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Abhishek Kanakagiri

Solana Offline-Transaktions-Webapp

Abhishek Kanakagiri
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Aschaffenburg, Deutschland

Erfahrungen

März 2025 - Sept. 2025
7 Monate

Solana Offline-Transaktions-Webapp

Expertise-Details
Stellenbeschreibung
Solana Offline-Transaktions-Webapp
Industrien
Informationstechnologie (IT)
Bereichen
Informationstechnologie (IT)
Produktentwicklung
  • Dezentrale App mit Next.js und Convex DB entwickelt für sichere Offline-Signierung von Solana-Transaktionen.
Juli 2022 - Bis heute
3 Jahren 9 Monate

Senior-Ingenieur – Leitender Entwickler Datenanalytik

Magna Electronics

Expertise-Details
Stellenbeschreibung
Senior-Ingenieur – Leitender Entwickler Datenanalytik bei Magna Electronics
Industrien
Automotive
Bereichen
Business Intelligence
Informationstechnologie (IT)
Produktentwicklung
  • Aufbau und Wartung von großskaligen Datenpipelines mit Python, PySpark und AWS-Services (S3, Athena, EC2, SQS) zur Analyse von Sensordaten aus Kamera-, LiDAR- und GPS-Modulen.
  • Pflege und Erweiterung des Backends von KPI-Tooling-Systemen mit Node.js und MongoDB zur Unterstützung von Validierungsabläufen und Visualisierung.
  • Entwurf relationaler SQL-Schemas für die strukturierte Speicherung von Perception-Testdaten und KPI-Ergebnissen.
  • Automatisierung der Testausführung, Berichtserstellung und Feature-Validierung, wodurch der manuelle Aufwand um 50% reduziert wurde.
  • Erstellung interaktiver Dashboards mit AWS Quicksight und Plotly zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen in ADAS-Validierungsteams.
  • Implementierung und Retraining des YOLOv7-Deep-Learning-Modells zur Erkennung benutzerdefinierter Objekttypen für Testautomatisierung und KPI-Erstellung in visionbasierten ADAS-Funktionen.
  • Leitung eines Teams von 4–5 Entwicklern, Code-Reviews und Koordination der Aufgabenplanung mit OEM-Partnern und internen Teams.
  • KPI-Tooling: Entwurf modularer Backend-APIs in Node.js und MongoDB; Ermöglichung von Dashboard-Visualisierungen und AWS-basierter Datenverarbeitung.
  • Audi – Multifunktionale Frontkamera: KPI-Design für Objekterkennung, Fußgänger-/Fahrspur-/Verkehrszeichenerkennung; Ursachenanalyse; Ausreißeridentifikation.
  • VW – Trainierter Park-Assistent: KPI-Generierung und Ableitung der Ground Truth mit DGPS/IPS-Daten in komplexen Parkszenarien.
  • BMW – LiDAR-Validierung: Punktwolkenanalyse zur Erkennung von False Positives/Negatives; sicherheitsbezogene Szenarioanalyse.
Aug. 2021 - Juni 2022
11 Monate
Alzenau, Deutschland

Berater für Core-Test-Entwicklung

Ferchau GmbH

Expertise-Details
Stellenbeschreibung
Berater für Core-Test-Entwicklung bei Ferchau GmbH
Industrien
Automotive
Bereichen
Informationstechnologie (IT)
Qualitätssicherung
  • Entwickelte Testinfrastruktur und automatisierte Validierungsabläufe für ADAS-Funktionen mit Python und AWS.
  • Integration cloudbasierter Tools für Leistungstests und Reporting.
  • Koordination mit verschiedenen Fachbereichsverantwortlichen für KPI-bezogene Aktivitäten.
  • Enge Zusammenarbeit mit Kundenteams zur Gestaltung und Implementierung von Datenverarbeitungspipelines in mehreren Projekten.
  • Automatisierte Systemtests und Berichtserstellung mit transkodierten Ethernet-Daten.
Okt. 2020 - Juni 2021
9 Monate
Ingolstadt, Deutschland

Studentische Forschungsassistenz & Masterarbeit

Carissma Forschungszentrum

Expertise-Details
Stellenbeschreibung
Studentische Forschungsassistenz & Masterarbeit bei Carissma Forschungszentrum
Industrien
Automotive
Bereichen
Produktentwicklung
Forschung und Entwicklung (F&E)
  • Entwicklung und Konfiguration einer Prototyp-Autonomer-Fahrzeug-Plattform für ADAS-Tests mit Kamera- und LiDAR-Sensoren.
  • Erstellung eines virtuellen Testbeds durch Aufbau von 3D-Digitalzwillingen und HD-Karten von Ingolstadt mit MATLAB Roadrunner.
  • Integration in ROS und Simulation von Verkehrsszenarien für die Wahrnehmungsvalidierung.
Okt. 2019 - Jan. 2020
4 Monate

Vergleich von Machine-Learning-Algorithmen zur Radfahrer-Erkennung

Expertise-Details
Stellenbeschreibung
Vergleich von Machine-Learning-Algorithmen zur Radfahrer-Erkennung
Industrien
Automotive
Bereichen
Produktentwicklung
Forschung und Entwicklung (F&E)
  • Bewertung der Machbarkeit von Computer-Vision-Algorithmen in einem autonomen Fahrzeug zur Erhöhung der Passagiersicherheit auf Level 5 des autonomen Fahrens.
  • Einsatz tiefer neuronaler Netze wie CNN zur Erkennung von Radfahrern.
  • Anwendung der HOG-Technik zur Extraktion von Bildmerkmalen und des SVM-Klassifikationsalgorithmus zur Erkennung von Radfahrern.
Juli 2016 - März 2019
2 Jahren 9 Monate
Bengaluru, Indien

Fertigungsingenieur II

Lam Research India Pvt. Ltd

Expertise-Details
Stellenbeschreibung
Fertigungsingenieur II bei Lam Research India Pvt. Ltd
Industrien
Fertigung
Bereichen
Produktentwicklung
Production
Qualitätssicherung
  • Entwarf und analysierte strukturelle Vorrichtungen und arbeitete mit globalen, funktionsübergreifenden Teams zusammen.
  • Führte Prozessverbesserungen durch, um Fertigungs- und Strukturintegritätsanforderungen zu erfüllen.

