Prateek Gaur

Machine-Learning-Ingenieur · Multi-Agent-Systeme & HITL Workflows · KI für Ingenieurwesen- und Energiesysteme · Python · München 🇩🇪

Mit Sitz in München, Deutschland · Offen für Positionen als Forward Deployment Engineer, AI Enablement Engineer oder Solutions Engineer

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Zusammenfassung

Ich bin ML/AI Engineer mit fundierter Domänenexpertise in Batteriesystemen und Energietechnik (M.Sc. TU Berlin). Was mich auszeichnet: Ich baue nicht nur Modelle — ich bringe KI in produktionsreife Umgebungen, erkläre komplexe Systeme verständlich und befähige Teams, KI-Lösungen selbst einzusetzen. Mein Fokus liegt auf der Schnittstelle zwischen technischer Tiefe und praktischer Anwendung: Forward Deployment, AI Enablement und Solutions Engineering.

Derzeit erweitere ich meine Expertise in ML-Pipelines, Deep-Learning-Modellen und skalierbaren MLOps-Systemen. Besonders interessiert mich der Einsatz von KI in Energiesystemen, Automobiltechnik, Robotik und Industrie 4.0.

Kernkompetenzen

  • Machine Learning & Deep Learning (Python)
  • Batterieanalytik: SOC, SOH, RUL
  • Technische Workflow-Automatisierung
  • Generative AI & LLMs
  • MBSE – Model-based Systems Engineering
  • AI-Integration in Simulationsumgebungen
  • No-Code AI & Workflow-Automatisierung (Make.com, n8n, Microsoft Copilot)
  • AI Enablement & Enterprise-Deployment
  • Forward Deployment & Solutions Engineering
  • Multi-Agent-Systeme & Agentic AI (A2A-Protokolle, Agent-Orchestrierung)

Technische Fähigkeiten

Generative AI & LLMs

LangChain, Large Language Models und Generative AI zur Automatisierung technischer Workflows und für die intelligente Integration in komplexe Systeme.

Python & Data Science

Umfassende Erfahrung mit Python, Datenanalyse, Modellierung und Visualisierung in ingenieurtechnischen Anwendungen.

Batterieanalytik

Prädiktive Modellierung für SOC, SOH und RUL – entwickelt für Automotive-Batteriesysteme und Energiespeicherlösungen.

MBSE & CAD

Model-based Systems Engineering in Kombination mit Siemens NX, CATIA und Hypermesh für die technische Systementwicklung.

MLOps & Cloud

End-to-End ML-Pipelines, CI/CD-Grundlagen, Microsoft Azure, SQL, ETL, REST-API-Integration, reproduzierbare Experimente, Git und Jupyter.

Deep Learning & Neural Networks

PyTorch, CNN, RNN/LSTM, 3D U-Net, scikit-learn, XGBoost, Zeitreihenanalyse und Feature Engineering für anspruchsvolle Modellierungsaufgaben.

Human-in-the-Loop (HITL) & AI Validation

Konfidenz-basierte Workflows, n8n-Integration, browserbasierte Validierungsschnittstellen, Audit-Trails und GDPR-konforme Systeme für KI-Pipeline-Validierung.

Multi-Agent & Agentic Systems

A2A-Protokolle, Agent-Orchestrierung, Confidence Routing und Human-in-the-Loop-Workflows für produktionsreife Multi-Agent-Pipelines.

ML & AI Projekte

Inverter Predictive AI — Live-Demo

Predictive-Maintenance-Dashboard für Photovoltaik-Wechselrichter-Flotten — Anomalieerkennung auf Flottenebene, Alert-Aufschlüsselung nach Schweregrad und Drilldown auf Geräteebene, als live nutzbare Streamlit-Anwendung deployed.
🔗 Live-Demo: inverter-predictive-ai-hcopvamifmfhgdxawjq4n8.streamlit.app

Tender Compliance RAG — Live-Demo

RAG-basierter Compliance-Assistent zur Prüfung von Ausschreibungs- und Netzanschluss-Dokumenten; semantische Suche und Q&A über regulatorische Dokumente, deployed auf Streamlit Cloud.
🔗 Live-Demo: tender-compliance-rag-ej3hpahnvtu6yaf3bvtijw.streamlit.app

Vision-Agent-QC — Multi-Agent Batteriezellen-Bildprüfung

Fehlererkennung an Batteriezellen mittels eigenem CNN (98,8% Testgenauigkeit, 0,988 Macro-F1), orchestriert durch 4 kooperierende Agenten über ein typisiertes Agent-to-Agent-Protokoll (A2A), mit sitzungsübergreifendem Memory-Agenten und Live-Drift-Erkennung.

