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Devakinand Dama

Masterarbeit: Analyse des Prompt Engineerings zur Datenerfassung aus unstrukturierten Daten

Devakinand Dama
Rosenheim, Deutschland

Erfahrungen

Nov. 2024 - Mai 2025
7 Monaten

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.
März 2024 - Aug. 2024
6 Monaten

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.
Sept. 2023 - Feb. 2024
6 Monaten

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.
Okt. 2021 - Juli 2022
10 Monaten

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

Englisch
Verhandlungssicher
Deutsch
Fortgeschritten

Ausbildung

Okt. 2020 - Juli 2025

Technische Hochschule Rosenheim

Master of Engineering, Mechatronik · Mechatronik · Rosenheim, Deutschland

Aug. 2015 - Mai 2019

SRM Institute of Science and Technology

Bachelor of Technology, Maschinenbau · Maschinenbau · Chennai, Indien

Zertifikate & Bescheinigungen

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Neuronale Netze und Deep Learning

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