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Pedro Campos

Pedro Campos

Doktorand
Hamburg

Summary

Ich bin ein ergebnisorientierter KI- und Embedded-Software-Ingenieur mit Fachwissen in den Bereichen Machine Learning, Deep Learning und Entwicklung von Echtzeitsystemen. Mit einer soliden Grundlage in der Softwareentwicklung gehe ich komplexe Herausforderungen in den Bereichen KI und eingebettete Systeme an und nutze dabei mein Doktoratsstudium, meinen Masterabschluss und meine Branchenerfahrung. Ich fühle mich in dynamischen, multikulturellen Umgebungen wohl und glaube, dass Kommunikation, Ausdauer und Teamarbeit der Schlüssel zur Innovation sind. Ich bin begeistert von der Implementierung modernster KI-Lösungen und freue mich immer darauf, neue Herausforderungen anzunehmen und zu wirkungsvollen Projekten beizutragen.

Overview

8
8
years of professional experience
4
4
Languages

Work History

Assistant Researcher - Doktorand

Helmholtz Zentrum Hereon
10.2023 - Current
  • Das Institut für meine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Legierungen für die Transportindustrie, die sowohl von experimentellen als auch von numerischen Daten profitieren, mit einem scharfen Ansatz für maschinelle Lernfähigkeiten
  • Mein Arbeitsbereich konzentriert sich auf datengesteuerte hybride maschinelle Lernmodelle, um sowohl die Zusammensetzung als auch die Eigenschaften von Materialien vorherzusagen
  • Expertise im Datenmanagement, einschließlich Datenvorverarbeitung, -bereinigung und Feature-Engineering, sowie maschinelle Lernalgorithmen wie LOOCV, Holdout-Methode und K-fold CV.
  • Fachkenntnisse in verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen, einschließlich GNNs, und deren Anwendung zur Lösung verschiedener Probleme, wie z. B. Prozess- und Mikrostruktur-Materialmodellierung
  • Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Integration von maschinellen Lernlösungen in reale Systeme
  • Beherrschung der PyTorch-Frameworks zur Entwicklung von maschinellen Lernmodellen
  • Effektive mündliche und schriftliche Vermittlung von Forschungsergebnissen, wobei komplexe Informationen für unterschiedliche Zielgruppen klar dargestellt werden.
  • Das Institut, an dem ich forsche, konzentriert sich auf die Entwicklung von Legierungen für die Transportindustrie.


Eingebettete Software Ingenieur

Microvision
01.2022 - 09.2023
  • Einsatz von Lauterbach, Vector Box, CANoe Tools für die Entwicklung und Integration von Software und Hardware (AUTOSAR)
  • Debugging mittels Trace32 für spezifische Softwareprobleme, die während der Integrations-Releases gefunden wurden
  • Implementierung/Aktualisierung von Testfällen mit VtestStudio auf ASPICE - SWE6 Level (Qualifikationstest)
  • Ausführung der implementierten Testfälle mit CANoe
  • Entwicklung in einer agilen Arbeitsumgebung mit Jira und Confluence
  • Entwicklung von Softwarekomponenten für Automatisierungshardware wie Mikrocontroller und Sensoren.
  • Zusammenarbeit mit Software-, Firmware- und Hardware-Ingenieuren zur Entwicklung kompletter Embedded-Lösungen.
  • Direkter Kontakt mit den Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen, um technische Diskussionen über das Produkt und die Schnittstellen zu führen
  • Integration der System- und Komponentendokumentation zum Start der SOP
  • Hardware-Anpassungen am Elektronik-Basismodul, um dessen korrekte Funktion während der Testfallimplementierung sicherzustellen


Masterarbeit

Technische Universität Hamburg-Harburg
08.2022 - 01.2023
  • Masterarbeit - Maschinelles Lernen & eingebettete KI
  • Entwurf, Entwicklung und Implementierung eines eingebetteten KI-Systems zur Erkennung der Herzaktivität anhand von BCG-Signalen.
  • Erfasste und verarbeitete Beschleunigungsmesserdaten, um saubere Signale für das Modelltraining zu erzeugen.
  • Entwicklung eines Deep-Learning-Modells in Python unter Verwendung von TensorFlow, das eine Genauigkeit von 95% erreicht.
  • Optimierung und Einsatz des Modells auf einem ESP32-Mikrocontroller mit TensorFlow Lite.
  • Anpassung der TensorFlow-Funktionen für die eingebettete Implementierung, um eine effiziente Ressourcennutzung zu gewährleisten.
  • Evaluierung der Modellleistung in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz und Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Produktentwicklung Ingenieur

Borg Warner
07.2017 - 10.2020
  • Direkter technischer OEM-Kundenkontakt für Nord- und Südamerika
  • Verantwortlich für Garantie- und Grundursachenanalysen
  • Umsetzungsleiter für Eindämmungsmaßnahmen und PCAs
  • Manager für Garantieverhandlungen
  • Koordinator für Änderungsmanagement und Produktkontrolle, der eine schnelle und effektive Reaktion auf kurzfristig identifizierte Lieferantenänderungen ermöglicht
  • Produktvalidierungsmanagement für wichtige OEM-Komponenten

Education

Ph.D. - Software Engineering, Machine Learning

Leuphana University
Lüneburg, Deutschland
04.2001 -

Master of Science - Master in Mechatronics

Technical University Hamburg
Hamburg, Deutschland
04.2001 -

MBA - Technology Management

Northern Institute of Technology
Hamburg, Deutschland
04.2001 -

Bachelor of Science - Maschinenbau

Instituto Tecnológico De México
Ciudad Juarez
04.2001 -

Skills

Python

C

Java

Matlab

Machine Learning (TensorFlow, Keras, Pytorch)

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Personal Information

  • Ort der Geburt: Mexiko
  • Geburtsdatum: 07/05/96
  • Geschlecht: Männlich
  • Staatsangehörigkeit: Mexikanisch
  • Familienstand: Ledig

Timeline

Assistant Researcher - Doktorand

Helmholtz Zentrum Hereon
10.2023 - Current

Masterarbeit

Technische Universität Hamburg-Harburg
08.2022 - 01.2023

Eingebettete Software Ingenieur

Microvision
01.2022 - 09.2023

Produktentwicklung Ingenieur

Borg Warner
07.2017 - 10.2020

Ph.D. - Software Engineering, Machine Learning

Leuphana University
04.2001 -

Master of Science - Master in Mechatronics

Technical University Hamburg
04.2001 -

MBA - Technology Management

Northern Institute of Technology
04.2001 -

Bachelor of Science - Maschinenbau

Instituto Tecnológico De México
04.2001 -

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