Oliver De Candido

Angestellt, Research assistant, Technische Universität München
Munich, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Python
MatLab
Bash
latex
Microsoft Office
MacOS
Machine Learning
statistical learning
Artificial intelligence
Git
GitLab
Linear Algebra
Signal Processing
Informatik

Werdegang

Berufserfahrung von Oliver De Candido

  • Bis heute 8 Jahre und 1 Monat, seit Apr. 2018

    Research assistant

    Technische Universität München

    Doctoral candidate in electrical engineering at the Professorship of Signal Processing (MSV) at the Technical University of Munich under the supervision of Prof. W. Utschick and Prof. M. Botsch. Research Areas: Machine learning, statistical learning Project partners: AUDI AG and the Technische Hochschule Ingolstadt Project: Develop methods and processes, which can be used to validate machine learning algorithms applied in safety related functions for autonomous driving.

  • Bis heute 8 Jahre und 1 Monat, seit Apr. 2018

    Teaching Assistant

    Technische Universität München

    Teaching assistant for two Master's level courses at the department for electrical and computing engineering in the summer semester: - Signal Processing and Machine Learning - Convex Optimization Laboratory

  • 2 Jahre und 7 Monate, Dez. 2013 - Juni 2016

    Werkstudent

    Knorr-Bremse

    - Working in the CoC Brake Control, - Implementation of a LabVIEW application to automise a magnetic anti-wheel-skid valve test rig, - NI LabVIEW application automatically captures and processes pressure data, - Output of both analytical and graphical data in the form of effective opening times and characteristic diagrams, - Post measurement data processing in LabVIEW and Excel, - Interdepartmental collaboration to test different magnetic valves.

Ausbildung von Oliver De Candido

  • 2 Jahre und 9 Monate, Okt. 2014 - Juni 2017

    Electrical Engineering and Information Technology

    Technische Universität München

  • 3 Jahre, Okt. 2011 - Sep. 2014

    Electrical Engineering and Information Technology

    Technische Universität München

Sprachen

  • Englisch

    C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)

  • Deutsch

    C1 (Fließend)

  • Chinesisch

    B1-B2 (Gute Kenntnisse)

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