Arman M.-Junior Research Engineer
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Erfahrungen
Junior Research Engineer
Saipa Expansion Engineering Co. (SEECO)
- Leitung einer Machbarkeitsstudie zur Einführung von Automated Guided Vehicles (AGVs) in der Industrielogistik, Erfassung bestehender Materialflussprozesse und Identifizierung von Möglichkeiten zur Steigerung des Durchsatzes und zur Verringerung manueller Eingriffe.
- Entwicklung und Simulation eines auf Machine Learning basierenden Prototyps zur AGV-Routenoptimierung, der eine Reduzierung der Leerlaufstrecke um 20% und eine Verringerung der durchschnittlichen Aufgabenausführungszeit um 12% zeigte.
- Entwicklung Python-basierter Skripte zum Benchmarking von Anbietern, Bewertung von 12 AGV-Herstellern anhand von 25 Leistungskennzahlen, Vereinfachung des Auswahlprozesses und Reduzierung der Bewertungszeit um 40%.
- Integration statistischer Modellierung und ereignisdiskreter Simulation in Python zur Prognose eines ROI von 18% über zwei Jahre durch die Auswahl der drei besten AGV-Anbieter für strategische Handelspartnerschaften.
Junior Structural Data Engineer
Abadis Braces for Concrete Structures Company
- Verringerung übersehener Mikrorisse durch das Training eines Random Forest mit Sensor- und Lastdaten, Erreichen einer Genauigkeit von 92% bei der Wartungsprognose und Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um 25%.
- Reduzierung des Materialüberverbrauchs durch Python/MATLAB-Analysen von Dehnungsmessungen, Empfehlung von Anpassungen am Streben-Design, die Kosten um 10% senkten und die Lebensdauer um 15% verlängerten.
- Beseitigung manueller Verzögerungen bei der Berichterstellung durch den Aufbau automatisierter ETL-Pipelines und wöchentlicher Dashboards, Beschleunigung der Entscheidungszyklen um 40% und Steigerung der Genauigkeit der Wartungsplanung auf 90%.
DREAM-FLUTE: Commonsense QA Enhancement
- Integration von T5-BASE in das DREAM elaboration model und Fine-Tuning mit 9,700 CoS-E samples, wodurch eine Genauigkeit von 40.46% bei Multiple-Choice-QA erreicht und eine der besten Lösungen für den Datensatz entwickelt wurde.
- Erweiterung von BERT durch von DREAM erzeugte Ausarbeitungen, wodurch die CoS-E-Genauigkeit auf 20.48% gesteigert wurde; Erreichen eines absoluten Zugewinns von 0.09% und Identifizierung weiterer Optimierungsbereiche.
- Verbesserung der Leistung des Question-Answering-Systems durch 10 wöchentliche Stunden Code-Optimierung, was zu einer Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit um 15% und insgesamt zu einem effizienteren System führte.
- Technologien: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers (T5, BERT), TensorFlow, CoS-E dataset.
ICT-Enabled Building Energy Optimization & Prediction
- Simulation einer 12-Zonen-Schule in EnergyPlus mit stündlichen Klimadaten zur Ermittlung von Ineffizienzen bei Heizung, Kühlung und Stromverbrauch.
- Training eines Surrogate-ANN-Modells mit 40 Designalternativen unter Verwendung der NSGA-II-Optimierung, wodurch der jährliche Energiebedarf durch optimierte Verglasungskonfigurationen um ~19% reduziert wurde.
- Automatisierung von EnergyPlus-Läufen mit Python und Eppy, Verarbeitung von über 17,000 stündlichen Datenpunkten zur Bewertung der Klimasensitivität.
- Emulation von IoT-Sensoren mit MQTT und Übertragung von Echtzeitdaten an InfluxDB für Smart-Building-Dashboards.
- Durchführung einer Energiesignaturanalyse mittels OLS-Regression mit einem R² von bis zu 0.82 zur Quantifizierung der Reaktion auf die Außentemperatur.
- Konfiguration von LSTM-Neuronalen Netzen zur Vorhersage stündlicher Heiz- und Kühllasten mit einem Fehler von unter 5%, wodurch Energiemanagement ermöglicht wurde.
- Technologien: EnergyPlus, DesignBuilder, Python, Eppy, scikit-learn, TensorFlow, MQTT, InfluxDB.