HITL-Ops — Human-in-the-Loop ML Operations Platform

End-to-End-Multi-Agent-Plattform (Extraktion, Anomalieerkennung, Klassifikation, Entscheidungsagenten) mit konfidenzbasierter Weiterleitung an menschliche Prüfung; automatisierte Quality Gates, RLHF-Datensatzexport und vollständiger Audit-Trail. 60 Datensätze pro Durchlauf: 75% automatisch freigegeben, 2 kritische Anomalien korrekt erkannt.

RAG-System für Engineering-Dokumentation

Aufbau einer produktionsreifen RAG-Pipeline (LangChain / LlamaIndex / FAISS) über interne Simulationsrichtlinien; Integration lokaler LLMs für Datenschutz; semantische Suche über komplexe Engineering-Spezifikationen

3D Structural & Volumetric Analysis Pipeline

Modulare Agentic-Workflow für 3D-Bilddaten; Implementierung eines 3D U-Net-Segmentierungsmodells (PyTorch) zur Extraktion von Maßwerten aus komplexen Geometrien; Echtzeit-Benachrichtigungen via ntfy-API

Batterie-Zeitreihen-ML

LSTM/RNN-Vorhersagemodelle für SOH-Schätzung und Degradationsverläufe auf realen industriellen Batterie-Datensätzen; Benchmarking gegen Random-Forest- und SVM-Baselines; reproduzierbare Experiment-Pipeline

LLM-Agents für technische Metadaten

Erweiterung um browserbasierte Human-in-the-Loop Validierungsschnittstelle; dreistufiger Audit-Trail: ML → LLM → Mensch; approved_metadata.json + audit_trail.json

AI Enablement Toolkit

No-Code-KI-Leitfäden und Automatisierungs-Workflows für nicht-technische Teams: Make.com, n8n, Claude Projects, Microsoft Copilot. Enthält eine kuratierte Prompt-Bibliothek, einen HR-Ticket-Klassifikator (Ollama, lokal) und praxisorientierte Anleitungen zur KI-Einführung im Unternehmensumfeld.

EV Fleet Battery Intelligence Dashboard

Streamlit-Dashboard zur Echtzeit-Überwachung einer simulierten Flotte von 40 Elektrofahrzeugen (Gabelstapler, Vans, Cargo-Bikes, E-Scooter). SOH/SOC-Tracking, Anomalieerkennung und interaktive Plotly-Visualisierungen — demonstriert End-to-End-Deployment vom Modell bis zur nutzbaren Oberfläche.

Franchise Accounting AI & Client Onboarding Kit

Automatisiertes, deutschsprachiges Tool zur Buchhaltung und Lizenzgebühren-Abstimmung für Franchise-Flotten, ergänzt durch ein Onboarding-Automatisierungs-Toolkit für nicht-technische Geschäftsteams.

HITL Workflow (n8n)

Human-in-the-Loop Workflow mit n8n

Generisches HITL-System mit n8n für KI-Pipelines; automatische Konfidenz-basierte Weiterleitung; selbst gehostet, GDPR-konform; Webhook-Trigger für beliebige Systeme

Highlights & Projekte

Ingenieur- & Konstruktionsprojekte

Hochvolt-Batteriespeicher für Gabelstapler (Whitemark): 3D-Konstruktion in CATIA V5, Schaltplanerstellung in Altium, HV-Kabelbaum-Integration

MBSE-Modellprojekt (TU Augsburg): Analyse und Modellierung komplexer technischer Systeme; Konvertierung von MATLAB-Simulationsmodellen in JavaScript

Batteriemodul-Konstruktion (LION Smart): Normgerechte 3D-CAD-Modelle und technische Zeichnungen mit GD&T und Stücklisten für Automotive-Anwendungen

Analyse & Entwicklungstools

Batteriesimulation & Analyse (Dan-Tech Energy): MATLAB/Simulink-Modellierung, Altair HyperWorks für Mesh-Analyse, Evaluationsberichte für Partner wie Salzgitter AG, E-Bikes Axess, Roboteam Ltd.