Branchenerfahrung

Sehen Sie, in welchen Branchen dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Automotive, Fertigung und Informationstechnologie (IT).

Automotive
Fertigung
Informationstechnologie (IT)
Profil-Übereinstimmungsdiagramm

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Qualitätssicherung, Production und Forschung und Entwicklung (F&E).

Produktentwicklung
Informationstechnologie (IT)
Business Intelligence
Qualitätssicherung
Production
Forschung und Entwicklung (F&E)
Profil-Übereinstimmungsdiagramm

Zusammenfassung

Daten-Analytics-Ingenieur mit über 5 Jahren Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Datenpipelines, Automatisierung von Testabläufen und Analyse von Multisensor-Datensätzen im Automobilbereich. Umfangreiche Expertise in Python, PySpark und AWS-basierten Validierungsumgebungen. Nachweisliche Erfolge bei Leistungssteigerungen durch KPI-Analysen, Sensorvalidierung und Cloud-Automatisierung. Effektive Führungskraft mit praktischer Erfahrung in der Validierung von ADAS-Funktionen und Testinfrastruktur.

Fähigkeiten

  • Cloud Platforms & Big Data: Täglich Umfangreiche Nutzung Von Aws Für Testausführung, Automatisierung Und Cloud-computing (Ec2, S3, Athena, Sqs, Emr, Lambda, Boto3)
  • Programmierung & Backend: Python (Pandas, Numpy, Plotly), Selenium, Node.js, Next.js, React.js, Typescript, Git, Docker, Rest-apis, Json-integrationen, Webhooks
  • Validierung & Etl: Kpi-entwicklung, Etl-pipelines, Analyse Von Kamera-/lidar-/gps-daten
  • Software- & Projekt-tools: Jira, Confluence, Codebeamer, Microsoft Office
  • Ml Und Ki-agenten: Yolov7-retraining Für Objekterkennung, Opencv, Hugging Face, Llm-tools Wie Chatgpt, Cursor, Copilot
  • Datenbanken: Sql (Schema-design), Mongodb, Convex Database
  • Sensorsysteme: Kamera, Lidar, Gps, Dgps, Indoor-positionierung

Sprachen

Englisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Fortgeschritten

Ausbildung

März 2019 - Aug. 2021

Technische Hochschule Ingolstadt

Internationales Automobil-Engineering · Internationales Automobil-Engineering · Ingolstadt, Deutschland · 1.7

Sept. 2012 - Juni 2016

M S Ramaiah Instiute of Technology

Maschinenbau · Maschinenbau · Bengaluru, Indien · 1.5

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 6
Erfahrung in Automotive 5.5 J.
Durchschn. Dauer 1 J. 5 M.
Längste Erfahrung 3 J. 8 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 2 (Deutschland, Indien)
Hauptland Deutschland

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Solana Offline-Transaktions-Webapp, Senior-Ingenieur – Leitender Entwickler Datenanalytik, Berater für Core-Test-Entwicklung
Hauptbranchen Automotive, Fertigung, Informationstechnologie (IT)
Hauptfachbereiche Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT), Business Intelligence

Qualifikationen

Höchster Abschluss Master

Profil

Erstellt
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Frequently Asked Questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen

Wo ist Abhishek ansässig?

Abhishek ist in Aschaffenburg, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Abhishek?

Abhishek spricht folgende Sprachen: English (Verhandlungssicher), German (Fortgeschritten).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Abhishek?

Abhishek hat mindestens 8 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Abhishek in mindestens 6 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 4 Monate. Beachten Sie, dass Abhishek möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Abhishek am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Abhishek gut geeignet für Rollen wie: Solana Offline-Transaktions-Webapp, Senior-Ingenieur – Leitender Entwickler Datenanalytik, Berater für Core-Test-Entwicklung.

Was ist das neueste Projekt von Abhishek?

Die neueste Position von Abhishek ist Solana Offline-Transaktions-Webapp.

Für welche Unternehmen hat Abhishek in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Abhishek für Magna Electronics, Ferchau GmbH und Carissma Forschungszentrum gearbeitet.

In welchen Industrien hat Abhishek die meiste Erfahrung?

Abhishek hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Automotive, Fertigung und Informationstechnologie (IT).

In welchen Bereichen hat Abhishek die meiste Erfahrung?

Abhishek hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Produktentwicklung, Informationstechnologie (IT) und Business Intelligence. Abhishek hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung, Production und Forschung und Entwicklung (F&E).

In welchen Industrien hat Abhishek kürzlich gearbeitet?

Abhishek hat kürzlich in Industrien wie Automotive und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Abhishek kürzlich gearbeitet?

Abhishek hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Abhishek?

Abhishek hat einen Master in Internationales Automobil-Engineering from Technische Hochschule Ingolstadt und einen Bachelor in Maschinenbau from M S Ramaiah Instiute of Technology.

Wie ist die Verfügbarkeit von Abhishek?

Abhishek ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Abhishek?

Der Stundensatz von Abhishek hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Abhishek beauftragen?

Um Abhishek zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1200
900
600
300
Stundensatzvergleich-Diagramm
⌀ Markt: 890-1050 €
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.