Raghu R.
Simulationsingenieur, Projektleiter
Erfahrungen
Juli 2025 - Juli 2025
1 MonateEigeninitiiertes Projekt
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline
- Entwarf und implementierte eine komplette ML-Pipeline zur Abwanderungsprognose mit dem Telco-Datensatz
- Wendete Datenvorverarbeitung an: Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Skalierung und PCA
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistische Regression, Random Forest, XGBoost) und bewertete sie anhand von Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC
- Optimierte Hyperparameter mit GridSearchCV und erzielte 80,6 % Genauigkeit mit Random Forest/XGBoost
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme) zur Interpretation der Modellperformance und der Abwanderungstreiber
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für den Einsatz
März 2025 - März 2025
1 MonateEigeninitiiertes Projekt
Aktienkursanalyse und Risikomodellierung
- Analysierte historische Börsendaten von Yahoo Finance anhand der bereinigten Schlusskurse
- Berechnete einfache und exponentielle gleitende Durchschnitte zur Erkennung von Markttrends
- Bewertete die Performance anhand täglicher und kumulativer Renditen
- Visualisierte Korrelations-Heatmaps und Kernel-Dichte-Schätzungsplots
- Bewertete Value at Risk bei 95 % und 99 % Konfidenz mit Varianz-Kovarianz, historischen Simulationen und Monte-Carlo-Simulation (über 10.000 Durchläufe)
- Berechnete Sharpe-Ratio und Volatilitätskennzahlen zur Bewertung risikoadjustierter Renditen
Jan. 2025 - Dez. 2025
1 JahrEigeninitiiertes Projekt
Food101 Mehrklassen-Bildklassifizierung – Progressives Lernen mit TensorFlow (EfficientNetV2S)
- Implementierte Mehrklassen-Bildklassifizierung auf dem Food101-Datensatz mit einer progressiven Lernstrategie
- Bereitete progressive Datensätze (10 %, 50 %, 100 %) vor, um gestuftes Modelltraining via image_dataset_from_directory zu ermöglichen
- Baute eine Input-Pipeline mit Bildgröße 384×384, Batch-Laden und Datenaugmentation
- Verwendete EfficientNetV2S, vortrainiert auf ImageNet, mit Hybrid-Pooling und Dropout vor dem Output
- Progressive Trainingsphasen: Feature-Extraktion mit eingefrorenen Layern (Phase 1), Feintuning der letzten 30 Layer mit Label Smoothing (Phase 2), Feintuning mit allen Daten und Lernraten-Scheduling (Phase 3)
- Erreichte Top-1-Genauigkeit von 83,15 % und Top-5-Genauigkeit von 96,59 %
- Berechnete Präzision, Recall, F1-Score und Support pro Klasse
- Erstellte Diagramme der klassenweisen F1-Score-Verteilung und Heatmaps von Präzision/Recall/F1
- Analysierte Präzision vs. Recall-Trade-offs und erstellte eine Korrelationsmatrix
- Führte Fehlklassifikationsanalyse durch, um die am häufigsten fehlerhaft klassifizierten Kategorien zu identifizieren
Feb. 2015 - Bis heute
10 Jahren 11 MonatenMünchen, Deutschland
Simulationsingenieur / Projektleiter
ARRK Engineering
- Führte Crash-Simulationen und Airbag-Leistungsstudien durch
- Entwickelte prädiktive Modelle mit LS-Dyna und PAM-Crash
- Lieferte technische Erkenntnisse und Empfehlungen an interdisziplinäre Teams und Kunden
Okt. 2012 - Feb. 2015
2 Jahren 5 MonatenMünchen, Deutschland
CAE-Spezialist / Projektleiter
Tecosim GmbH
- Erstellte und validierte Crashmodelle
- Wandte statistische Methoden und Sensitivitätsanalysen an, um die Sicherheitsleistung zu optimieren
- Arbeitete mit Kunden wie BMW und Audi zusammen
Sept. 2008 - Aug. 2010
2 JahrenChennai, Indien
Senior-Ingenieur (Unfallanalytiker)
Renault-Nissan
- Analysierte Crash-Simulationen des gesamten Fahrzeugs
- Führte parametrische Studien durch, um die Crashsicherheit zu verbessern
Zusammenfassung
Führungskraft in der Fahrzeugtechnik mit über 14 Jahren internationaler Erfahrung in Crashverträglichkeit, passiver Sicherheit und Simulation fortschrittlicher Materialien (CFK, Klebstoffe, Metalle). Spezialisiert auf Materialcharakterisierung und -validierung unter Einhaltung von Euro NCAP, FMVSS und OEM-Standards. Erfahren in der Leitung von CAE-Teams, der Entwicklung innovativer Insassenschutzlösungen und dem Einsatz von Data Science/ML (Python, TensorFlow) zur Optimierung von Simulationen und Gewinnung prädiktiver Erkenntnisse. Anerkannt für strategisches Problemlösen, Mentoring und bereichsübergreifende Zusammenarbeit.
Sprachen
Hindi
MutterspracheTelugu
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
Okt. 2010 - Sept. 2012
Universität Stuttgart
Master of Science · Berechnende Mechanik von Werkstoffen und Strukturen · Stuttgart, Deutschland
Okt. 2000 - Juni 2004
Jawaharlal-Nehru-Technische Universität
Bachelor of Engineering · Maschinenbau · Hyderabad, Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
Data-Science-Bootcamp
Udemy
Maschinelles Lernen A-Z: KI, Python
Udemy
Python für Datenanalyse und -visualisierung
Udemy
TensorFlow-Bootcamp für Deep Learning
Udemy
MySQL für Datenanalyse & BI
Udemy
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