IoT Platform for Automated Irrigation & Plant Health Monitoring
- Aufbau einer Datenpipeline mit Python, CherryPy, Flask, Paho-MQTT, Docker und ThingSpeak zur Übertragung von über 20,000 Datenpunkten und Nutzung dieser Erkenntnisse zur Optimierung der Ressourcenverteilung und Beseitigung betrieblicher Engpässe.
- Simulation von Bodenfeuchte-, Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren mit Python und Paho-MQTT, Erreichen einer Verschlüsselungs- und Veröffentlichungsverzögerung von 12 ms bei über 1,000 Nachrichten (Fernet/AES).
- Entwicklung eines Keras-basierten künstlichen neuronalen Netzes mit 201 Datenproben, Erreichen einer Genauigkeit von 94% bei Bewässerungsentscheidungen und Optimierung des Wasserverbrauchs um 15% gegenüber herkömmlichen Methoden.
- Entwicklung eines Systems zur Entschlüsselung von Datenströmen und Erkennung von Blattkrankheiten über einen auf EC2 gehosteten Flask/InceptionV3-Dienst mit 50 Bildern pro Minute, Protokollierung von über 100 Ereignissen und Verwaltung von 100 eindeutigen Datenprotokollen täglich.
- Technologien: Python, CherryPy, Flask, Paho-MQTT, Telepot, TensorFlow/Keras, scikit-learn, Docker, ThingSpeak, Fernet, SHA-256 hashing.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Automotive, Fertigung und Bauwesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Logistik, Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Betrieb.
Zusammenfassung
Masterstudent im letzten Studienjahr im Bereich ICT for Smart Societies mit Schwerpunkt auf Machine Learning, Computer Vision und NLP. Entwicklung und Bereitstellung von Deep-Learning- und RAG-basierten QA-Systemen, Anomalieerkennungspipelines und IoT-Lösungen sowie Anwendung von KI- und ML-Techniken auf Herausforderungen im Ingenieurwesen und Bauwesen. Entwicklung durchgängiger ML-Workflows – einschließlich AGV-Routenoptimierung und groß angelegter Zeitreihenprognosen – mit integrierten MLOps-Praktiken. Suche nach einem Praktikum oder einer Einstiegsposition im Bereich AI/ML/NLP, um datenbasierte Entscheidungsfindung voranzutreiben, Prozesse zu optimieren und messbare Ergebnisse zu erzielen.
Fähigkeiten
- Machine Learning & Ai: Deep Learning, Regression, Klassifikation, Clustering, Computer Vision & Bildverarbeitung, Nlp (Natural Language Processing), Generative Ai.
- Programmiersprachen: Python, C++, Matlab/Simulink, Sql.
- Frameworks & Bibliotheken: Tensorflow, Pytorch, Keras, Scikit-Learn, Opencv, Hugging Face Transformers, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Nltk, Spacy, Xgboost, Textacy.
- Big Data & Streaming: Apache Spark/Mllib, Apache Flink.
- Mlops: Docker, Kubernetes, Git/Github, Ci/Cd.
- Cloud-Plattformen: Aws, Azure, Google Cloud Platform.
- Datenbanken: Mysql, Mongodb, Postgresql.
- Web & Apis: Design Und Implementierung Von Restful Apis (Flask, Fastapi, Django Rest Framework).
- Datenvisualisierung: Tableau, Power Bi.
Sprachen
Ausbildung
Polytechnic University of Turin
M.Sc. in ICT for Smart Societies · ICT for Smart Societies · Italien
Shahid Beheshti University
B.Sc. in Electrical Engineering · Electrical Engineering · Tehran, Iran, Islamische Republik
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Arman spricht folgende Sprachen: Persisch (Muttersprache), Deutsch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher), Italienisch (Fortgeschritten).
Arman hat mindestens 1 Jahr Erfahrung. In dieser Zeit hat Arman in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 7 Monate. Beachten Sie, dass Arman möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Arman gut geeignet für Rollen wie: Junior Research Engineer, Junior Structural Data Engineer.
Die neueste Position von Arman ist Junior Research Engineer bei Saipa Expansion Engineering Co. (SEECO).
Arman hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bauwesen, Automotive und Fertigung.
Arman hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Betrieb. Arman hat auch etwas Erfahrung in Logistik und Forschung und Entwicklung (F&E).
Arman hat einen Master in ICT for Smart Societies von Polytechnic University of Turin und einen Bachelor in Electrical Engineering von Shahid Beheshti University.
Die Verfügbarkeit von Arman muss bestätigt werden.
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