Hitesh K.
Senior Softwareingenieur / Tech Lead
Erfahrungen
Apr. 2022 - Bis heute
3 Jahren 7 MonatenJapan
Senior Softwareingenieur / Tech Lead
Eagle Eye Networks
- Entwickelte einen autonomen KI-Agenten-Prototypen (POC) mit Llama 3 8B Instruct und LangChain zur Automatisierung der Analyse von Business-Report-Daten. Integrierte den Agenten in Google Sheets und Zulip, um Workflows für die Extraktion von Erkenntnissen, die Zusammenfassungserstellung und proaktive Benachrichtigungen an Stakeholder zu automatisieren, wodurch die manuelle Arbeitsbelastung um 60 % sank und die Berichtserstellung beschleunigt wurde.
- Entwickelte einen GenAI-Chatbot-Prototypen (POC) mit Gemma 7B Instruct, LangChain und FAISS und nutzte das Model Context Protocol (MCP) für semantische Suche und konversationellen Zugriff auf interne Confluence-Technikdokumente. Hostete das Modell in einem Kubernetes-Cluster mit maßgeschneiderten Inferenz-Endpunkten für skalierbare Bereitstellung.
- Entwarf und implementierte eine skalierbare, fehlertolerante Lösung für das Überwachungsprodukt von Eagle Eye Networks, die über 2 Millionen Nutzer in Echtzeit mit Netzwerklautsprechern verbindet. Verwendete WebSocket, WebRTC, asynchrones Python, Redis, DHash, Kubernetes, Docker, Django und REST-API, um niedrige Latenz und hohe Durchsatzraten zu liefern und Millionen gleichzeitiger Verbindungen nahtlos zu handhaben.
- Führte die Integration von Swift Sensors in das bestehende System an, verbesserte die Kamera-Dashboard-Benutzeroberfläche, um Sensordaten in Echtzeit neben Live-Video-Streams anzuzeigen. Entwickelte Backend-APIs, um den Datenfluss zwischen Sensoren und dem Kamerasystem zu synchronisieren und so die Echtzeitüberwachung von über 100.000 Geräten zu unterstützen.
- Baute ein robustes Job-Scheduling-System zur Optimierung von Workflows für Enterprise-Anwendungen und nutzte Apache Pulsar, Node.js, TypeScript, Docker und Kubernetes. Entwickelte ein maßgeschneidertes Job-Scheduling-Modul mit Daemon, das über 10.000 Jobs pro Sekunde verarbeitet, erhöhte die Systemskalierbarkeit um 30 % und reduzierte Betriebsverzögerungen um 40 %.
Okt. 2020 - März 2022
1 Jahr 6 MonatenTsukuba, Japan
Senior KI-Ingenieur / Tech Lead
Vebuin Co. Ltd.
- Verantwortete die Entwicklung und den Einsatz einer nahezu Echtzeit-Lösung zur Benutzerverhaltensberichterstattung und -analyse basierend auf AWS Kinesis Data Streams, Firehose, AWS Lambda und Step Functions. Erfasste täglich über 4 Millionen Nutzerverhalten in AWS Redshift und speiste ein Metabase-Dashboard mit anpassbaren KPIs für mehr als 10 Millionen Nutzer.
- Entwarf eine auf AWS Lambda basierende REST-API zum Speichern von Streaming-Daten in S3, ermöglichte automatisierte Nachfüllungen (Backfills) und verringerte den Betriebsaufwand.
- Entwickelte eine End-to-End-Kostenoptimierungslösung mit gedrehter Mask R-CNN, NLP und einer Microservices-Architektur, bereitgestellt auf AWS ECS, SNS, SQS und RDS, inklusive API Gateway und Load Balancer. Senkte die API-Latenz um 20 % und automatisierte Rechnungstyp-Erkennung, PDF-Aufteilung und Entitätserkennung.
- Führte das KI-Team durch den gesamten SDLC, von der Anforderungserhebung und User-Story-Erstellung über Infrastrukturdesign, Lösungsentwicklung und Testfalldesign bis hin zu Code-Reviews und CI/CD-Pipeline-Implementierung, um skalierbare KI-Lösungen im Einklang mit den Unternehmenszielen zu liefern.
