Ansh Minchekar

Im EU-Projekt GLocalFlex (Horizon Europe) habe ich untersucht, wie Batteriespeicher auf einem lokalen Energiemarkt gewinnbringend handeln. - Drei Reinforcement-Learning-Agenten entwickelt, der beste erreichte 98 % des Optimums einer linearen Optimierung. - Drei Jahre reale Zeitreihendaten in Python (pandas, NumPy) aufbereitet und validiert. - Ein neuronales Netz ohne ML-Framework in NumPy implementiert. - Experimente dokumentiert und an den Projektbetreuer berichtet.

Im EU-Projekt GLocalFlex (Horizon Europe) habe ich die Daten- und Monitoringschicht einer europäischen Energieplattform aufgebaut. - Echtzeit-Monitoring mit InfluxDB und Grafana (7 Live-Kennzahlen). - Daten über REST-APIs (Flask, FastAPI) bereitgestellt. - Zwei Jenkins-CI/CD-Pipelines mit automatisierten Tests eingerichtet. - Machbarkeitsstudie verfasst, als Entscheidungsgrundlage des Projekts übernommen. - Abstimmung mit Partnern eines europäischen Konsortiums.

Als Technical Ambassador habe ich Entwicklerinnen und Entwickler an Web3-Technologien herangeführt. - Einführung des neuesten SDK begleitet, mit dem sich eine Web3-Anwendung in Sekunden statt Stunden aufsetzen lässt. - Workshops für über 300 Teilnehmende in verschiedenen Zeitzonen gehalten. - Feedback aus den Workshops floss in die Weiterentwicklung des SDK ein. - Technische Artikel und Dokumentation für die Entwickler-Community verfasst.