Aditya N.
Machine-Learning-Ingenieur
Erfahrungen
Juni 2023 - Bis heute
2 Jahren 4 MonatenMachine-Learning-Ingenieur
jeevahealth.ai
- Entwarf, entwickelte und implementierte End-to-End-ML-Pipelines für Mobile und Web von der Prototypenerstellung bis zur Produktion, inklusive Echtzeit-Inferenz und Modellüberwachung, und sicherte CI/CD und Observability.
- Entwickelte und skalierte einen Chatbot mit persistentem Kurz- und Langzeitgedächtnis, schnellem Kontextwechsel und personalisierten Interventionen, die mittels RAG-Techniken aus einer Wissensdatenbank abgerufen wurden; versorgte über 10.000 Nutzer mit einer p95-Latenz von <500ms.
- Automatisierte Arbeitsabläufe für Therapiesitzungen, indem SOAP-Notizen, Behandlungspläne und Sitzungszusammenfassungen aus Live-Therapiesitzungen generiert wurden; nutzte das Feedback der Therapeuten zur Verbesserung der Modelle und des Kontexts und erstellte ein Analyse-Dashboard zur Verfolgung des Nutzerfortschritts und der Leistung der Behandler.
- Entwickelte eine sprach- und videoaktivierte simulierte Lernplattform, die Patienten- sowie Vertriebs-/Investitionsszenarien nachstellt und Echtzeit-Feedback, Szenarienbewertung und coachgeführte Verbesserungstipps bietet; feinabgestimmtes LLama3-70B mit LoRA, rund 1.000 Studenten nutzen die Plattform, p95-Latenz von <100ms im Text und <500ms für Video/Audio.
- Ermöglichte chatbotgesteuertes Zieltracking, automatisch generierte tägliche Aufgabenpläne, SAM-Bewertungen und Tagebucheinträge, die auf das Nutzerverhalten zugeschnitten sind.
- Technologien: vLLM, Docker, MLflow, AWS SageMaker, RAG, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Unsloth, QLoRA, FAISS, ChromaDB, Elasticsearch, Hugging Face, OpenAI, Gemini, Llama, BERT, Transformers, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, PySpark, Pandas, SQL, R, Excel, Tableau, Power BI, XGBoost, Linux, Git, BitBucket, Jira, Node.js, Pinecone, ZepMemory, PostgreSQL, AWS EC2, 11Labs, Zapier
Juli 2021 - Mai 2023
1 Jahr 11 MonatenDatenwissenschaftler
Genpact
- Mitarbeit an der MHRA-PVAI-Lösung zur Überwachung von COVID-Impfstoffen, die zur Verfolgung von Impfnebenwirkungen eingesetzt wurde.
- Entwickelte Vorhersagemodule für Pharma-Kunden mithilfe von Klassifikation und Named Entity Recognition (NER), wodurch der F1-Score und die Genauigkeit über alle Quelltypen um 75 % gesteigert wurden.
- Entwickelte einen Encoder für verschiedene Quelltypen mit AWS Textract, was zu umfangreichen Verbesserungen der Scores für alle Vorhersagefelder führte.
- Entwickelte ein Multi-Entity-NER-Modell zur Extraktion von drei Hauptfeldern mit SpanBERT von Hugging Face und erreichte dabei einen F1-Score von 0,82 und eine Genauigkeit von 0,95.
- Technologien: Python, TensorFlow, PyTorch, MLflow, OpenCV, Hugging Face, Docker, AWS SageMaker, AWS Textract, BERT, BitBucket, Jira, Linux
Jan. 2021 - Juni 2021
6 MonatenDatenanalyst
Foundation for Innovative New Diagnostics (FIND)
- Erstellte und analysierte Ländermodelle zur Optimierung diagnostischer Netzwerke, einschließlich Szenariomodellierung und Kosten-Nutzen-Analysen mit der Supply-Chain-Software LlamaSoft.
- Bewertete Daten, identifizierte Lücken und bereinigte sowie integrierte Daten mit R, Python und SQL.
- Identifizierte, analysierte und interpretierte Trends in den Daten und teilte Berichte mit Tableau.
- Erhielt ein Vorabangebot für eine Festanstellung von der Organisation.
- Technologien: LlamaSoft Supply-Chain-Software, MS Excel, SQL, R, Python, Tableau
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherAusbildung
Okt. 2017 - Juni 2021
Delhi Technological University
Bachelor of Technology · New Delhi, Indien · 8,2 CGPA
Delhi International Public School
Abschluss der Sekundarstufe II (Klasse XII) · New Delhi, Indien · 94,25%
Delhi International Public School
Abschluss der Sekundarstufe I (Klasse X) · New Delhi, Indien · 10 CGPA
Zertifikate & Bescheinigungen
Deep-Learning-Spezialisierung
Maschinelles Lernen
Python-Datenstrukturen
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