Apr. 2019 - Okt. 2020
1 Jahr 7 MonatenAhmedabad, Indien
Full-Stack Machine-Learning-Ingenieur
Vebuin Co. Ltd.
- Leitete die Entwicklung eines Systems zur Erkennung von Beleg-Entitäten zur Automatisierung von Erstattungsabläufen im Smartflow (Jugaad)-Produkt. Nutzte NLP, RCNN-Objekterkennung und Google Vision OCR, umgesetzt mit PyTorch und Django REST-APIs, was die Verarbeitungszeit um über 50 % verringerte.
- Trug zur Entwicklung eines Fahrersicherheitssystems für einen der größten Automobilhersteller Japans bei, indem ich eine Machine-Learning-Pipeline entwarf und implementierte, die Sicherheitswarnungen basierend auf Echtzeitdaten zu Wetter, Fahrbedingungen und Fahrer-/Fahrzeugzustand vorhersagt. Erreichte dabei eine Vorhersagegenauigkeit von 89,93 %.
Jan. 2017 - Apr. 2019
2 Jahren 4 MonatenPune, Indien
Softwareingenieur
Persistent Systems Ltd.
- Führte die Entwicklung von Hochvolumenmodulen im BFSI-Bereich, darunter ein System zur Bearbeitung von Versicherungsansprüchen mit über 1 Million Anfragen pro Tag. Verwaltete über 1 Milliarde Datensätze mit Microsoft SQL Server und erstellte ein Analyse-Tool mit .NET MVC 5, Entity Framework und SSIS ETL zur Verarbeitung von über 10 Millionen Datensätzen.
- Arbeitete am Design und der Entwicklung des TCC Designer-Moduls mit, indem ich REST-APIs mit .NET MVC 5, Entity Framework und OracleDB erstellte und Business-Analysen durchführte, um maßgeschneiderte Workflows zu entwerfen.
- Entwickelte während des Persistent Technothon 2017 ein Modul zur Erkennung von Verkehrszeichen für fahrerlose Autos mit OpenCV3, Python, Scikit-Learn, NumPy und AWS. Erreichte auf unbekannten Daten eine Genauigkeit von 72,48 % und belegte den 2. Platz.
Dez. 2015 - Dez. 2016
1 Jahr 1 MonateAhmedabad, Indien
Trainee-Ingenieur
Volansys Technologies Pvt Ltd.
- Trug zur Entwicklung der App-Bundle-Funktion eines verteilten Systems bei einem der größten Display-Hersteller in den USA bei, nutzte Node.js, AngularJS, Elasticsearch, CouchDB, Jenkins und Nginx und entwickelte eine End-to-End-Testpipeline mit Mocha und Nock, um nahtlose Integration und hohe Zuverlässigkeit sicherzustellen.
Zusammenfassung
- Senior Softwareingenieur / Tech Lead mit über 9 Jahren Erfahrung, der mehr als 15 End-to-End-Softwarelösungen geliefert hat, die die Systemeffizienz um durchschnittlich 40 % gesteigert haben.
- Leitete die Entwicklung von 5 groß angelegten verteilten Systemen auf AWS, erreichte 99,99 % Verfügbarkeit und senkte die Betriebskosten durch optimierte serverlose Architekturen um 30 %.
- Experte in Python und TypeScript mit über 10 Produktionsprojekten, die Express.js, Node.js, Django, Flask und FastAPI nutzen.
- Pionierarbeit bei 3 KI-gesteuerten Lösungen unter Einsatz von Machine Learning, Deep Learning, NLP, LLM und Computer Vision, steigerte die Genauigkeit um 25 % und die Verarbeitungsgeschwindigkeit um 70 % im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
- Betreute über 15 Junior-Entwickler und Praktikanten, erstellte umfassende Schulungsunterlagen, die die Einarbeitungszeit um 35 % verkürzten. Führte mehrere Design- und Code-Reviews durch, hob die Codequalität an und reduzierte Fehler nach der Freigabe in Teamprojekten.
Sprachen
Gujarati
MutterspracheHindi
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherJapanisch
GrundkenntnisseAusbildung
Okt. 2013 - Juni 2016
Charotar University of Science and Technology
Bachelor of Technology · Computertechnik · Indien · 7.6/10.00
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