Kartik Trivedi - Ingenieur für Computer Vision und Machine Learning

Q: Wo ist Kartik ansässig?

Kartik ist in Griesheim, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Kartik?

Kartik spricht folgende Sprachen: Gujarati (Muttersprache), Hindi (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Kartik?

Kartik hat mindestens 4 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Kartik in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 9 Monate . Beachten Sie, dass Kartik möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Kartik?

Die neueste Position von Kartik ist Masterarbeit bei Fraunhofer LBF .

Q: Für welche Unternehmen hat Kartik in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Kartik für Fraunhofer LBF und Utkarsh Engineering gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Kartik die meiste Erfahrung?

Kartik hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Energie , Versorgungsdienstleistungen und Automotive . Kartik hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT) , Fertigung und Gesundheitswesen .

Q: In welchen Bereichen hat Kartik die meiste Erfahrung?

Kartik hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Betrieb und Forschung und Entwicklung (F&E) . Kartik hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung .

Q: Was ist die Ausbildung von Kartik?

Kartik hat einen Master in Elektrotechnik und Mikrosystemtechnik von OTH Regensburg und einen Bachelor in Maschinenbau von Gujarat Technological University .

Q: Ist Kartik zertifiziert?

Kartik hat 1 Zertifikat : Machine Learning Spezialisierung .

Empfohlener Experte

Griesheim, Deutschland

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Erfahrungen

Sept. 2025 - Heute

11 Monate

Darmstadt, Deutschland

Masterarbeit

Fraunhofer LBF

Thema: Objekterkennung und semantische Segmentierung für (AUV)-Systeme mit transformerbasierten Vision-Modellen und Sensorfusion.
Entwicklung und Implementierung einer durchgängigen Multi-Sensor-Fusion-Wahrnehmungspipeline (Kamera, LiDAR, IMU) in ROS
Entwicklung eines CNN-basierten Machine-Learning-Modells (YOLOv8) und transformerbasierter Vision-Modelle für die Echtzeit-Objekterkennung
Verarbeitung und Clustering von 3D-LiDAR-Point-Clouds mit DBSCAN, RANSAC und Voxel-Grid-Filtering für eine robuste Objektlokalisierung in verrauschten Umgebungen.
Entwicklung von Bayesian-Netzwerk-Modellen (GeNle) für probabilistisches Schließen und sensorbasierte Entscheidungsfusion unter Unsicherheit.
Einsatz von Kalman-Filtering zur Schätzung des Sensorzustands, zeitlichen Ausrichtung und glatten Objektverfolgung, wodurch False Positives in sicherheitskritischen Szenarien reduziert wurden.
Auswertung der Systemleistung unter realistischen Fahrdynamiken, Verbesserung der Tracking-Stabilität und der Robustheit der gesamten Wahrnehmung.
Aufbau von Deep-Learning-Pipelines für Training, Validierung und Performancebewertung von Wahrnehmungsmodellen mit Sensordaten.

Nov. 2023 - Feb. 2024

4 Monate

Erkennung von Lagerfehlern mit Vibrationssensordaten

Entwicklung und Training eines CNN-basierten Deep-Learning-Klassifikationsmodells zur Einordnung von 12 verschiedenen mechanischen Lagerfehlerarten mit 98 % Klassifikationsgenauigkeit.
Entwicklung einer Datenvorverarbeitung zur Filterung von Störungen aus rohen Vibrationssensordaten für die vorausschauende Wartung.

Juli 2023 - Aug. 2023

2 Monate

Behavioural Cloning: Autonomes Fahren mit Deep Learning

Multi-Modal-Datensatz mit über 16.000 Simulationsbildern aus 3 Kameraperspektiven zum Verständnis von Fahrmustern.
Aufbau einer Computer-Vision-Pipeline in Python/OpenCV für Datenaugmentation zur Objekterkennung.
Training eines End-to-End-DNN zur Vorhersage von Lenkwinkeln aus visuellen Echtzeitdaten.

Aug. 2020 - Okt. 2022

2 Jahre 3 Monate

Surat, Indien

Leitender Ingenieur

Utkarsh Engineering

Entwicklung und Einführung eines regressionsbasierten ML-Modells zur Vorhersage des Hilfsstromverbrauchs (APC), wodurch durch genaue Vorhersagen der angemeldeten Kapazität (DC) monatliche Kosteneinsparungen von 25 % erzielt wurden.
Betrieb und Überwachung elektrischer Systeme in einem der größten Wärmekraftwerke Indiens.
Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Engineering- und Betriebsteams zur Lösung technischer Probleme in einem industriellen Umfeld mit hoher Verantwortung.

