Naveen P.
Generative KI-Ingenieur
Erfahrungen
Jan. 2025 - Nov. 2025
11 MonatenHyderabad, Indien
Generative KI-Ingenieur
Emscale
- Implementierte Prompt-Engineering-Strategien, um Modellzuverlässigkeit und Konsistenz zu verbessern, und erzielte eine 15% höhere Ausgabequalität in verschiedenen Kundenanwendungen.
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um agentische KI-Lösungen zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen, die Datenverarbeitungspipelines optimierten und so Effizienz und Skalierbarkeit steigerten.
- Entwickelte und verfeinerte KI-gesteuerte Workflows unter Verwendung großer Sprachmodelle, um die Automatisierungsgenauigkeit um 25% zu steigern, manuelle Eingriffe zu reduzieren und Bearbeitungszeiten zu verkürzen.
- Entwickelte und optimierte generative KI-Modelle auf Basis großer Spracharchitekturen zur Automatisierung der Inhaltssynthese und verbesserte die Antwortkohärenz und kontextuelle Genauigkeit um 20%.
- Entwarf und implementierte RAG-basierte intelligente Agenten für Krankenversicherungen, Finanzanalysen und Kundenservice mit LangChain, LangGraph und AWS Bedrock LLMs, was kontextbewusste Dokumentenabrufe und automatisierte Erkenntnisgenerierung ermöglichte.
- Architektierte End-to-End-RAG-Pipelines mit Amazon S3 für die vektorisierte Dokumentenspeicherung und AWS MemoryDB für latenzarmes Caching, optimierte die Abrufgeschwindigkeit um 40% und stellte Echtzeit-Anfragen sicher.
- Integrierte Bedrock-gehostete LLMs (Claude, Titan) mit eigenen Retrieval-Schichten unter Verwendung von FAISS und LangChain-Retrievern, wodurch die faktische Genauigkeit stieg und Halluzinationen um 30% reduziert wurden.
- Implementierte das Model Context Protocol (MCP) für die interoperable Agentenkommunikation zwischen LLMs, Retrieval-Tools und Speichersystemen, was die Modularität und Koordination mehrerer Agenten verbesserte.
- Entwickelte domänenspezifische RAG-Agenten für Workflows in der Krankenversicherung, wie Anspruchszusammenfassung, Richtlinien-Q&A und Compliance-Prüfung, und steigerte die Betriebseffizienz und Richtlinientreue um 35%.
- Setzte verantwortliche KI-Praktiken ein, einschließlich Bias-Erkennung, Erklärbarkeit (SHAP, LIME) und Einhaltung der DSGVO sowie der EU-KI-Verordnung, um ethische und nachprüfbare agentische Entscheidungen zu gewährleisten.
- Arbeitete mit Dateningenieuren, ML-Wissenschaftlern und Fachexperten zusammen, um skalierbare agentische KI-Systeme in AWS-Infrastrukturen mit CI/CD-Pipelines und sicheren IAM-Rollen in Produktion zu bringen.
- Implementierte Observability-Tools wie Langfuse und LangSmith für Agententraceability, Antwortbewertung und Qualitätsüberwachung, was eine konstante Zuverlässigkeit in verschiedenen Kundenanwendungen sicherstellte.
- Optimierte LLM-Prompt-Engineering-Strategien für mehrstufige Konversationsagenten, verbesserte die Konsistenz der Antwortqualität um 15% und reduzierte manuelle Feinabstimmungszyklen.
- Dokumentierte und benchmarkte RAG-Agenten-Leistungsmetriken, einschließlich Latenz, Kontextbeibehaltung und Abrufgenauigkeit, und trug so zur kontinuierlichen Systemverbesserung und SLA-Einhaltung bei.
Jan. 2022 - Jan. 2025
3 Jahren 1 MonateLondon, Vereinigtes Königreich
KI/ML-Ingenieur
DHL Supply Chain
- Entwickelte RL-basierte dynamische Routing-Algorithmen für die letzte Meile zur Optimierung der Zustellung, integrierte agentische KI-Prinzipien für autonome Entscheidungsfindung und senkte die Transportkosten um 10% bei gleichzeitiger Steigerung der Betriebseffizienz.
