Methodisches Vorgehen und Dazulernen sind entscheidend

Chris arbeitet bei IAV als Data Scientist für KI und Maschinelles Lernen. Er löst mit datengetriebenen Modellen und Machine Learning-Algorithmen physikalische Problemstellungen aus den Bereichen: Regelungstechnik, Katalysator- und Motormodellierung sowie Applikation. Er programmiert am liebsten in Python und testet am Fahrsimulator und im Fahrzeug.

Chris hat Physikingenieurwesen mit Schwerpunkt Numerik und Simulation studiert. Er ist seit 2015 an Bord und ist nach einem Praktikum, seiner Bachelorarbeit und einer Werkstudententätigkeit heute festangestellt bei IAV in Berlin. Aktuell arbeitet er außerdem bei IAV an seiner Promotion im Bereich Reinforced Deep Learning.