Pajam Atufi

Angestellt, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Technische Universitaet Chemnitz
Abschluss: Master, Technische Universität Chemnitz
Chemnitz, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Deep Learning
Data Science
Machine learning
Mathematical Modeling
Programming
Künstliche Intelligenz
Nonlinear Dynamics
Artificial intelligence
Control Systems
Mathematical optimization
Robotik
Robotics
Physics
MatLab
Matlab-Programmierung
Programmierung in Matlab
Linear algebra
Python
Python-Programmierung
Python Programmierung
Object Oriented Programming
System Control
C++
Mathematische Modellierung
Image processing
Bildverarbeitung
Mathematische Optimierung
Systemsteuerung
Programmierung
Machine Learning
Mathematical optimisation
Programming language
PyTorch
TensorFlow
scikit-learn
Dashboards

Werdegang

Berufserfahrung von Pajam Atufi

  • Bis heute 1 Jahr und 4 Monate, seit Okt. 2024

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Technische Universitaet Chemnitz

    Ziel: Entwicklung eines Schemas zur Repräsentationsangleichung und Transferlernen für Bewegungsprimitive an Roboterarmen unter Verwendung eines generativen Modells. Goal: Developing a representational alignment scheme and transfer learning for movement primitives on robotic arms using a generative model.

  • 2 Jahre und 10 Monate, Jan. 2022 - Okt. 2024

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Technische Universitaet Chemnitz

    Smart Airsense (BMBF) - i.Z.m. Corant GmbH Ziel: Entwicklung von Prognosemodellen für Luftqualität und Empfehlungssystemen zur Benachrichtigung der Nutzer über Veränderungen in den Messwerten, basierend auf Daten der air-Q-Produkte (Corant GmbH – Leipzig). Goal: Developing forecasting models for air quality and recommender systems to inform the users of the presence of certain changes in the measurements, using the data collected by air-Q products (Corant GmbH - Leipzig).

  • 4 Monate, Okt. 2023 - Jan. 2024

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Technische Universitaet Chemnitz

    BirdNET+ (BMBF) Ziel: Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Erkennung von Vogelstimmen, d.h. Klassifikation von Audiodaten und Spektrogrammen verschiedener Vogelarten mittels Convolutional Neural Networks (CNNs) wie BirdNET.

  • 3 Jahre und 3 Monate, Jan. 2019 - März 2022

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Technische Universitaet Chemnitz

    ML@Karoprod (BMBF) - i.Z.m. Fraunhofer IWU und SCALE GmbH Ziel: Einführung von Methoden des maschinellen Lernens zur Optimierung der Karosserieproduktion, um den Simulationsprozess zu verbessern und die Fehlerquote (z.B. Faltenbildung oder Risse) in Produktionslinien zu reduzieren.

  • 6 Monate, Juli 2018 - Dez. 2018

    Research assistant

    TU Chemnitz

    DE: Entwicklung eines Computermodells der Basalganglien auf Basis von DeepFACS EN: Developing a computational model of Basal Ganglia, including DeepFACS.

  • 4 Monate, Okt. 2017 - Jan. 2018

    Research assistant

    TU Chemnitz

    DE: Arbeit an der Entwicklung eines internen Modells des Cerebellums (also Vorwärts- sowie Inversmodells) zur Steuerung von Roboterarmen. EN: Developed a model of the cerebellum to control the arms of a robot, to develop both a forward- and inverse model of the cerebellum’s inherent internal model.

  • 2 Monate, Nov. 2016 - Dez. 2016

    Student Assistant

    TU Chemnitz

    DE: Entwicklung eines nicht-linearen Controllers und einer Simulationsumgebung für Path Planning und Trajectory Planning eines Two-Link Planar Arm in MATLAB. EN: Designed and created a nonlinear controller and a simulation environment in MATLAB, for "Path Planning" and "Trajectory Planning" of a two link planar arm.

  • 2 Monate, Juni 2016 - Juli 2016

    Exhibitor

    Robo-Cup 2016

    DE: auf dem Robo-Cup in Leipzig, am „ZUKUNFT“-Stand des sächsischen Staatsministeriums für Wirtschaft, Arbeit und Verkehr. EN: was invited to present the results of my work regarding Artificial Intelligence in Robotics – robot drawing.

  • 7 Monate, Nov. 2013 - Mai 2014

    Student Assistant

    TU Chemnitz

    DE: Entwicklung einer nummerischen Modellierung auf Basis der Mohr-Coulombschen, Mises- und Drucker-Prager-Kriterien, um das Verhalten von Formgedächtnislegierungen mit Fortran in Abaqus zu simulieren. EN: Developed numerical models based on Mohr-Coulomb, Von Mises, and Drucker Prager criteria to simulate the behavior of SMA (Shape Memory Alloy) NiTi using Fortran in Abaqus.

  • 2 Jahre und 1 Monat, Feb. 2011 - Feb. 2013

    Graduate Teaching Assistant

    Amirkabir University of Technology

    DE: Lehrassistent für "Lineare Algebra" und "Moderne Kontrolle" bei Professor Masoud Shafiee. EN: Teaching Assistant of Professor Masoud Shafiee for: - Linear Algebra - System Control (Modern Control)

Ausbildung von Pajam Atufi

  • Bis heute 8 Jahre und 10 Monate, seit Apr. 2017

    Artificial intelligence

    TU Chemnitz

  • 4 Jahre, Apr. 2013 - März 2017

    Computational science

    Technische Universität Chemnitz

    Computational Neuroscience

  • 5 Jahre und 1 Monat, Sep. 2006 - Sep. 2011

    Electrical Engineering

    Amirkabir University of Technology

    Control System Modern Control Linear Algebra Neural Network

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Deutsch

    Gut

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