Aravind Sasi Nair Purayath - KI- und Datenspezialist

Q: Wo ist Aravind ansässig?

Aravind ist in Hamburg, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Aravind?

Aravind spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Aravind?

Aravind hat mindestens 8 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Aravind in mindestens 7 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 2 Monate . Beachten Sie, dass Aravind möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Aravind?

Die neueste Position von Aravind ist KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank .

Q: Für welche Unternehmen hat Aravind in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Aravind für Emirates Islamic Bank , Flipkart , Muvin , Flip Robo und Swiggy (Bundl Technologies) gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Aravind die meiste Erfahrung?

Aravind hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bank- und Finanzwesen , Einzelhandel und Lebensmittel und Getränke . Aravind hat auch etwas Erfahrung in Professionelle Dienstleistungen und Informationstechnologie .

Q: In welchen Bereichen hat Aravind die meiste Erfahrung?

Aravind hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence , Marketing und Informationstechnologie . Aravind hat auch etwas Erfahrung in Lieferkettenmanagement , Finanzen und Produktentwicklung .

Q: In welchen Industrien hat Aravind kürzlich gearbeitet?

Aravind hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen , Einzelhandel und Lebensmittel und Getränke gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Aravind kürzlich gearbeitet?

Aravind hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence , Marketing und Informationstechnologie gearbeitet.

Recommended expert

Hamburg, Deutschland

Erfahrungen

Aug. 2024 - Bis heute

1 Jahr 8 Monate

KI- und Datenspezialist

Emirates Islamic Bank

Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.

Aug. 2022 - Aug. 2024

2 Jahren 1 Monat

Senior Datenspezialist (KI/ML)

Flipkart

Entwickelte und setzte ein Reinforcement-Learning-Werbepersonalisierungssystem (K-Means-Clustering, XGBoost, Collaborative Filtering) mit Azure ML ein; überwacht per A/B-Tests mit messbarem Anstieg des Engagements.
Trainierte ein XGBoost-Modell über Azure ML für geografisch ausgerichtete Kampagnen; integrierte es in Marketing-Plattformen und überwachte die Leistung anhand von Kampagnen-KPIs.
Setzte einen BERT-basierten Klassifikator über Azure Functions ein, organisierte zweiwöchentliche Retrainings auf Databricks und integrierte ihn in Elasticsearch für Produktkatalog-Updates.
Extrahierte, bereinigte und visualisierte Daten aus verschiedenen Quellen, um hochwertige Datensätze für ML-Modelle aufzubereiten, und bewertete, optimierte sowie implementierte diese Modelle mit Azure oder internen Hosting-Lösungen.
Übersetzte die Anforderungen von Marketing- und Produktteams in ML-Lösungen und erklärte komplexes Modellverhalten in Geschäftstermini für nicht-technische Stakeholder.
Analysierte Datensätze mit über 50 Mio. Zeilen mit PySpark und SQL für nahezu Echtzeit-Entscheidungsunterstützung; erstellte skalierbare Datenpipelines für Analysen und ML-Feature-Stores.
Steigerte die Klickrate von Push-Benachrichtigungen um 11% durch Analyse von Heatmap-Daten (Views, Klicks, Hovers) und Optimierung wichtiger Landingpages.

Feb. 2022 - Aug. 2022

7 Monate

Analyst

Muvin

Betreute Entwickler und Mitarbeiter in ML- und Automatisierungstechnologien und erstellte wertvolle Proof-of-Concepts (POCs) und MVPs.
Entwarf und setzte ein individuelles ML-Modell zur Analyse von Feedback-Texten ein, das als wiederverwendbare KI-Komponente in verschiedenen Projekten integriert wurde.
Entwickelte, implementierte und optimierte ETL-Datenpipelines, um großvolumige Datensätze aus unterschiedlichen Quellen effizient in zentrale Plattformen zu integrieren.
Implementierte Grafana und Prometheus für die Echtzeitüberwachung der Azure-Infrastruktur und verbesserte so die Systemzuverlässigkeit und Leistungsüberwachung.

