
Apurv Kulkarni
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Apurv Kulkarni
- Bis heute 3 Jahre und 10 Monate, seit Okt. 2021ScaDS Dresden/Leipzig - Universität Leipzig
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Working with big data (stream and batch processing) performance analysis and benchmarking on HPC systems using frameworks like Apache Spark, Flink and KafkaStreams - Preparing and delivering training materials: Machine Learning on HPC; Big Data Processing on HPC - Part of core team of Living Lab project where tasks consists of strategizing and brainstorming ideas; Organizing and planning different activities [Java, Python, Shell, C++][Big Data: Apache Hadoop/Spark/Flink/Kafka][AI: Pytorch, Tensorflow]
- 6 Monate, Nov. 2020 - Apr. 2021
Wissenschaftliche Hilfskraft
Professur für Dynamik und Mechanismentechnik, TU Dresden
• Konvergenzstudie zur Eisenbahnradmontage mit ANSYS Mechanical und APDL • Erstellen und Ändern von Arbeitsabläufen in ANSYS Workbench • Automatisieren von Arbeitsabläufen mit Batch-Skripting
- 1 Jahr und 3 Monate, Aug. 2019 - Okt. 2020
Wissenschaftliche Hilfskraft
Professur für Numerische und Experimentelle Festkörpermechanik
• Studium der Isogeometrischen Analyse und Projektionsverfahren • Implementierung verschiedener numerischer Methoden in MATLAB • Fehleranalyse, Konvergenzstudien • Verbesserung und Optimierung der Performance der bestehenden Code-Infrastruktur
- 2 Jahre und 3 Monate, Juni 2016 - Aug. 2018
Research and Development Quality Assurance Engineer
3DPLM Software Solutions LTD, Pune, Indien
• Globale Verantwortung für die Qualitätssicherung von Anwendungen in der Schiffs- und Bautechnik • Analyse von Kundenproblemen mit struktureller CAD-Geometrie • Entwicklung von Teststrategien für effizientes Testen von Software • Präsentation der laufenden Entwicklungsergebnisse • Testen und Automatisieren mit Selenium und MS-Office VBA-Makros
Ausbildung von Apurv Kulkarni
- 2 Jahre und 8 Monate, Okt. 2018 - Mai 2021
Computational Engineering
Technische Universität Dresden
Finite Element Method, Isogeometric analysis, Numerical Methods, Computational Fluid Dynamics, Fracture Mechanics, Machine Learning, Data Visualization
Sprachen
Englisch
Fließend
Deutsch
Gut
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