Feuchtigkeitsleck-Analyse Tools: Entwicklung technischer Analysetools in Python zur systematischen Untersuchung von Motorkomponenten

Projektpartner: Salzgitter AG, E-Bikes Axess, Roboteam Ltd., SEPTIER, QinFlow

Berufserfahrung

1

EVO GmbH – Produktentwickler

Feb 2024 – Dez 2025 · Oberschleißheim, Bayern

Produktentwicklung im Bereich Mobilitätstechnologien mit Schwerpunkt auf datengetriebenen Lösungsansätzen.

2

LION Smart GmbH – F&E-Ingenieur

Aug 2023 – Okt 2023 · Garching, Bayern

Forschung und Entwicklung intelligenter Batteriesysteme für Automotive-Anwendungen.

3

Dan-Tech Energy Ltd. – Technischer Assistent

Jul 2022 – Jul 2023 · Berlin

Unterstützung in der Batteriespeicherindustrie mit Schwerpunkt auf technischer Analyse und Systemintegration.

4

RUCHA Engineers – TPM-Koordinator

Mär 2018 – Aug 2018 · Ahmedabad, Indien

Koordination von Total Productive Maintenance mit Fokus auf effiziente Produktionsmethoden und Kostenreduktion.

Frühere Stationen & Praktika

Bectochem Consultants & Engineers

Design Engineer · Jan 2017 – Feb 2018

DesignTech CAD Academy

Trainee · Aug 2016 – Feb 2017 · Pune, Indien

Zertifizierung in Siemens NX & Dassault CATIA mit Schwerpunkt auf Teilmodellierung. Fundierte Erfahrung mit Hypermesh und AutoCAD.

Magna Rico Powertrain

Summer Intern · Mai 2015 – Jul 2015 · Gurgaon, Indien

Einsatz in der Abteilung Maintenance, Engineering & Development (MED).

Ausbildung

Technische Universität Berlin

Master of Science · Energieingenieurwesen · Okt 2018 – Apr 2021

Vertiefung in Batteriespeichertechnologie und Energiesystemdesign. Forschungsschwerpunkt auf elektrischen Antriebssystemen und nachhaltiger Energietechnik.

Institute of Engineering and Technology

Bachelor of Technology (B.Tech.) · Maschinenbau · 2012 – 2016

Fundierte Ausbildung in Maschinenbau, Fertigungstechnik und technischer Mechanik, ergänzt durch praxisorientierte Projektarbeit.

Masterarbeit & Forschung

Batteriezellen in einem Pack altern nicht mit der gleichen Geschwindigkeit – besonders wenn sie ungleichmäßigen Temperaturverteilungen ausgesetzt sind. Meine Masterarbeit an der Technischen Universität Berlin befasste sich genau mit dieser Herausforderung: Wie entwirft man einen intelligenten Zellausgleichskreis, der dynamisch auf thermische Gradienten über ein Batteriepack reagiert und sowohl die Lebensdauer als auch die Sicherheit verbessert. Die Forschung kombinierte Schaltungsdesign, Thermalsimulation, Strukturanalyse und datengesteuerte Lebensdauermodellierung in einem integrierten Framework.

Das Problem

In Multi-Zell-Batteriesystemen können Temperaturunterschiede von nur 5–10°C über Zellen hinweg die Degradation in wärmeren Regionen beschleunigen, was zu Kapazitätsverlust, Unausgeglichenheit und vorzeitigem Ausfall führt. Standard-Ausgleichskreise ignorieren den thermischen Zustand – diese Arbeit schlug einen thermisch-bewussten Ansatz vor.

Simulation & Analyse

Thermalsimulation (Altair HyperWorks)
Ich baute das Kernsimulationsmodell mit Altair HyperWorks auf – HyperMesh für Mesh-Generierung und Geometrievorbereitung der Batteriezellengeometrie, und HyperView für Post-Processing und Visualisierung der Wärmeverbreitungsergebnisse. Das Modell erfasste Wärmeerzeugung, Leitungspfade und Kühlstrategien unter variierenden Lastbedingungen.