März 2021 - Sept. 2021

7 Monate

Data-Science-Praktikant

Flip Robo

Entwarf und implementierte A/B-Experimente, um Kundenbindung und Darlehensangebote für einen Bankkunden zu optimieren.
Implementierte mit Azure ML-Pipelines eine Automatisierung des Lebenszyklus für das zweiwöchentliche Retraining eines Kreditausfall-Klassifikators, wobei die Auslöser auf Data Drift basierten und via MLflow überwacht wurden.
Arbeitete an Echtzeit-Betrugserkennungsmodellen auf skalierbarer ML-Infrastruktur unter Verwendung containerisierter Workflows via Kubernetes und CI/CD-Pipelines auf AWS SageMaker.
Entwickelte ein kontinuierliches Data-Drift-Monitoring mit MLflow und SageMaker Model Monitor, um die Vorhersagezuverlässigkeit in der Produktion sicherzustellen.

Juli 2019 - März 2021

1 Jahr 9 Monate

Datenanalyst

Swiggy (Bundl Technologies)

Verwendete in der Produktion einen Thompson-Sampling-Multi-Armed-Bandit-Ansatz (Python + Flask API), um Push-Benachrichtigungen dynamisch an Nutzersegmente auszuliefern; erreichte eine CTR-Steigerung von 7% gegenüber statischen Regeln.
Setzte Association Rule Mining auf Transaktionsdaten ein, um häufig gemeinsam bestellte Artikelkombinationen zu identifizieren, und leitete daraus Strategien für Bündelung und Cross-Selling ab.
Scrapte täglich Wettbewerberpreise mit Selenium und analysierte die Preiselastizität mit Regressionsmodellen in pandas/statsmodels; speiste die Ergebnisse in das interne Preisempfehlungs-Dashboard in Power BI ein.
Nutzte Uplift Modeling und kontrafaktische Inferenztechniken, um die tatsächliche Wirkung personalisierter Promotionen und gezielter Kampagnen zu isolieren.
Arbeitete an mehreren Machine-Learning-POCs zur Produktpreiselastizität und Kundensegmentierung.
Erstellte Nachfrageprognosemodelle zur Vorhersage von Bestellvolumen und zur Optimierung der Lieferkettenlogistik.

Juli 2018 - Juli 2019

1 Jahr 1 Monat

Freiberuflicher Berater

Vrindavan Consultants

Ermöglichte dem Team datenbasierte Einsatz- und Bestandsplanung, was die Ressourcenauslastung um 15 % verbesserte.
Führte Wettbewerbsanalysen durch und gab datenbasierte Empfehlungen für lokales SEO und die Verteilung des Marketingbudgets.
Erstellte mit Excel und Python ein Preismodell zur Optimierung und empfahl abgestufte Servicepakete je nach saisonaler Nachfrage.
Erstellte ein Power BI-Dashboard, um Anfragen, Serviceanfragen und den Kundenlebenszeitwert in den Regionen zu verfolgen.
Steigerte die Lead-Konversion durch Analyse von Kundengewinnungsdaten und Service-Mustern.

Juli 2017 - Juli 2018

1 Jahr 1 Monat

Associate-Finanzreporter

Digital Nirvana

Erwarb ein solides Verständnis von Finanzmärkten und Börsen; arbeitete mit den Finanzteams zusammen und unterstützte Quartals- und Jahresfinanzpressemitteilungen.
Arbeitete mit Führungskräften zusammen, um Workflow-Daten zu analysieren, identifizierte Engpässe und verkürzte die Durchlaufzeiten; stellte durch Einführung von Überwachungsprozessen und Best Practices Datenqualität und Konsistenz sicher.
Unterstützte die Datenanalyse zur Fehlerbehebung und Berichtserstellung mit Power BI und SQL für tägliche und vierteljährliche Ergebnisberichte für mehrere Kunden.
Automatisierte die Erstellung vierteljährlicher Ergebnisberichte mittels SQL-Abfragen und Power BI-Dashboards für über 10 Kunden, reduzierte manuelle Arbeit erheblich und standardisierte die Berichtsvorlagen.

Industrie Erfahrung

Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.

Erfahren in Bank- und Finanzwesen (3 Jahre), Einzelhandel (2 Jahre), Lebensmittel und Getränke (1.5 Jahre), Professionelle Dienstleistungen (1 Jahr) und Informationstechnologie (0.5 Jahre).

Bank- und Finanzwesen

Einzelhandel

Lebensmittel und Getränke

Professionelle Dienstleistungen

Informationstechnologie

Geschäftsbereich Erfahrung

Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.

Erfahren in Business Intelligence (8.5 Jahre), Marketing (4.5 Jahre), Informationstechnologie (3.5 Jahre), Finanzen (2.5 Jahre), Lieferkettenmanagement (2.5 Jahre) und Produktentwicklung (2 Jahre).

