Abdur R.
Softwareingenieur, Machine-Learning-Infrastruktur
Erfahrungen
Jan. 2024 - Apr. 2025
1 Jahr 4 MonatenRedmond, Vereinigte Staaten
Softwareingenieur, Machine-Learning-Infrastruktur
Retrocausal
- Progressive WebSocket-Streaming-Pipeline erstellt, die blockierende Abrufe von über 15 Sekunden durch nahezu Echtzeit-Updates ersetzt.
- Nginx mit HLS/RTMP für Live- und On-Demand-Videos bereitgestellt: Zuverlässigkeit um 35% gesteigert, Latenz um 30% gesenkt, gleichzeitige Verbindungen um 45% erhöht und Bandbreite um 20% reduziert.
- Clientseitiges Caching mit AWS S3 Pre-Signed-URLs hinzugefügt; Bildladezeiten von etwa 5.000 ms auf unter 20 ms reduziert und Seitenreaktionsfähigkeit gesteigert.
- Video-Frame-Annotation-Pipeline optimiert, indem Python-Threading zur Parallelisierung von S3-Uploads eingesetzt wurde und die Verarbeitungszeit um ca. 40% gesenkt.
Juli 2022 - Jan. 2024
1 Jahr 7 MonatenKarachi, Pakistan
Analystischer Softwareingenieur
ibex.
- Maßgeschneiderten URL-Shortener erstellt, der über 1 Million eindeutige Codes pro Minute mit Kollisionsresistenz erzeugt.
- WhatsApp-Nachrichten über die Twilio Content API mit Genehmigungen sowie Zustell- und Lese-Webhooks implementiert; Einladungskosten um 80% gesenkt.
- APIs von .NET Core 3/5 auf .NET 8 migriert und DI, Polymorphismus sowie Versionierung standardisiert, was zu etwa 20% schnelleren Endpunkten und 40% besserer Wartbarkeit führte.
- Testgetriebene Entwicklung mit xUnit und CI eingeführt, wodurch die Release-Durchlaufzeit von etwa 4 Stunden auf unter 60 Minuten gesenkt und die Stabilität verbessert wurde.
Juni 2021 - Juli 2022
1 Jahr 2 MonatenLondon, Vereinigtes Königreich
Full-Stack-Entwickler
Virtual Sandbox
- DulyPaid in Laravel konzipiert und entwickelt: Automatisierung von Abrechnung/Rechnungsstellung mit Zahlungsplänen, Mahnerinnerungen, Reporting und Analysen.
- Fünf Buchhaltungssysteme (Xero, FreshBooks, Sage, FreeAgent und ein weiteres) via REST-APIs, Webhooks und geplanten Cron-Jobs integriert; Messaging über Twilio/Nexmo hinzugefügt.
- Jenkins CI/CD eingerichtet mit Unit- und Integrationstest-Gates, um Build, Test und Deployment zu standardisieren und Releases zu beschleunigen.
- Redis-Caching und Connection-Pooling implementiert, um hohe Verfügbarkeit und latenzarmen Datenzugriff zu gewährleisten.
CNN-basiertes diagnostisches System zur Klassifikation von Magen-Darm-Erkrankungen entwickelt
- Genauigkeit: 92% mit PyTorch und Django.
- Vorverarbeitungs- und automatisierte Evaluations-Pipelines entworfen.
- Echtzeit-Dashboards für Visualisierung und Zusammenarbeit integriert.
Zusammenfassung
Ergebnisorientierter Full-Stack-Ingenieur mit Expertise in skalierbaren Systemen, Cloud-nativer Entwicklung und KI/ML-Integration.
Nachweisliche Erfolge bei der Bereitstellung leistungsstarker, sicherer Anwendungen, darunter NLP-basierte Sentiment-Analysen, Chatbots für den Kundensupport und API-first-Datenpipelines mit REST, Webhooks und Automatisierung.
Erfahren darin, messbare Verbesserungen in Leistung, Zuverlässigkeit und Teamproduktivität voranzutreiben.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherDeutsch
GrundkenntnisseAusbildung
Okt. 2025 - Bis heute
Universität Koblenz
Master in Web- und Datenwissenschaft · Web- und Datenwissenschaft · Koblenz, Deutschland
Okt. 2018 - Juni 2022
National University of Computer & Emerging Sciences
Bachelor in Informatik · Informatik · Pakistan
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