Shadul Sayed
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Shadul Sayed
- 7 Monate, Juli 2019 - Jan. 2020
Hardware in loop (Hil) Testingenieur
Bertrandt Ingenieurbüro GmbH
• Kenntnisse im Bereich der Fahrzeugvernetzung (z.B. LIN, CAN) • Testfallspezifizierung und Testfallimplementierung • Testautomatisierung sowie die Erstellung und Entwicklung von Test-spezifikationen • Durchführung der Tests am HiL Prüfstand und Protokollierung der Tests sowie Fehlerverfolgung und eventuelle Nachtests • Auswertung der Ergebnisse und Dokumentation • Generierung der Qualität von Prüfberichten
- 7 Monate, Jan. 2019 - Juli 2019
Masterarbeit
Bertrandt Ingenieurbüro GmbH
• Erfahrung in der Entwicklung von Software mit modellbasiertem Design und Rapid Control Prototyping • Implementierung der modellbasierten Funktionen in MATLAB/Simulink und Rest-bus Simulation • Generierung eines C-Code für das entwickelte Simulink-Modell • Erstellen von Testfällen zur Funktionsabsicherung und Testen der implementierten Funktionen • Modellabdeckung mit Simulink Coverage Tool
- 4 Monate, Sep. 2018 - Dez. 2018
Praktikum
Bertrandt Ingenieurbüro GmbH
• Einarbeitung in die Prototyping Plattform dSPACE MicroAutoBox ll und die Toolboxen (RTICANMM Block set) • Erfahrung mit Echtzeit-HardwareSimulationen, Rapid-Prototyping • Erstellen von Testfällen und Funktionstests mit dem Black-Box-Test • Erstellen virtueller ECU-Knoten in der CANoe-Software und Analyse von Signalmessungen • Erstellung von Testfällen mit Äquivalenzpartitionierung und Grenzwertanalyse Software: MATLAB/Simulink, Simulink Coverage Tool
- 3 Monate, Feb. 2017 - Apr. 2017
RF Engineer
Teleysia Networks pvt.ltd
• EMF-Umfrage und BB-Tests und -Berichterstellung • Drive-Test zur Überprüfung der Signalstärke
Ausbildung von Shadul Sayed
- 2 Jahre und 7 Monate, März 2017 - Sep. 2019
Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Hochschule Deggendorf
- 3 Jahre und 11 Monate, Aug. 2011 - Juni 2015
Elektrotechnik und Elektronik
Jawaharlal Nehru Technological University, Hyderabad
Python für Data Science und Machine Learning Bootcamp
Udemy E-Learning-Kurs
• Nutzung von Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Scikit-Learn, OpenCV • Erstellung von erstaunlichen Datenvisualisierungen in Python • Praktische Projekte - Verwendung von Machine Learning Algorithmen mit Python und Spurerkennungssystems(ADAS) mit OpenCV
Sprachen
Englisch
Fließend
Deutsch
Gut
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