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Mohammad Emdadul Islam

Bis 2019, Embedded Systems Engineer, Stellar
Köln, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

OpenCV
Linux
Debugging
C/C++
Docker
Teamfähigkeit
Kritisches Denken
Software
GPS
PyTorch
Hardwaretest
Embedded Systems
TensorFlow
IT-Anwendungen
Kommunikation
Anwendung
Freundlichkeit
Informationstechnologie
Testing
Computer
Robotik
Kommunikationsfähigkeit
Implementierung
Flexibilität
Genauigkeit
Softwareentwicklung
CI/CD
Problemlösung
Engagement
KPI
Sensorik
Hardware
Elektrik
LSTM
Gesture Recognition
Stereo
Maschinelles Lernen
Innovation
Begeisterungsfähigkeit
SPS
Systemsoftware
Softwareentwicklungsprozesse
Komponenten
Framework
Elektrotechnik
Individualsoftware
Jenkins
Fristenüberwachung
Maschinelles Sehen
Zahlungssysteme
SVN
Kubernetes
Leitsysteme
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Ubuntu
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Software Testing
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Machine Learning
Deep Learning
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Simulink

Werdegang

Berufserfahrung von Mohammad Emdadul Islam

  • 4 Monate, Nov. 2023 - Feb. 2024

    IT Assistant

    Trigo Vision

  • 10 Monate, Nov. 2022 - Aug. 2023

    Master's Thesis Student

    Robotics Research Lab, RPTU

    Topic: Dynamic Hand gesture recognition for human-robot interaction Developed a Dynamic hand gesture recognition system utilizing 3D CNN, LSTM, and PyTorch for enhanced depth perception. Implemented robotic control systems using C++ and Finroc and designed intuitive GUIs with Fingui. Integrated the gesture recognition solution into Ameca for real-world applications. Utilized pre-trained model, boosting project efficiency to 95.5%, outperforming alternatives.

  • 2 Jahre, März 2017 - Feb. 2019

    Embedded Systems Engineer

    Stellar

    Design and implement software for embedded devices from requirements to production and commercial deployment. Design, develop, code, test, and debug system software. PCB design and assembly.

Ausbildung von Mohammad Emdadul Islam

  • 10 Monate, Nov. 2022 - Aug. 2023

    Master's Thesis Student

    TU Kaiserslautern

  • 10 Monate, Nov. 2022 - Aug. 2023

    Master's Thesis Student

    TU Kaiserslautern

  • 4 Jahre und 11 Monate, Apr. 2019 - Feb. 2024

    Embedded Systems

    TU Kaiserslautern

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