Struktur- & Schwingungsanalyse (ANSYS)
Mit ANSYS führte ich durch:

  • Thermische Runaway-Analyse – Simulation der Ausbreitung unter Fehlerbedingungen
  • Fluidströmungsanalyse – Bewertung des Kühlmittelverhaltens und thermischen Managements
  • Vibrations-/Strukturanalyse – Bewertung der mechanischen Stabilität des Ausgleichskreises unter dynamischen Lastbedingungen

Lebensdauer- & Alterungsmodellierung (MATLAB/Simulink)
MATLAB/Simulink wurde zur Modellierung von SOC (State of Charge) und SOH (State of Health) Trajektorien unter thermischen Gradienten verwendet. Numerische Methoden wurden angewendet, um Kapazitätsverlust und verbleibende Nutzungsdauer über verschiedene Temperaturprofile zu schätzen. Python wurde für Datenverarbeitung, Ergebnisautomatisierung und Visualisierung von Simulationsergebnissen verwendet.

Tools & Methoden

ANSYS

Altair HyperWorks

HyperMesh

HyperView

MATLAB/Simulink

Python

Numerische Methoden

FEM

Thermalsimulation

CFD

Schwingungsanalyse

SOC/SOH-Modellierung

Batteriealterung

Wichtigste Ergebnisse

Entwicklung eines thermisch-bewussten Ausgleichsalgorithmus, der die Energieumverteilung basierend auf Echtzeit-Temperaturgradienten über Zellen anpasst

Nachweis, dass thermisch-gradient-informierter Ausgleich die effektive Zelllebensdauer im Vergleich zu konventionellem spannungsbasiertem Ausgleich verlängern kann

Aufbau eines wiederverwendbaren Simulationsframeworks, das FEM-Thermalsimulation (HyperWorks) und dynamische Systemmodellierung (MATLAB/Simulink) kombiniert – anwendbar auf breitere Batteriesystementwicklungs-Workflows

Bereitstellung von Vibrations- und Strukturanalysen, die die mechanische Robustheit des Schaltungsdesigns unter dynamischen Lastbedingungen bestätigen

Engineering eines Kreises, der nicht nur Ladung ausgleicht – sondern Wärme versteht – erforderte die Kombination von Simulation, Daten und physikalischer Intuition. Diese Schnittmenge ist dort, wo ich meine beste Arbeit leiste.

Mechanische Konstruktion & CAD

Seit 2016 sammle ich umfassende Erfahrung in der mechanischen Konstruktion und im computergestützten Design (CAD). Meine Expertise umfasst die Entwicklung komplexer Bauteile und Baugruppen, wobei ich stets auf Präzision, Funktionalität und Fertigbarkeit achte. Ich bin zertifiziert in Siemens NX und CATIA V5, was meine Fähigkeiten in führenden CAD-Systemen unterstreicht.

Meine Arbeit konzentriert sich darauf, innovative Lösungen zu entwickeln, die sowohl technischen Anforderungen als auch ästhetischen Ansprüchen genügen.

CAD Tools

  • Siemens NX (Certified)
  • CATIA V5 (Certified)
  • SolidWorks
  • Autodesk Inventor
  • Altium Designer
  • PTC Creo

Design Technologien & Methoden

  • Solid Part Modelling
  • Surface Modelling
  • Assembly Design
  • Sheet Metal Design
  • Drafting & GD&T
  • Parametric Modelling
  • Design for Manufacturing (DFM)
  • Design for Assembly (DFA)
  • Tolerance Chain Analysis
  • BOM creation
  • Reverse Engineering

Konstruktionsprojekte

Powertrain & Engine Components

Piston, Connecting Rod & Crankshaft Pulley

Powertrain component design including pistons, connecting rods and crankshaft pulleys for engine applications.

Technologien: Solid modelling, Parametric modelling, Drafting

Camshaft & Engine Block

Design and analysis of camshaft geometry and engine block for internal combustion engine applications.

Technologien: Solid modelling, Surface modelling, GD&T

Shaft & Bearings

Design and dimensioning of shafts and bearing arrangements for rotating machinery.

Technologien: Solid modelling, Tolerance analysis, GD&T

Electric Drive Systems

Rotor & Stator Geometry

Design and development of rotor and stator geometries for electric drive systems in automotive applications.

Technologien: Solid modelling, Surface modelling, GD&T

Motor Housing

Complete motor housing design for electric drive units, including thermal and structural considerations.

Technologien: Solid modelling, Assembly design, DFM

Impeller Design

Fluid-mechanical impeller design for cooling and flow applications.

Technologien: Surface modelling, Solid modelling, CFD considerations

Battery & Thermal Systems

High-Voltage Battery Storage System (EVO GmbH)

Complete HV battery storage system for industrial forklift application (Firma Whitemark). Full design cycle from concept to production-ready design.

