Arun sai T.
Praktikant als KI-Backend-Entwickler
Erfahrungen
Okt. 2025 - Bis heute
3 MonatenAachen, Deutschland
Praktikant als KI-Backend-Entwickler
Calvergy UA
- Integrierte komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework, wodurch die Visualisierung von Erkenntnissen für über 6 Schlüsselkunden ermöglicht und die Energienutzung maximiert wurde.
- Maximierte die Energieeffizienz und -auslastung, indem ich den nahtlosen Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche gestaltete und so schnelle, umsetzbare Berichte ermöglichte.
Nov. 2024 - Feb. 2025
4 MonatenLauf an der Pegnitz, Deutschland
Praktikant für DevOps & Maschinelles Lernen
Deeptronics GmbH
- Durch fortschrittliche Datenoptimierung erzielte ich eine 135%ige Steigerung der Bereitstellungsgeschwindigkeit von ML-Modellen durch effektive Vorverarbeitung und Feature-Engineering.
- Eine robuste CI/CD-Automatisierung reduzierte die Bereitstellungszeit um 40%, indem ich skalierbare und zuverlässige Pipelines mit Jenkins, GitLab CI und Azure Data Factory entwarf und verwaltete.
- Umfassende DSGVO-konforme Governance stärkte die Sicherheit und Compliance der Pipelines durch Implementierung von Audit-Funktionen, Zugangskontrollen und regulatorischen Prüfungen in allen ML-Workflows.
Nov. 2023 - Juni 2024
8 MonatenGraz, Österreich
Masterarbeit – Anomalieerkennung in Zeitreihen mit ML/DL
AVL List GmbH
- Entwickelte ETL-Pipelines mit fortschrittlichen Vorverarbeitungstechniken zur Behandlung von Klassenungleichgewicht, wodurch die Modelltrainingsgenauigkeit erfolgreich auf 95% gesteigert wurde.
- Stimmte leistungsstarke Multi-Output-ML/DL-Modelle mit PyTorch und TensorFlow fein ab, erreichte 98,7% Genauigkeit und ermöglichte Echtzeitvorhersagen durch Simulink-Integration.
Aug. 2022 - Okt. 2024
2 Jahren 3 MonatenNürnberg, Deutschland
Studentische Hilfskraft im Bereich Maschinelles Lernen und KI
Chair of Factory Automation and Production Systems
- Setzte skalierbare FastAPI-basierte ML-Services auf Azure AKS ein, reduzierte die Vorhersagelatenz um 60% und integrierte Explainable AI (XAI) für Modelltransparenz und Vertrauen.
- Optimierte MLOps-Workflows durch Integration von ML-Modellen in Azure Machine Learning, wodurch eine zuverlässige, automatisierte kontinuierliche Bereitstellung und ein Model-Lifecycle-Management ermöglicht wurden.
- Verbesserte die Systemsichtbarkeit und Entscheidungsfindung durch Prometheus/Grafana-Dashboards, PostgreSQL/Cloud-Datenintegration und interaktives Power BI für Echtzeitanalysen und A/B-Tests.
Juni 2019 - März 2021
1 Jahr 10 MonatenNew Delhi, Indien
Junior Data Scientist bei Microsoft
Decision Point Analytics
- Optimierte ETL-Pipelines mit Python, Apache Spark und SQL, um den Datenfluss großer Datensätze, die in mehreren Cloudspeichern abgelegt sind, zu vereinfachen und in KI-basierte Systeme zu integrieren.
- Setzte Regression, Entscheidungsbäume und Ensemble-Modelle in Azure ML ein und steigerte damit erfolgreich die Produktakzeptanz um 90%.
- Automatisierte die Implementierung von Datenvalidierung und Qualitätsprüfungen direkt im ETL-Prozess für SQL- und NoSQL-Quellen, um hohe Eingabekonsistenz und Modellzuverlässigkeit sicherzustellen.
Sprachen
Telugu
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenHindi
FortgeschrittenAusbildung
Okt. 2021 - Juni 2025
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
M.Sc., Spezialisierung in KI und Data Science · Medizintechnik · Nürnberg, Deutschland · 2,3
Sept. 2015 - Mai 2019
Sree Vidyanikethan Engineering College
B.Tech. · Messtechnik · Tirupati, Indien · 1,7
Zertifikate & Bescheinigungen
Junior Data Scientist
Decision Point Analytics
Microsoft Azure AI Engineer Associate
Microsoft
Data Science Workshop
snowflake
Machine Learning Algorithms
Coursera
Terraform Associate
HashiCorp
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