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Ragavendran Rajendran

is researching.

Angestellt, Hilfswissenschaftler (HiWi), Carissma - Technische Hochschule Ingolstadt
Ingolstadt, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Machine Learning
Large Language Models
Transformer model
Artificial intelligence
Deep Learning
Python
TensorFlow
Pytorch
ROS2
Linux
Software Development
Team work
MatLab/Simulink
Matlab-Programmierung
Simcenter AMESIM
Computer Vision
Neural Networks

Werdegang

Berufserfahrung von Ragavendran Rajendran

  • Bis heute 9 Monate, seit Sep. 2024

    Hilfswissenschaftler (HiWi)

    Carissma - Technische Hochschule Ingolstadt

  • 1 Jahr, Mai 2023 - Apr. 2024

    Software Ingenieur

    Renault Nissan Technology Business Center India

    Berater durch Onward Technology Pvt. Ltd. im Bereich der Algorithmen für eingebettete Antriebssysteme. Entwicklung von modellbasierter Software für die Drehmomentsteuerung und Fehlerdiagnose in hybriden Antriebssystemen (agile Methoden) und Unterstützung bei der Fehlerdiagnose und Lösungsvorschlägen in Renault E-TECH & HEV Steuergeräten. Durchführung von Model-in-Loop-Validierungen mit Messdaten (MATLAB/Simulink) und Implementierung eines MATLAB-Skripts, das die Validierungszeit um 50% reduzierte.

  • 7 Monate, Sep. 2022 - März 2023

    Praktikant Ingenieurwesen

    Raptee.HV

    • Simulation von HV-Batterien in Simulink zur Bewertung von Kapazitätsverlusten (Alterung) und Drahtbondversagen. • Entwicklung eines passiven Balancing-Algorithmus (40% Zeitreduktion) sowie eines Throttle-Mapping-Algorithmus; Optimierung der Testparametrisierung mit MATLAB Parallel Simulation senkt den Energieverbrauch um 15%. • Durchführung von HiL-/MiL-Tests mit einem ECU. • Entwicklung und Validierung eines digitalen Antriebsmodells in Simulink anhand von Straßentestdaten.

  • 4 Monate, Mai 2022 - Aug. 2022

    Praktikant - Modellgestützte Systemtechnik (Remote)

    GreenTeam Uni Stuttgart

    • Beitrag zum 3. Platz des Teams beim Siemens Digital Twin Award, FSG 2022. • Co-Simulation (Simulink & AMESim) sowie MiL-Validierung zur Analyse der aktiven Antriebsmomentverteilung durchgeführt. • ANN-basiertes Ersatzmodell für die thermische Bremsscheibenanalyse mit TensorFlow entwickelt, unter Einsatz eines CNN-Autoencoders zur Bildverbesserung. • Python-GUI zur Fahrzeugdatenverwaltung und Ergebnisvisualisierung zur Steigerung von Benutzerfreundlichkeit und Analyseeffizienz erstellt.

  • 1 Jahr, Juli 2021 - Juni 2022

    Antriebssystem Engineer

    Team Evega Racing, BAJA Student team

Ausbildung von Ragavendran Rajendran

  • Bis heute 1 Jahr und 3 Monate, seit März 2024

    Automotive engineering

    Technische Hochschule Ingolstadt

    Kursarbeit: Integrierte Sicherheitsassistenzsysteme, Test- und Simulationsmethoden für Fahrzeugsicherheitssysteme, Entwicklungsmethoden für Automobilsoftware

  • 4 Jahre und 1 Monat, Juni 2019 - Juni 2023

    Maschinenbau

    Anna University, Chennai

Sprachen

  • Englisch

    Muttersprache

  • Deutsch

    Gut

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