Technologien: CATIA V5, Altium, Assembly design, HV harness integration, DFM

Battery Modules – Automotive (LION Smart GmbH)

Battery module and mechanical component design for automotive e-mobility applications.

Technologien: SolidWorks, Autodesk Inventor, GD&T, BOM, Assembly design

Cooling Plates & Thermal Management Components

Design of cooling plates and thermal management structures for battery and power electronics applications.

Technologien: Solid modelling, Sheet metal design, DFM

Battery Enclosure & Module Holders

Structural enclosures and module holder designs for battery pack integration.

Technologien: Solid modelling, Sheet metal design, Assembly design

Structural & Industrial Design

Complete JCB Machine Design

Full machine design project covering all major structural and mechanical systems. One of the largest scale projects in my academic and early professional career.

Technologien: Solid modelling, Assembly design, Drafting

Structural Frames & Mounting Structures

Design of structural frames, mounting brackets and support structures for industrial and automotive applications.

Technologien: Solid modelling, Sheet metal design, FEM analysis

Gear Housing Design

Design of gear housings for power transmission applications in industrial machinery.

Technologien: Solid modelling, GD&T, DFM

Sheet Metal Components

Various sheet metal design projects covering brackets, enclosures, frames and formed parts.

Technologien: Sheet metal design, Bend calculations, DFM, Drafting

Specialized Applications

BMW Automotive Components

Structural and dynamic design work on BMW automotive components involving FEM analysis and design optimisation.

Technologien: CAD, FEM (HyperWorks), Dynamic analysis, GD&T

Audi Engine Battery Components

Design of engine-adjacent battery components for Audi automotive platform.

Technologien: Solid modelling, Assembly design, Automotive standards

Drone Parts & Programming Integration

Mechanical design of drone components including structural parts, with integration of programming and control systems.

Technologien: Solid modelling, Assembly design, Lightweight design

Zertifizierungen

1

Python Data Structures

Fundierte Grundlagen zu Datenstrukturen in Python für effiziente Softwareentwicklung und datengetriebene Verarbeitung.

2

Using Databases with Python

Vertiefte Kenntnisse in Datenbankintegration, SQL-Abfragen und Datenpersistenz in Python-Anwendungen.

3

Capstone: Data Visualization

Praxisorientiertes Abschlussprojekt zu Datenerfassung, -verarbeitung und Visualisierung mit Python.

4

Siemens NX Certified

NX Essential for NX Designer – zertifiziert in professioneller 3D-Konstruktion und Produktentwicklung.

5

Introduction to Python

Solide Grundlagen der Programmierung in Python für technische und wissenschaftliche Anwendungen.

6

Machine Learning Specialization

DeepLearning.AI (Stanford Online)

7

Python Programming Specialization

University of Michigan

8

Equivalent Circuit Cell Model Simulation

with honors – University of Colorado Boulder

9

Battery Pack Balancing and Power Estimation

University of Colorado Boulder

10

Introduction to battery-management systems

with honors – University of Colorado Boulder

Sprachen

100%

Hindi

Muttersprache / zweisprachig

90%

Englisch

Fließende Berufssprache

70%

Deutsch

Beruflich sicher einsetzbar

Mehrsprachige Kommunikationsstärke fördert die nahtlose Zusammenarbeit in internationalen Teams und globalen Projekten.

Karriereziele & Interessen

Angestrebte Rollen

  • Forward Deployment Engineer (FDE)
  • AI Enablement Engineer
  • Solutions Engineer / ML Engineer

Offen für Positionen in der Energie-, Automobil- und Hightech-Branche, insbesondere in München und Umgebung. Schwerpunkt auf der Verbindung von technischer KI-Kompetenz mit direkter Kunden- und Produktintegration.

Anwendungsbereiche

  • Energiesysteme & Speichertechnologie
  • Automobiltechnik & Elektromobilität
  • Robotik & Automatisierung
  • Industrielle KI & Industrie 4.0

Interesse an der Entwicklung skalierbarer KI-Lösungen für anspruchsvolle ingenieurtechnische Herausforderungen.

Kontakt

Kontaktinformationen

📍 München, Deutschland

📞 +49 151 64492655


Bereit für die nächste Herausforderung

Ich suche aktiv nach neuen Möglichkeiten als Forward Deployment Engineer, AI Enablement Engineer oder Solutions Engineer in der Energie-, Automobil- und Hightech-Branche. Für Gespräche und Interviews stehe ich Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung.

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