Business Intelligence

Marketing

Informationstechnologie

Finanzen

Lieferkettenmanagement

Produktentwicklung

Zusammenfassung

KI- und Datenspezialist mit über 7 Jahren Erfahrung in der Konzeption und Bereitstellung innovativer, KI-getriebener Lösungen und Datenprodukte in verschiedenen Branchen. Erfahren in der End-to-End-Steuerung von KI-/ML-Modellen, im Aufbau von Automatisierungspipelines und in der Bereitstellung skalierbarer, Echtzeit-KI-Systeme. Expertise in Generative KI, LLMs und agentischer KI mit Fokus auf die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Integration fortschrittlicher Technologien bei gleichzeitiger Sicherstellung von Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Compliance.

Fähigkeiten

Ki/ml-algorithmen

Transformers
Diffusion Models
Gradient Boosting Machines (Z. B. Xgboost, Lightgbm, Catboost)
Random Forests
Support Vector Machines (Svm)
Convolutional Neural Networks (Cnns)
Recurrent Neural Networks (Rnns) Und Lstms
Graph Neural Networks (Gnns)
Deep Q-networks (Dqn)
Clustering (Z. B. K-means, Dbscan)
Statsforecast

Business-tools

Microsoft Dynamics Crm
Erp
Power Bi
Azure Devops

Tools Und Frameworks

Pytorch
Tensorflow / Keras
Scikit-learn
Hugging Face Transformers
Pandas
Numpy
Dask
Apache Spark (Pyspark)
Sql
Snowflake
Bigquery
Redshift
Databricks
Docker
Kubernetes (Aks)
Aws Sagemaker
Google Vertex Ai
Azure Ml
Git
Github
Power Bi
Streamlit
Qliksense
Copilot Studio
Claude

Programmiersprachen

Python
Javascript
Sql (Postgresql, Sql Server)
C++

Azure

Ai Foundry
Cognitive Services
Azure Function App
Azure Speech Studio
Azure Devops
Azure Key Vault
Azure Openai
Azure Data Factory (Adf)
Form Recognizer
Logic Apps
Rag

Agentische Ki-frameworks

Mcp (Model Context Protocol)
Langgraph
Pydantic
Haystack
Semantic Kernel
Autogen
Crewai
Aws Bedrock Agent Builder
Evaluation & Guardrails
Model Monitoring

Sprachen

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Aug. 2013 - Mai 2017

CMS College of Engineering and Technology

Bachelor of Engineering, Elektronik und Kommunikation · Elektronik und Kommunikation · Coimbatore, Indien

Profil

Erstellt

Dezember 2025

Stand

Dezember 2025

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Frequently asked questions

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen.

Wo ist Aravind ansässig?

Aravind ist in Hamburg, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Aravind?

Aravind spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Aravind?

Aravind hat mindestens 8 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Aravind in mindestens 7 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 2 Monate. Beachten Sie, dass Aravind möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Aravind am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Aravind gut geeignet für Rollen wie: KI- und Datenspezialist, Senior Datenspezialist (KI/ML), Analyst.

Was ist das neueste Projekt von Aravind?

Die neueste Position von Aravind ist KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank.

Für welche Unternehmen hat Aravind in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Aravind für Emirates Islamic Bank, Flipkart, Muvin, Flip Robo und Swiggy (Bundl Technologies) gearbeitet.

In welchen Industrien hat Aravind die meiste Erfahrung?

Aravind hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel und Lebensmittel und Getränke. Aravind hat auch etwas Erfahrung in Professionelle Dienstleistungen und Informationstechnologie.

In welchen Bereichen hat Aravind die meiste Erfahrung?

Aravind hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence, Marketing und Informationstechnologie. Aravind hat auch etwas Erfahrung in Lieferkettenmanagement, Finanzen und Produktentwicklung.

In welchen Industrien hat Aravind kürzlich gearbeitet?

Aravind hat kürzlich in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel und Lebensmittel und Getränke gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Aravind kürzlich gearbeitet?

Aravind hat kürzlich in Bereichen wie Business Intelligence, Marketing und Informationstechnologie gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Aravind?

Aravind hat einen Bachelor in Elektronik und Kommunikation from CMS College of Engineering and Technology.

Wie ist die Verfügbarkeit von Aravind?

Aravind ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Aravind?

Der Stundensatz von Aravind hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Aravind beauftragen?

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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 740-900 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.