Nils Hütten
Angestellt, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Forschungsgruppe "Interpretable Learning Models", Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation, BUW
Abschluss: Master of Science, RWTH Aachen
Wuppertal, Deutschland
Werdegang
Berufserfahrung von Nils Hütten
Bis heute 3 Jahre und 3 Monate, seit März 2021
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Forschungsgruppe "Interpretable Learning Models"
Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation, BUW
- Leitung eines Teams von 4 Mitarbeitern im Bereich Prototypenentwicklung und Messtechnik - Projektmanagement - Entwicklung von Proof of concept Prototypen
7 Monate, März 2019 - Sep. 2019
Studentische Hilfskraft
Institut für Textiltechnik der RWTH Aachen UniversityBereich: Medizinische Textilien - Herstellung von Gefäßprothesen - Entwicklung von Prototypenkonzepten für Flechtmaschinen
1 Jahr, Okt. 2017 - Sep. 2018
Werkstudent: Research & Innovation
Stackpole Powertrain International GmbH
- Getriebe- und Verzahnungsauslegung mit Fokus auf Elektrofahrzeuge, - Design Benchmark von E-Fahrzeuggetrieben, - Fahrzeugtelemetrie Ausrüstung & Datenauswertung
7 Monate, Apr. 2017 - Okt. 2017
Praktikum und Bachelorarbeit
Stackpole Powertrain International GmbH
Getriebe- und Verzahnungsauslegung mit Fokus auf Elektrofahrzeuge
1 Jahr und 4 Monate, Dez. 2015 - März 2017
Studentische Hilfskraft
CWD - Center for Wind Power Drives
Bereich: Systemdesign - Erstellung von Mehrkörpersimulationsmodellen und Durchführung von Simulationen - Programmieren mit Matlab/Simulink - Erstellen und bearbeiten von CAD Modellen - Recherche und Berichtserstellung
Ausbildung von Nils Hütten
2 Jahre und 6 Monate, Okt. 2017 - März 2020
Allgeimeiner Maschinenbau
RWTH Aachen
Medizintechnik, Simulation und Data Science Abschlussarbeit: Schaffen von Interpretierbarkeit für neuronale Netze in der Datenanalyse von Sensordatenzeitreihen
5 Jahre und 1 Monat, Okt. 2012 - Okt. 2017
Maschinenbau
RWTH Aachen
Konstruktionstechnik Abschlussarbeit: Entwicklung und Anwendung einer Optimierungsstrategie für Zahnradmakro- und Mikrogeometrie eines Elektrofahrzeuggetriebes nach dem Stand der Technik
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend