korkin konstantin

• Bereitstellung automatisierter Berichtssysteme für mehrere Abteilungen bei AUDI, aufgebaut auf Oracle APEX und SQL • Entwicklung von Daten-Dashboards und Analyseberichten in TypeScript und Power BI, Automatisierung von Erstellungs- und Speicherprozessen • Übersetzung fachlicher Anforderungen in Produktivlösungen mit vollständiger technischer Dokumentation

Ausarbeitung von Studien- und Übungsplänen, Organisation von QnA-Sessions und Tutorien für 80+ Studierende

Aufnahme in die Dean's List. Abschlussarbeit: Physikbasiertes maschinelles Lernen zur Vorhersage des Batteriezustands (State of Health). Herleitung elektrochemischer Degradationsmodelle (SEI-Wachstum, Lithium-Plating) und Implementierung eines physikinformierten neuronalen Netzes (PINN) in PyTorch zur Echtzeit-Vorhersage des Batteriezustands.

Aufnahme in die „Dean’s List“. Abschlussarbeit: Echtzeitschätzung der Ölfilmdicke in Gleitlagern mittels maschinellen Lernens – Herleitung der Reynolds-Gleichung für das Ölfilmverhalten; Implementierung und Validierung eines physikalisch informierten neuronalen Netzes (PINN) zur Echtzeitschätzung der Filmdicke in Gleitlagern.