Devesh Raj

Bis 2023, Praktikant im Bereich Verbundwerkstoff-Modellierung, DYNAmore GmbH

Fähigkeiten und Kenntnisse

Six Sigma
Maschinelles Lernen
Git
Numerical Simulation
CAD
Mechanical Engineering
Optimisation
Finite Element Analysis (FEA)
LS DYNA
ANSYS
SolidWorks
Java
C++
MS Office
Communication skills
MatLab/Simulink
Abaqus
Python

Werdegang

Berufserfahrung von Devesh Raj

  • 6 Monate, Dez. 2022 - Mai 2023

    Praktikant im Bereich Verbundwerkstoff-Modellierung

    DYNAmore GmbH

    • Homogenisiert und optimiert spritzgegossene kurzfaserverstärkte Verbundwerkstoffe mit FEM, LS-DYNA und LS-Opt. • Multiskalen-Simulationen verbessert und Machine-Learning-Methoden eingesetzt, um Materialverhalten effizienter zu analysieren. • Reduzierte die Simulationeszeit um 67%, ohne Genauigkeitverlust. • Homogenisierung durch die Computersimulationen eines Crashtests mit einem Solidworks 3D-CAD-Modell einer Autostoßstange in LS-DYNA überprüft.

  • 1 Jahr und 2 Monate, Dez. 2021 - Jan. 2023

    Student Hilfswissenschaftler

    Institut für Baustatik und Baudynamik (IBB)- Universität Stuttgart

    • Habe die visuelle Darstellung von Auflagerkräften mit Richtung und Größe in StaR2 entwickelt. StaR2 ist ein Java-Programm für Strukturanalysen. • StaR2 benutzt die Finite-Elemente-Methode für Strukturanalyse von fachwerkbasierten Strukturen. • Piccolo-Paket von Java benutzt für das 2D-Grafik-Framework. • Bereitstellung einfacher Lösungen zur Automatisierung der FEA mithilfe von Java.

  • 1 Jahr und 4 Monate, Juli 2019 - Okt. 2020

    Project Engineer

    Wipro Ltd.

    • Als DevOps-Ingenieur für Broadcom tätig gewesen. • Verwendet Tools wie JIRA, Jenkins, Confluence und Git/GitHub, um den Projektablauf zu unterstützen. • Serverwartung und Upgrades überwacht, um Zuverlässigkeit und gute Leistung sicherzustellen. • Einen QR-Code-Reader in C++ programmiert, um die Kontrolle des Zugriffs auf Geräte im ODC zu verbessern.

  • 1 Monat, Juni 2017 - Juni 2017

    Praktikant in der Qualitätssicherung

    Larsen & Toubro Ltd.

    • Messgenauigkeit bei der Beschichtungsdickenmessung um 17% verbessert. • Bildung von Formen für metallische Proben, um ihre Mikrostruktur-Analyse zu erleichtern. • Six Sigma-Prinzipien genutzt, um Prozesse sicherer und effizienter zu machen. • Verwendung des Nikon Toolmaker-Mikroskops sowie von Messschiebern und Mikrometern, um die Maßgenauigkeit und Toleranzen zu überprüfen.

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Hindi

    Muttersprache

  • Deutsch

    Gut

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