produktionskosten um 8% ermöglichten.
- Definition des Kostenmoduls und Unterstützung beim Kunden-Onboarding, wofür ich vom Geschäftsführer Anerkennung für außergewöhnliche Anpassungsfähigkeit und fristgerechte Lieferung erhielt.
- Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern bei Entwurf, Entwicklung und Test von acht funktionalen Kostenmodulen, die zwei Wochen vor dem Zeitplan ausgeliefert wurden und damit die Software deutlich optimierten.
Graduierten-Trainee
Bharat Heavy Electricals Ltd
- Tägliche Produktions- und Bestandsverwaltung mit SAP ERP, wodurch die externe Auftragserfüllung durch effizientes Aufbereiten verworfener Produkte um 5% gesteigert wurde.
B. Tech. im Maschinenbau
University of Calicut
- Ausgezeichnet mit dem 'Best Make in India Safety Award' für die Entwicklung einer innovativen mechatronischen Technologie, die Personenschäden bei Lokomotiventgleisungen durch einen einzigartigen dreistufigen Prozess aus Erfassen, Bremsen und Abkoppeln reduziert.
Zusammenfassung
Vielseitiger, analytischer und wirkungsorientierter Ingenieur mit über 3 Jahren Erfahrung in KI/ML und Technologien für autonomes Fahren. Verfügt über fundierte Expertise in Computer Vision, Deep Learning, Data Engineering und HPC-Plattformen durch praxisnahe Projekte.
Derzeit entwickle ich im Rahmen meines Masterstudiums innovative Mobilitätslösungen mit Fokus auf die Integration von KI im automatisierten Fahren.
Sprachen
Ausbildung
Hochschule Esslingen
M.Eng., Fahrzeugsysteme · Fahrzeugsysteme · Deutschland
University of Calicut
B. Tech. · Maschinenbau · Indien
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