Deepanshu Khare

Angestellt, Engineering Manager | Team Lead ADAS & AI, TWT GmbH Science & Innovation, Munich
Leverkusen, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Team Lead
Project Management
Agile
Autonomous driving
Numerical Simulation
Mathematical Modeling
C++
Python
MS Office
Team work
Consulting
Communication skills
Business Development
Engineering Management
Artificial intelligence
Generative AI
Large Language Models (LLM)
Neo4j
Git
Scrum
SAFe
V-Modell
ASPICE
UNECE R157
NCAP
PEGASUS
ASAM OpenSCENARIO
OpenDRIVE
SiL Testing
Stakeholder Management
P&L Management
RFQ Management
CI/CD
Jira
Confluence
Leadership
Team leadership
Team Building
Strategic thinking
Problem Solving

Werdegang

Berufserfahrung von Deepanshu Khare

  • Bis heute 3 Jahre und 6 Monate, seit Okt. 2022

    Engineering Manager | Team Lead ADAS & AI

    TWT GmbH Science & Innovation, Munich

    Engineering Manager: ADAS- & KI-Team von 0 auf 15+ Ingenieure aufgebaut (Onshore & Nearshore). Portfolioverantwortung: 12+ OEM-Projekte, ~1 Mio. EUR/Jahr, ~18% Marge. RFQ-Bewertung & Angebotserstellung. L2++/L3 ADAS-Validierung nach UNECE R157, NCAP & PEGASUS. GenAI-Tool (LLMs + Neo4j + Python) von Idee bis MVP entwickelt — manuellen Workflow vollständig automatisiert. Skills: ADAS · GenAI · LLMs · Python · C++ · UNECE R157 · NCAP · PEGASUS · Scrum · ASPICE

  • 4 Jahre und 11 Monate, Nov. 2018 - Sep. 2023

    Doktorand

    Forschungszentrum Jülich

    Entwicklung eines hochperformanten C++-Simulationsframeworks (DuMuX) auf dem JURECA-Supercomputer. Anforderungsmanagement mit Industrie- & Forschungspartnern, iterative Softwareentwicklung & Validierung. Python-Tooling für Datenanalyse & Visualisierung. Peer-reviewte Publikation. Skills: C++ · Python · Git · Linux · DuMuX · Jupyter · CMake

  • 1 Jahr, Mai 2017 - Apr. 2018

    Masterarbeit

    ABB Deutschland

    Mathematische Modelle für Strömungssimulationen in industriellen Rohrleitungen entwickelt — zur Unterstützung berührungsloser Sensortechnologie. Validierung gegen FEM-Simulationen (ABAQUS) & Labormessungen. Grundlage meines "Validation-first"-Mindsets für ADAS & KI. Skills: ABAQUS/CAE · MATLAB · FEM

Ausbildung von Deepanshu Khare

  • 2 Jahre und 7 Monate, Okt. 2015 - Apr. 2018

    Computational Science & Engineering

    Universität Rostock

  • 3 Jahre und 11 Monate, Juli 2011 - Mai 2015

    Mechatronics Engineering

    University of Petroleum and Energy Studies

Sprachen

  • Deutsch

    B1-B2 (Gute Kenntnisse)

  • Englisch

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

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