Pranav (K n) S.
Praktikant für KI-Operations und Backend-Engineering
Erfahrungen
Juni 2025 - Aug. 2025
3 MonatenKansas City, Vereinigte Staaten
AI Operations & Backend Engineering Intern
Mphasis
- Entwickelte eine KI-gestützte End-to-End-PaaS-Plattform für T-Mobile, um den Testlebenszyklus zu optimieren. Diese nutzt Predictive Test Case Selection und spart unserem Kunden fast 25 $ pro Stunde, indem Tests früher im Projektzyklus verschoben werden und so die Lieferzeit um 80 % reduziert wird.
- Passte einen RAG-basierten LLM-Ansatz zur Lösung von Testproblemen an, mit Abhängigkeitskartierung, Knowledge Graph auf Knotenbasis und Konnektoren für verschiedene Eingabearten. Entwickelte eine Zwischen-CLI, die MIM, DoS und andere Missbräuche der Geschäftslogik verhinderte.
- Implementierte für jeden Vorschlag im LLM-Mitigator einen Genauigkeitscheck und erreichte so eine durchschnittliche Genauigkeit von über 96,7 %.
Apr. 2023 - Nov. 2023
8 MonatenBengaluru, Indien
Machine Learning Research Intern
IEEE CSI Bangalore Chapter 2023
- Entwickelte das erste KI-gesteuerte forensische Wasserzeichensystem mit segmentierter Farbtonanalyse, das eine Rückverfolgungsgenauigkeit von 73,33 % erzielte und die forensische Analysezeit um 90 % verringerte.
- Entwickelte einen auf dem Median-Farbton basierenden Tracking-Algorithmus mit OpenCV, TensorFlow und SSIM, der die Identifizierung der Pirateriequelle unter unterschiedlichen Camcorder-Bedingungen ermöglichte.
- Veröffentlicht Ergebnisse auf der IEEE ICDDS 2023 und eine branchenweit erste computervisionsbasierte Methode zur Erkennung von Piraterie, mit der unautorisierte Filmaufnahmen einzelnen Kinos zugeordnet werden können.
Aug. 2022 - Sept. 2022
2 MonatenBengaluru, Indien
Software Engineering & Project Management Intern
Mphasis
- Implementierte die Data Exchange Factory (DxF), eine Echtzeit-EDI-(HL7)-zu-FHIR-Konvertierungspipeline, die nahtlose Interoperabilität von Gesundheits- und Versicherungsdaten ermöglicht. Erstellte Datenkataloge, automatisierte Transformationen und setzte Echtzeit-FHIR-Streaming über Kafka um.
- Optimierte einen geospatialen TSP-Löser mit Java und JavaScript, steigerte die Routenplanungseffizienz in ganz Indien durch Einbeziehung realer Reiseeinschränkungen und senkte die Kosten um 80 %. Entwarf einen regelbasierten Buchempfehlungsalgorithmus für eine mobile Bibliothekar-App, der die Interaktionszeit um 50 % verringerte.
- Refaktorierte und verbesserte Softwarearchitekturen und löste dabei komplexe Herausforderungen in C#, Kotlin, Java, Dart und JavaScript. Leitete Fallstudien zur FHIR-Einführung im medizinischen Datenmanagement und pflegte Codebasen via Azure-Integration.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherAusbildung
Sept. 2020 - Juni 2024
New Horizon College of Engineering
Bachelor of Engineering (Hons.) · Informationswissenschaft und Ingenieurwesen · Bengaluru, Indien · 9,57 von 10
University of Maryland
Master of Science · Angewandtes maschinelles Lernen · College Park, Vereinigte Staaten · 3,56
Zertifikate & Bescheinigungen
Mikroabschluss in Webentwicklung (MERN-Stack)
Prograd
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