Devakinand Dama
Masterarbeit: Analyse des Prompt Engineerings zur Datenerfassung aus unstrukturierten Daten
Erfahrungen
Masterarbeit: Analyse des Prompt Engineerings zur Datenerfassung aus unstrukturierten Daten
Technische Hochschule Rosenheim
- Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Techniken durch Entwicklung eines Multi-Strategie-Prompting-Frameworks (Zero-shot, Few-shot, CoT, Instruction Tuning) zur Extraktion strukturierter Daten aus komplexen Finanz- und medizinischen Datensätzen, wodurch die Modellzuverlässigkeit deutlich gesteigert und eine 18%ige Verbesserung des F1-Scores durch rigorose Bewertung mit erweiterten Metriken (ROUGE-L, METEOR, Kosinus-Ähnlichkeit) erreicht wurde.
- Gestaltung skalierbarer Workflows für strukturierte Ausgaben und Aufbau automatisierter Monitoring-Pipelines (spaCy, ClearML) für kontinuierliches Performance-Tracking, zur Simulation realer MLOps-Prinzipien.
- Iterative Verfeinerung der Prompt-Strategien basierend auf sorgfältiger Fehleranalyse, um eine robuste, produktionsreife Performance sicherzustellen.
Studentische Hilfskraft - KI-Validierung & Prompt Engineering
Technische Hochschule Rosenheim
- Entwicklung und Einsatz von LLM-Pipelines (GPT-3.5, GPT-4) zur Umwandlung von Dokumenten in strukturierte Daten, was zu verbesserter Automatisierung und Datenqualität führte und die Fähigkeit zeigt, algorithmische Lösungen zu erstellen.
- Aufbau End-to-End MLOps-Pipelines für kontinuierliche Evaluierung und zuverlässige LLM-Bereitstellung, unter Nutzung von ClearML zur Orchestrierung von CI/CD-ähnlichen Workflows.
- Durchführung von Strategien zur Verzerrungs-Erkennung und -Minderung, was die bereichsübergreifende Robustheit und Fairness um 20% verbesserte.
- Zusammenarbeit mit IT- und Forschungsteams zur nahtlosen Integration von KI-Agenten in bestehende Systeme und Kundenumgebungen.
Studentische Hilfskraft - Erklärbare KI für Echtzeit-Vorhersagen
Technische Hochschule Rosenheim
- Entwicklung und Einsatz eines Explainable AI (XAI)-Frameworks (SHAP und LIME) für prädiktive Modellierung in der Fertigung (Spritzguss), was die Transparenz erhöhte und die Akzeptanz von KI-Lösungen bei Fertigungsstakeholdern steigerte.
- Automatisierung der Datenvorverarbeitung, um die Modellbereitschaft zu beschleunigen und eine schnelle Bereitstellung sowie Iteration in Produktionsumgebungen zu gewährleisten, wodurch Prototypen erfolgreich von der Konzeptphase in funktionale Tools überführt wurden.
- Zusammenarbeit mit Fachexperten zur Validierung der Modellergebnisse, um die Übereinstimmung mit realen Betriebsanforderungen sicherzustellen und die Fähigkeit zu beweisen, die Lücke zwischen Technologie und Geschäft zu schließen.
- Entwicklung fortschrittlicher Visualisierungs-Dashboards, um KI-Erkenntnisse effektiv an nicht-technische, bereichsübergreifende Teams zu vermitteln und die Entscheidungsfindung in der Organisation zu unterstützen.
Generierung synthetischer Daten für optische Lokalisierung (Masterprojekt)
Technische Hochschule Rosenheim
- Erzeugung von über 50.000 beschrifteten synthetischen Bildern mit Hilfe der 3D-Rendering-Funktionen von Blender für das Training von Objekterkennungsmodellen, wodurch die Generalisierungsfähigkeit der Erkennungsalgorithmen deutlich verbessert wurde.
- Erstellung automatisierter Annotation-Skripte zur Generierung von Bounding Boxes, Rotationswinkeln und Pixelkoordinaten für jeden Frame, um einen konsistenten und skalierbaren Datenbeschriftungsprozess zu gewährleisten.
- Integration synthetischer Daten in eine Trainingspipeline für YOLO- und Faster R-CNN-Modelle, wodurch eine 15%ige Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit auf realen Testdatensätzen erreicht wurde und die Wirksamkeit des Synthetic-to-Real-Transfer-Learnings nachgewiesen wurde.
Zusammenfassung
Master-Absolvent und praxisorientierter KI/ML-Experte mit Schwerpunkt auf dem Entwurf und der Bereitstellung produktionsreifer Deep-Learning- und LLM-basierter Systeme sowie skalierbarer Daten- und KI-Lösungen. Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Data-Science-Prototypen in funktionale Werkzeuge zu überführen, die messbare geschäftliche Erfolge erzielen. Motiviert, starke analytische und technische Fähigkeiten in einem kundenorientierten Beratungsumfeld einzusetzen.
Kernkompetenzen: moderne Machine-Learning-Verfahren, MLOps (ClearML), Prompt Engineering, erklärbare KI (XAI) und bereichsübergreifende Zusammenarbeit, um wirkungsvolle, vertrauenswürdige und algorithmische Lösungen zu liefern.
Fähigkeiten
- Programmierung: Python, Sql
- Nlp- & Llm-techniken: Langchain, Openai Gpt-3.5/4, Instruction Tuning, Chain-of-thought-prompting, Zero-shot/few-shot-learning, Verzerrungsminderung, Spacy
- Mlops & Tools: Clearml, Git, Jupyter, Virtuelle Umgebungen, Aws/gcp/azure (Kenntnisse In Deployment/api-integration)
- Ml/dl-frameworks: Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn, Hugging Face Transformers
- Datenverarbeitung: Pandas, Numpy, Spacy, Datenbereinigung, Token-effiziente Verarbeitung, Etl-pipelines
- Evaluation & Xai: Rouge-l, Meteor, Kosinus-ähnlichkeit, Modell-feinabstimmung, Shap, Lime
- Computer Vision/multimodale Ki: Opencv, Yolo, Faster R-cnn, Blender, Generierung Synthetischer Daten
Sprachen
Ausbildung
Technische Hochschule Rosenheim
Master of Engineering, Mechatronik · Mechatronik · Rosenheim, Deutschland
SRM Institute of Science and Technology
Bachelor of Technology, Maschinenbau · Maschinenbau · Chennai, Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
Convolutional Neural Networks mit TensorFlow
Coursera
Crashkurs in Python
Coursera
Spezialisierung in Maschinellem Lernen
Coursera
Neuronale Netze und Deep Learning
Coursera
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