Hrushikesh Mantri

Fokus: KI-gestützte Vorhersage der Ladebelastung für Elektrofahrzeuge • Entwickelt Zeitreihen-Vorhersagemodelle mit Python (TensorFlow, Pandas) zur Prognose des Ladebedarfs für Elektrofahrzeuge an über 10 Stationen, zur Optimierung des Netzlastmanagements und datenbasierter Entscheidungen für Infrastruktur und Preise. • Validierte Modelle mit Echtzeitdaten (SQL-Abfragen), Reduzierung von Unsicherheiten in der Energieverteilung und Unterstützung der Energiewende durch erneuerbare Integration.

Focus: Embedded systems and process automation • Entwicklung und Validierung eingebetteter Software für AUTOSAR-konforme Systeme mit C. • Automatisierung der Anforderungsnachverfolgung mit JIRA, Reduzierung der Entwicklungszykluszeit um 10 %.

Fokus: Automatisierung und Diagnose für Automobilsoftware • Automatisierung der Generierung und Validierung von Testfällen-Pipelines, Erhöhung der Testeffizienz um 30 %. • Durchführung von Validierungen mit CANoe- und CANdela-Tools; Einhaltung ASPICE-konformer Workflows.

 Verwaltung der Anforderungserhebung und Systemtests für IPC-Projekte (E3 Cluster) mit AUTOSAR-Implementierung.  Erstellung und Aktualisierung von Softwareanforderungen in IBM Rational DOORS.  Nutzung von Redmine zur Aktualisierung von Anforderungsmerkmalen und Verfolgung von Problemen.  Definition von Anforderungen gemäß ISO 26262- Standards.  Nachgewiesene Fähigkeiten im Programm-, Projekt- und Engineering-Management.

Vertiefung in moderne Technologien wie Deep Learning, neuronale Netze, integrierte Schaltungen und Regelungstechnik.  Spezialisierung auf Prozessautomatisierung in Stromnetzen, tiefe neuronale Netze und zukünftige Energiesysteme.  Notendurchschnitt: 2,6