Nishargo Nigar

Praktikum, Praktikantin IT, Hamburgische Bürgerschaft (Fraktion Bündnis 90/Die Grünen)
Hamburg, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

SAP
Machine Learning
Deep Learning
scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
CNN
Natural Language Processing (NLP)
FastAPI
Docker
MLflow
AWS Lambda
Pandas
Teamarbeit
Agile Methoden
IT-Projektmanagement
Artificial intelligence
ML
Microsoft
Automation
ETL
Data Architecture
Process engineering
Windows Power Shell
Windows
Software Distribution

Werdegang

Berufserfahrung von Nishargo Nigar

  • Bis heute 1 Monat, seit Feb. 2026

    Praktikantin IT

    Hamburgische Bürgerschaft (Fraktion Bündnis 90/Die Grünen)

  • 1 Jahr und 5 Monate, Okt. 2021 - Feb. 2023

    Werkstudentin IT-Projektmanagerin

    DROM Solutions KG

    - Power BI Dashboards für SAP-Berechtigungsanalyse und Reporting - Dokumentation von Geschäftsprozessen für Compliance & Audits - Koordination von IT-Projekten und Stakeholder Management

  • 1 Jahr und 7 Monate, März 2020 - Sep. 2021

    Werkstudentin Backend-Entwicklung

    STRAFFR GmbH

    - ML-Features für Personalisierung (Skalierung 10→1000+ User) - Echtzeit-Datenverarbeitung mit Cloud Functions - API-Entwicklung & Datenpipeline-Optimierung

  • 5 Monate, Nov. 2019 - März 2020

    Projektstudentin

    Continental AG

    - Python/ML-Projekt: Plattform für Unternehmenshilfe (Arbeitskräfte-Austausch, 20+ Worker-Loan) - Datenanalyse & Algorithmus-Entwicklung für Ressourcen-Optimierung - Projektkoordination zwischen Unternehmen für mutual support

Ausbildung von Nishargo Nigar

  • 1 Monat, Feb. 2021 - Feb. 2021

    University of Trento – Austauschprogramm / User Experience Challenge

    University of Trento

    - Praxisprojekt: User Experience Optimization für reales Unternehmen - Usability-Testing & Software-Prototyping in internationalem Team - Anwendung von Design Thinking in produktiven IT-Projekten

  • 5 Jahre und 3 Monate, Okt. 2019 - Dez. 2024

    Informations- & Kommunikationssysteme

    Technische Universität Hamburg-Harburg

    - Masterarbeit: "Speech Emotion Recognition Using CNNs" [arXiv:2406.10741] - CNN-Architektur-Entwicklung mit F1-Score Evaluation - Deep Learning Frameworks, Python ML-Pipelines, Performance Metrics

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Deutsch

    Gut

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