Ing. Abhijit Vyas
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Abhijit Vyas
- Bis heute 5 Jahre und 4 Monate, seit Feb. 2020
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Universität Bremen
Derzeit arbeite ich als KI-Wissenschaftler im Bereich Robotik unter der Leitung von Prof. Michael Beetz an der Universität Bremen. Meine derzeitige Arbeit befasst sich mit der Entwicklung verschiedener interaktionsbasierter Lernmethoden, um Roboteragenten neue Aufgaben beizubringen. Dazu gehören beispielsweise Lernen durch Demonstrationen, Imitationslernen, aktives Lernen, überwachtes Lernen und Lernen durch Anweisungen in natürlicher Sprache. https://ai.uni-bremen.de/
- 3 Jahre und 9 Monate, Apr. 2016 - Dez. 2019
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
ATB
Für meinen Job brauchte ich Fachwissen in der Softwareentwicklung und ein Auge für Forschungstrends. Ich war hauptsächlich als Full-Stack-Softwareentwickler an verschiedenen europäischen Forschungsprojekten und Industrieprojekten beteiligt.
- 2 Jahre und 11 Monate, Apr. 2013 - Feb. 2016
Student Software Developer
ATB
Als technische studentische Hilfskraft unterstützte ich die Softwareentwicklung, was die Entwicklung neuer Dashboards, die Arbeit mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanksystemen, das Erforschen neuer Frameworks für Forschungsprojekte usw. umfasste.
- 2 Jahre und 3 Monate, Jan. 2010 - März 2012
Development Engineer
Hitachi-Hirel Power Electronics ltd
Ich habe als Design- und Entwicklungsingenieur für einen USV-Hersteller (unterbrechungsfreie Stromversorgung) gearbeitet. Zu meinen Aufgaben gehörte die Programmierung verschiedener Mikrocontroller-Familien für verschiedene USV-Schaltkreise. Bearbeitung technischer Anforderungen von Kunden und Pflege einer bestehenden Datenbank für Leistungselektronikkomponenten.
Ausbildung von Abhijit Vyas
- 3 Jahre und 7 Monate, Apr. 2012 - Okt. 2015
Information & Automation Engineering
Universität Bremen
In meiner Masterarbeit habe ich an der Entwicklung eines Handverfolgungssystems mit einer Microsoft Kinect 3D-Kamera gearbeitet, um verschiedene Muster der Handbewegung zu erlernen und mit einem SVM-Klassifikator verschiedene Gesten zu extrahieren.
Sprachen
Englisch
Fließend
Hindi
Fließend
Deutsch
Gut
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