Mai 2020 - Dez. 2020

8 Monate

Robotersimulation, Design und kinematische Analyse

Entwicklung und Simulation eines industriellen und rehabilitativen Exoskeletts für den Oberarm.
Formulierung und Optimierung von Vorwärts-/Inverse-Kinematikmodellen für einen 3-DOF-Roboterarm mithilfe von DH-Parametern.
Validierung kollaborativer Regelalgorithmen in C++, integriert in CAD-Umgebungen

Branchenerfahrung

Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Energie, Versorgungsdienstleistungen, Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung und Gesundheitswesen.

Energie

Versorgungsdienstleistungen

Automotive

Informationstechnologie (IT)

Fertigung

Gesundheitswesen

Erfahrung nach Fachbereich

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

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Betrieb und Produktentwicklung.

Informationstechnologie (IT)

Forschung und Entwicklung (F&E)

Betrieb

Produktentwicklung

Zusammenfassung

Ingenieur für Computer Vision und Machine Learning mit Erfahrung in angewandter Forschung an autonomen und robotischen Wahrnehmungssystemen an Fraunhofer-Instituten. Spezialisiert auf Multi-Sensor-Fusion mit Kamera-, LiDAR-, RADAR- und IMU-Daten, Echtzeit-Objekterkennung, semantische Segmentierung, probabilistische Inferenz und ROS-basierte Implementierung. Erfahren in der Entwicklung, Validierung und Optimierung von ML/CV-Modellen für komplexe technische Anwendungen aus der Praxis, mit starkem Fokus auf skalierbare Datenpipelines und quantitative Auswertung.

Fähigkeiten

Programmierung: Python, C/C++, Sql
Machine Learning: Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn, Xgboost, Tensorrt
Computer Vision: Opencv, Yolov8, Open3d, Semantische Segmentierung, Cnns
Robotik & Sensoren: Ros, Lidar, Radar, Imu, Sensorfusion, Kalman-Filter
Daten & Visualisierung: Numpy, Pandas, Matplotlib, Power Bi, Zeitreihenanalyse
Tools: Git, Gitlab, Linux, Docker, Autocad, Aws, Pyspark, Matlab

Sprachen

Gujarati

Muttersprache

Hindi

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Fortgeschritten

Ausbildung

März 2023 - Heute

OTH Regensburg

M.Eng · Elektrotechnik und Mikrosystemtechnik · Regensburg, Deutschland

Juni 2016 - Aug. 2020

Gujarat Technological University

B.Tech · Maschinenbau · Ahmedabad, Indien

Zertifikate & Bescheinigungen

Machine Learning Spezialisierung

Stanford University & DeepLearning.AI

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 5

Erfahrung in Energie 2 J.

Durchschn. Dauer 9 M.

Längste Erfahrung 2 J. 2 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 2 (Deutschland, Indien)

Hauptland Deutschland

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Masterarbeit, Erkennung von Lagerfehlern mit Vibrationssensordaten, Behavioural Cloning: Autonomes Fahren mit Deep Learning

Hauptbranchen Energie, Versorgungsdienstleistungen, Automotive

Hauptfachbereiche Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Betrieb

Qualifikationen

Höchster Abschluss Master

Zertifikate erworben 1

Profil

Erstellt

Juli 2026

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Häufig gestellte Fragen

Du hast Fragen? Hier findest du mehr.

Wo ist Kartik ansässig?

Kartik ist in Griesheim, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Kartik?

Kartik spricht folgende Sprachen: Gujarati (Muttersprache), Hindi (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Kartik?

Kartik hat mindestens 4 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Kartik in mindestens 5 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 9 Monate. Beachten Sie, dass Kartik möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Kartik am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Kartik gut geeignet für Rollen wie: Masterarbeit, Erkennung von Lagerfehlern mit Vibrationssensordaten, Behavioural Cloning: Autonomes Fahren mit Deep Learning.

Was ist das neueste Projekt von Kartik?

Die neueste Position von Kartik ist Masterarbeit bei Fraunhofer LBF.

Für welche Unternehmen hat Kartik in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Kartik für Fraunhofer LBF und Utkarsh Engineering gearbeitet.

In welchen Industrien hat Kartik die meiste Erfahrung?

Kartik hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Energie, Versorgungsdienstleistungen und Automotive. Kartik hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT), Fertigung und Gesundheitswesen.

In welchen Bereichen hat Kartik die meiste Erfahrung?

Kartik hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Betrieb und Forschung und Entwicklung (F&E). Kartik hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung.

Was ist die Ausbildung von Kartik?

Kartik hat einen Master in Elektrotechnik und Mikrosystemtechnik von OTH Regensburg und einen Bachelor in Maschinenbau von Gujarat Technological University.

Ist Kartik zertifiziert?

Kartik hat 1 Zertifikat: Machine Learning Spezialisierung.

Wie ist die Verfügbarkeit von Kartik?

Kartik wird ab Juli 2026 vollzeit verfügbar sein.

Wie hoch ist der Stundensatz von Kartik?

Der Stundensatz von Kartik 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 Kartik beauftragen?

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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

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

1000

750

500

250

⌀ Markt: 736-896 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.