- Entwarf NLP-basierte Sentiment-Analyse-Lösungen mit BERT und LLMs, integrierte verantwortungsvolle KI-Techniken zur Bias-Minderung und Erklärbarkeit, was die Kundenzufriedenheit um 18% steigerte und gleichzeitig ethischen Umgang mit Daten sicherstellte.
- Entwickelte ein Lageroptimierungstool mit Clustering-Algorithmen und Multi-Agenten-Reinforcement-Learning (MARL), steigerte die Lagerflächeneffizienz um 15% durch kollaborative agentische Systeme.
- Implementierte Nachfrageprognosemodelle mit ARIMA, Prophet und transformerbasierten Techniken, wendete RAG für höhere Genauigkeit an und führte Fairness-Bewertungen durch, um verantwortungsvolle KI-Standards einzuhalten.
- Betreute Junior Data Scientists in Best Practices des Reinforcement Learning, agentischen KI-Frameworks (z. B. LangChain) und ethischer KI-Einführung, verkürzte die Trainingszeit um 30% und förderte eine Kultur verantwortungsvoller Innovation.
- Arbeitete an Projekten zur prädiktiven Analyse mit Fokus auf KI-Sicherheit und datenschutzfreundliche Modelle zur Einhaltung von DSGVO und EU-KI-Verordnung.
März 2021 - März 2022
1 Jahr 1 MonateLondon, Vereinigtes Königreich
Data-Science-Praktikum
Bright Network
- Erstellte Vorhersagemodelle zur Analyse des Kundenverhaltens mit logistischer Regression, Entscheidungsbäumen und Reinforcement-Learning-Methoden, was zu einer 20% höheren Kundenbindung führte, während Bias-Erkennung für faire Ergebnisse implementiert wurde.
- Analysierte Datensätze mit Clustering- und Regressionstechniken, lieferte Erkenntnisse für datenbasierte Entscheidungen und integrierte erklärbare KI-Tools wie SHAP, um Transparenz in agentischen KI-Prototypen sicherzustellen.
- Erstellte Datenvisualisierungen mit Power BI und Matplotlib, um analytische Erkenntnisse zu vermitteln, mit Fokus auf ethische KI-Visualisierungen, die Bias- und Fairness-Metriken hervorheben.
Zusammenfassung
Innovativer Generative-KI-Ingenieur mit 4 Jahren Erfahrung in der Entwicklung autonomer Systeme, Reinforcement-Learning-Modellen und ethischen KI-Lösungen. Versiert in LangChain, LangGraph, Stable-Baselines3 und der OpenAI-API, mit nachweislicher Expertise im Prompt-Engineering, RAG-basierten intelligenten Agenten und der Zusammenarbeit mehrerer Agenten. Erzielt messbare Ergebnisse: 40% Steigerung der Betriebseffizienz, 25% höhere Automatisierungsgenauigkeit und 30% weniger Halluzinationen durch optimierte generative KI-Modelle. Kompetent in der Umsetzung verantwortlicher KI-Praktiken gemäß DSGVO, CCPA und EU-KI-Verordnung, um Erklärbarkeit, Fairness und Transparenz in groß angelegten KI-Anwendungen zu gewährleisten.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenJapanisch
FortgeschrittenAusbildung
März 2019 - März 2022
University of Hertfordshire
Master in Datenanalyse & KI in Datenwissenschaft · Datenwissenschaft · London, Vereinigtes Königreich · 2:1
Mai 2014 - Dez. 2018
SRM University
Bachelor in Informatik und Ingenieurwesen · Informatik und Ingenieurwesen · Chennai, Indien · 3.5
Zertifikate & Bescheinigungen
Agentic KI
DeepLearning.ai
GitHub-Copilot-Zertifizierung
Codecademy
Professionelle Zertifizierung in RAG und Agentic KI
IBM
Multiagentensysteme mit CrewAI
DeepLearning.ai
KI-Governance
DataCamp
Entwerfen agentischer Systeme mit LangChain
DataCamp
Generative KI für Cybersicherheit – Spezialisierung
IBM
Zertifizierte Fachkraft für Knowledge Graphs
Neo4j
Prompt-Engineering-Spezialisierung
Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF)
DataCamp
Professionelle Zertifizierung für Vektordatenbanken
Weaviate
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