Apoorv S.

KI-Ingenieur

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Berlin, Deutschland

Erfahrungen

Apr. 2025 - Bis heute
9 Monaten

KI-Interviewer

Self Project

  • Entwickelt einen KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs, integriert mit Vektorsuche.
Sept. 2023 - Mai 2025
1 Jahr 9 Monaten
Vereinigte Staaten

KI-Ingenieur

Thoughtspot

  • Entwickelt ein Python/FastAPI-Framework, um die Genauigkeit von LLM NLP-to-TML zu benchmarken.
  • Erstellt RAG-Benchmarks (LangChain, FAISS), um die TML-Dokumentensuche im Vergleich zum Basismodell zu testen.
  • Eingeführt Langfuse-Tracing und Grafana-Monitoring, wodurch die Ausfallanalysezeit um 40% reduziert wurde.
  • Fehlermuster bei TML-Abfragen klassifiziert und so wichtige Schwachstellen in der Modellgenerierung aufgedeckt.
  • Nutzt Daten aus der Fehleranalyse für Prompt-Engineering und erhöhte so die Genauigkeit um 15%.
  • Mitgearbeitet an der Veröffentlichung eines öffentlichen Benchmarks, der die Codegenerierung unseres Modells im Vergleich zu Wettbewerbern wie Snowflake/Databricks validiert.
  • Einen LangChain-Agenten (Docker/FastAPI) entwickelt, um die Klassifizierung von Fehlermeldungsprotokollen zu automatisieren.
März 2022 - Sept. 2023
1 Jahr 7 Monaten
Indien

Dateningenieur

SagasIT Analytics

  • Konzipiert AWS Redshift- und PySpark/Glue-ETL für über 10 Millionen Datensätze, wodurch die Abfrage-Latenz um 60% sank.
  • Entwickelt über 80 n8n-/Make-/Zapier-/Power Automate-Workflows für GenAI und Agenten über mehr als 5 Social-Media-APIs, wodurch die Lead-Verarbeitungszeit um 99% gesenkt wurde.
  • Ein dockerisiertes PyTorch-Empfehlungssystem (FastAPI) auf Kubernetes (EKS) bereitgestellt, was die CTR um 25% steigerte.
  • Eine Airflow-Batch-Inferenz-K-Means-Pipeline mit automatischer Nachschulung erstellt, wodurch die Conversion um 20% stieg.
  • Ein Power BI-Dashboard und ein PowerApps-HITL-System für On-Demand-Triggers geliefert, was die Entscheidungsfindung um 30% beschleunigte.
Juli 2021 - Jan. 2022
7 Monaten
Vereinigte Staaten

Datenanalyst

SkillCat Ltd

  • Entwickelt ein Verkaufsprognosemodell und Executive-GDS-Dashboards, die wichtige Markttreiber aufzeigten und eine Strategie für 28% Umsatzwachstum unterstützten.
  • Einen Selenium/BS4-Scraper für US-Regierungsseiten entwickelt, um Vorschriften und Jobtrends zu erfassen und Python-Berichte für Kursaktualisierungen zu automatisieren.

Zusammenfassung

Praktischer KI-Ingenieur mit Erfahrung im Aufbau, Prototyping und Einsatz intelligenter Systeme für das Startup-Ökosystem.

Mein Hauptfokus liegt auf der Entwicklung autonomer KI-Agenten und fortschrittlicher RAG-Pipelines mit LangChain und LLMs, um komplexe Automatisierungsaufgaben zu lösen.

Ich bringe 3,5 Jahre Erfahrung in produktionsreifen Data-Engineering-Projekten mit, baue robuste ETL-Pipelines und manage den gesamten Modell-Lebenszyklus, um Lösungen mit Docker, Python, SQL und Cloud-Plattformen (AWS/Azure) zu skalieren.

Sprachen

Englisch
Verhandlungssicher

Ausbildung

Okt. 2025 - Bis heute

IU International University of Applied Sciences

Master of Science · Datenwissenschaft · Berlin, Deutschland

Aug. 2017 - Juli 2021

RV College of Engineering

Bachelor of Engineering · Ingenieurwesen · Bengaluru, Indien

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