Muhammad Musab Ansari
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Muhammad Musab Ansari
- 2 Jahre und 5 Monate, Nov. 2023 - März 2026
Werkstudent - Testunterstützung im External Marketing Platforms Team
Siemens Healthineers
- 1 Jahr und 3 Monate, März 2021 - Mai 2022
Senior Digital Marketing Specialist
Logicose
• Durchführung von Keyword-Recherche und Off-Page-SEO-Strategien für Kundenwebsites • Verantwortlich für Kundenkommunikation und Performance-Berichterstattung
- 3 Monate, Jan. 2020 - März 2020
Praktikant (Biomedizintechnik)
Abbasi Shaheed Hospital
• Unterstützung von Serviceingenieuren bei der Fehlerbehebung medizinischer Geräte in verschiedenen Abteilungen
- 3 Monate, Okt. 2019 - Dez. 2019
Assistant Manager Publications
Bentham Science Publishers (Information technology services)
• Correspondence with authors of articles via email for successful submission of their research/review papers in respective journals • Lining up articles for an issue published in the respective journal. • Correspondence with the concerned in-house departments for successful proceeding and submission of articles/issues.
Ausbildung von Muhammad Musab Ansari
- 2022 - 2025
Medizintechnik (Schwerpunkt: Medizinische Bild- und Datenverarbeitung)
FAU Erlangen-Nürnberg
• Note: 1,6 (deutsches Notensystem, 1,0 beste Note) • Relevante Module: Mustererkennung, Fortgeschrittene C++-Programmierung, Magnetresonanztomographie, Diagnostische Bildverarbeitung, Analyse von Mustern, Mehrdimensionale Signalverarbeitung (Bilder, Videos) • Masterarbeit: Implementierung von Bildverarbeitungsalgorithmen zur automatisierten Gewebeelastizitätsmessung in der Scherwellenelastographie (FAPS - Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik)
- 3 Jahre und 9 Monate, Dez. 2015 - Aug. 2019
Biomedizintechnik
NED University of Engineering & Technology
• GPA: 3,75/4,00 (deutsche Äquivalenz: 1,37) • Relevante Module: Biomedizinische Bildgebung, Digitale Signalverarbeitung, Bioinstrumentierung, Computerprogrammierung • Abschlussprojekt: Automatisierte Diagnose von diabetischer Retinopathie mittels FPGA
Sprachen
Englisch
C1 (Fließend)
Deutsch
B1-B2 (Gute Kenntnisse)
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