
Rupesh K. Ranganatha
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Rupesh K. Ranganatha
- 1 Jahr und 3 Monate, Jan. 2024 - März 2025
Engineer Test Systems & Engineering
IPG Automotive GmbH
Arbeit an Automobilprojekten in den Bereichen Fahrzeugdynamik, Antriebsstrang, ADAS, AD Integration von Kundenmodellen und -anforderungen in den Simulationsbereich mit Fokus auf die Lösung von Kundenproblemen Arbeitete mit Echtzeitsystemen, Steuergeräten, Vector CANoe (CAPL) und CAN-Bus-Kommunikation in einer Fahrzeugsimulationsumgebung Integration von SiL/MiL/HiL mit der Simulationsumgebung CarMaker Entwicklung von Testskripten für die Testautomatisierung mit Tools wie Youtrack - Basistest, Featuretest
Entwicklung eines Systemkonzepts, das ein Spurhalteassistenzsystem mit Fahrerzustandsinformationen kombiniert, um den Fahrkomfort und die Verkehrssicherheit zu verbessern Szenarienanalyse aus naturalistischen Fahrstudien mit Potenzial für eine kombinierte Funktion Funktionsprototyp zur Kombination von Fahrerüberwachung und Spurhalteassistent in Software-in-the-Loop Effektivitätsbericht auf der Grundlage von Leistungsindikatoren, die die Vorteile im Vergleich gegenüber dem Spurhalteassistenten zeigen
Analyse und Bewertung von Szenarien aus einer Datenbank für naturalistische Fahrstudien Rekonstruktion von Verkehrsszenarien in der Simulation Entwicklung von algorithmischen Konzepten für Fahrerassistenzsysteme / Aktive Sicherheitssysteme, insbesondere automatisierte Notbremsung Implementierung von prototypischen Softwarefunktionen für die Simulation Effektivitätsbewertung der Simulationsergebnisse der entwickelten Funktionen
- 1 Jahr und 2 Monate, Juni 2018 - Juli 2019
Graduate Trainee Engineer
Switchgear and control technics pvt ltd
Arbeit in der Blechkonstruktion (Solidworks), Planung und Koordinierung von Produktionsaktivitäten für Produkte wie Schalttafeln (LT PANELS)
Ausbildung von Rupesh K. Ranganatha
- 3 Jahre und 2 Monate, Okt. 2020 - Nov. 2023
Nutzfahrzeugtechnik
Technische Universität Kaiserslautern
Ich präsentierte ein Seminar über die Optimierung des Kraftstoffverbrauchs eines Hybrid-Elektrofahrzeugs am Beispiel des Mercedes-Benz A 170 CDI (W168). Die Implementierung erfolgte in MATLAB/SIMULINK unter Anwendung einer regelbasierten Energiemanagement-Steuerungsstrategie, wobei das System unter Berücksichtigung eines quasi-statischen Ansatzes simuliert wurde, um einen minimalen Kraftstoffverbrauch für ein Hybrid-Elektrofahrzeug zu erreichen.
- 4 Jahre, Aug. 2013 - Juli 2017
Mechanical Engineering
Visvesvaraya Technological University
Sprachen
Englisch
Fließend
Deutsch
Fließend
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