Fabian Kreutmayr
Expert Machine Learning @HAWE Hydraulik SE
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WORK HISTORY
Expert Machine Learning @HAWE Hydraulik SE
Successful leadership of multidisciplinary development projects in the fields of Artificial Intelligence (AI) and hydraulic components/systems. The focus lies on systematically identifying and strategically evaluating AI application areas to enhance efficiency and expand the product portfolio with innovative solutions. Cutting-edge AI solutions are developed and implemented to optimize existing products and create new market opportunities.Management is advised on current AI trends and opportunities. Data-driven analyses are used to create decision-making foundations that significantly contribute to the introduction of groundbreaking technologies and processes. Workshops and keynotes on AI are designed and conducted to foster knowledge transfer and technology acceptance within the organization.Innovation projects are supported through strategic partnerships with universities and research institutions, while networks in industry and technology associations are built and maintained to drive technological exchange and collaboration.
EDUCATION
University of Augsburg
Ph.D., Engineering Informatics
Technical University of Munich
Master of Science (M.Sc.), Electrical Engineering and Information Technology
Technical University of Munich
B.Sc., Electrical Engineering and Information Technology
ABOUT FABIAN KREUTMAYR
Als Ingenieur mit einer ausgeprägten Leidenschaft für Innovation und Technologie spezialisiere ich mich darauf, maschinelles Lernen und Regelungstechnik einzusetzen, um fortschrittliche Lösungen für hydraulische Komponenten und darüber hinaus zu entwickeln. Meine Expertise liegt in der Leitung multidisziplinärer Teams zur Förderung von Produktinnovationen, der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in Python und C/C++ sowie in der strategischen Zusammenarbeit mit Universitäten und Forschungseinrichtungen, um die Lücke zwischen Spitzenforschung und praktischen Anwendungen zu schließen.Im Laufe meiner Karriere habe ich erfolgreich Forschung im Bereich maschinelles Lernen und Regelungstechnik durchgeführt und Ergebnisse in Simulationsmodelle und hardwarebasierte Prototypen übertragen, um neue Technologien zu validieren. Ich habe ML-basierte Lösungen auf handelsüblichen Steuergeräten implementiert und dabei signifikante Effizienzsteigerungen erzielt, während Skalierbarkeit und Hardwarekompatibilität gewährleistet wurden. Meine Erfahrung umfasst zudem die Betreuung und Koordination von Werkstudierenden, die Begleitung wirkungsvoller Praktika und Abschlussarbeiten sowie den Aufbau von Partnerschaften mit führenden akademischen Institutionen.Durch die Kombination von technischer Expertise, strategischem Weitblick und Führungsqualitäten strebe ich danach, die Grenzen der Technologie weiter zu verschieben und innovative sowie nachhaltige Lösungen zu schaffen, die komplexe Herausforderungen adressieren und zukünftigen Fortschritt vorantreiben.
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