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Porträt von Pratik Mahankal

Pratik Mahankal

Backend-Entwickler | KI | Robotik

Hallo 👋, ich bin Pratik Mahankal – Softwareentwickler mit Erfahrung in Backend-Systemen, Computer Vision und Robotik. In meinen Projekten verbinde ich Softwareentwicklung mit praxisnahen Automatisierungs- und KI-Lösungen.

Lebenslauf
Kontakt

Zertifikate

E-Yantra Robotics Competition

  • 15. April 2021
  • Eyantra, IIT Bombay

Erreichen der Finalrunde und einer Platzierung unter den 50 besten Teams in der Kategorie „Vargi Bots“. Konzeption und Umsetzung einer automatisierten Lagersimulation mit Roboterarmen, kamerabasierter Erfassung und einem webbasierten Monitoring-Dashboard.

International DD - ROBOCON 2022

  • 21. August 2022
  • IIT Delhi

Technische Leitung der durchgängigen Roboter-Softwareentwicklung – von Simulation und Kommunikation über Bewegungssteuerung bis zur Aktuatoransteuerung. Zusätzlich Verantwortung für die technische Dokumentation.

International ABU - ROBOCON 2021

  • 18. August 2021
  • IIT Delhi

Steigerung der Systemzuverlässigkeit durch den Aufbau einer modularen Testumgebung für Aktuatoren und Sensoren. Neben der Roboter-Software Mitarbeit an der elektrischen und mechanischen Systemintegration.

Fabric Analytics Engineer Associate

  • 20. Mai 2024
  • Microsoft

Konzeption und Betrieb durchgängiger Analyselösungen in Microsoft Fabric: Datenaufbereitung und -bereitstellung, Aufbau und Verwaltung semantischer Modelle sowie explorative Datenanalyse.

Ausgewählte Projekte

Benutzeroberfläche der domänenspezifischen Objekterkennung

Domänenspezifische Objekterkennung mittels Transfer Learning

Entwicklung einer GUI für die strukturierte Bildaufnahme sowie einer Trainingspipeline mit Data Augmentation und ResNet152. Ergänzt wurde das System um Objekterkennung, Bestandsverwaltung und die Simulation eines Roboterarms mit zwei Freiheitsgraden (2-DoF).

Wartungs- und Inspektionsroboter für die Schaltanlage von TATA Power

TATA Power – Wartungs- und Inspektionsroboter

Entwicklung eines Roboters für Wartung und Inspektion einer 110-kV-Schaltanlage. Das System automatisiert die Reinigung von Stützisolatoren, die Schmierung von Trennschaltern und die visuelle Anlagenüberwachung.

Phys.io-Anwendung zur Analyse physiotherapeutischer Übungen

Phys.io

Entwicklung einer Anwendung zur Anleitung und Qualitätsbewertung physiotherapeutischer Übungen. PoseNet übernimmt die Posenschätzung; ein eigener Klassifikator prüft Sollhaltungen, zählt Wiederholungen, bewertet die Ausführungsqualität und bestimmt den nächsten Übungsschritt.

Gazebo-basierte Robotiksimulation eines automatisierten Lagers

Automatisierte Lagersimulation

Entwicklung einer Gazebo-basierten Lagersimulation mit zwei Roboterarmen, logischen Kameras, einer RGB-Kamera zur QR-Code-Erkennung und einem Förderband mit variabler Geschwindigkeit. Ein webbasiertes Monitoring-Dashboard visualisiert die Prozessdaten der bearbeiteten Pakete.