Prasanna H.
Masterand
Erfahrungen
Apr. 2024 - Nov. 2024
8 MonatenDeutschland
Masterand
Robotics Research Lab, TU Kaiserslautern
- Datensätze verglichen, reale Offroad-Daten gesammelt (~9000 Bilder) und Simulationsdatensätze mit Unreal Engine erzeugt.
- Gen-AI-Bildsegmentierung in Unreal Engine entwickelt und die Zeit von 1–2 Tagen auf 5–10 Minuten verkürzt.
- Generative-AI-Datenverbesserungspipeline aufgebaut und eine Verbesserung der synthetischen Daten um +49 % mIoU erzielt.
- Tech: Python, PyTorch, C++, Git, LangChain, Gen-AI, Linux, W&B, OpenCV, Labelme.
Jan. 2024 - Juli 2024
7 MonatenUlm, Deutschland
Werkstudent Data Scientist
Bosch Rexroth
- Pilot-Backend-ETL-Architektur mit Azure (Cosmos DB, Blob Storage, Function Triggers) entworfen, indem Big Data aus verschiedenen Quellen kombiniert und bereinigt wurde.
- Frontend-Tools zur Datenanalyse und -visualisierung (PoC) mit FastAPI, Python und Streamlit für semi-strukturierte Daten entwickelt.
- Azure Functions genutzt, um die Datenpipeline zu automatisieren und die Zeit gegenüber der manuellen Pipeline um 25 % zu reduzieren.
- FastAPI-Endpunkte für Cloud-Datenabruf und -speicherung entwickelt und produktionsreifen Code mit Git und CI/CD bereitgestellt.
- Power BI-Dashboards erstellt, um teamübergreifend bessere Produktentscheidungen und Services zu ermöglichen.
- Tech: Python (Pandas, matplotlib), Azure (Cosmos DB, Blob, Functions), FastAPI, SQL/NoSQL, Agile, Kanban.
Juni 2023 - Nov. 2023
6 MonatenHomburg, Deutschland
Praktikant Data Scientist
Bosch Rexroth
- Produktionsdaten bereinigt, aufbereitet und Merkmale extrahiert für Datenanalyse, Visualisierung und überwachtes maschinelles Lernen.
- Qualitätsdaten gesammelt und statistische Analysen mit Q-DAS qs-STAT durchgeführt, um die Modellleistung zu bewerten und zu verbessern.
- Produktionsbauteilqualität mit Machine Learning vorhergesagt, Echtzeit-Fehlererkennung ermöglicht und 1–2 Tage Verzögerung durch manuelle Prüfungen eliminiert.
- Power BI-Dashboards automatisiert, Echtzeit-KPI-Überwachung und Anomalieerkennung ermöglicht und die Reaktionszeit bei Problemen um 20 % verkürzt.
- Tech: Python (Pandas, NumPy, matplotlib), scikit-learn, MLflow, Power BI, Q-DAS.
Juli 2018 - Aug. 2021
3 Jahren 2 MonatenIndien
Entwicklungsingenieur
Actalent Engineering & Sciences Services
- CAD-Bauteile und technische Zeichnungen mit 98 % Erstfertigungsgüte entwickelt.
- Stücklisten und PLM-Daten in SAP und Siemens Teamcenter verwaltet. Technische Dokumentation erstellt.
- Risikoanalysen (FMEA) durchgeführt und Bauteilgeneration mit Python-NX-Journaling automatisiert.
- Mit Stakeholdern und Lieferanten zusammengearbeitet, um kritische Designprobleme zu lösen.
Chat mit Jarvis
- Einen maßgeschneiderten LLM-Chatbot mit RAG entwickelt, der PDFs, DOCX und Bilder unterstützt; Funktionen, die zu Projektbeginn in gängigen LLMs nicht verfügbar waren.
- Über 95 % monatliche Kosteneinsparungen im Vergleich zu Chat-GPT Plus erreicht.
- Tech: Python, LangChain, Prompting, OpenAI-API, Docker, Chroma.
Deutsch lernen mit Nachrichten
- Habe eine LLM-basierte App zum Deutschlernen entwickelt, die die neuesten Nachrichten liefert, übersetzt und Vokabeln & Grammatik erklärt, um das Lernen spannend und praxisnah zu machen.
- Habe skalierbare AWS-Infrastruktur mit EC2-Launch-Templates, IAM-Rollen, ECR, Application Load Balancer, Auto Scaling Groups und CloudWatch entworfen und implementiert, um die App zuverlässig bereitzustellen und zu verwalten.
- Tech: NLP, Prompt Engineering, Python, AWS (EC2, IAM, ECR, ECS, ALB, ASG).
Formel 1 Data Lakehouse-Projekt
- Habe ETL-Pipelines mit PySpark und Spark SQL für die Aufnahme und Transformation von Rohdaten (CSV/JSON) erstellt und den manuellen Verarbeitungsaufwand um 30 % reduziert.
- Habe eine Lakehouse-Architektur mit Delta Lake implementiert, die sowohl inkrementelle als auch vollständige ETL-Refresh-Muster unterstützt.
- Tech: PySpark, Spark SQL, Delta Lake, Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Databricks.
Feinabstimmung von LLMs für Übersetzungen
- Habe LLMs mit LoRA- und qLoRA-Techniken feinabgestimmt; synthetische Übersetzungsdatensätze für das Training erstellt und die Modellleistung in verschiedenen Szenarien und anhand mehrerer Metriken bewertet.
- Tech: NLP, Prompt Engineering, Huggingface Transformers, PEFT, TRL.
MLOps-Projekt zur Weinqualitätsvorhersage
- Habe an einem End-to-End-MLOps-Projekt mit XGBoost, Optuna-Tuning und MLflow für Experimentoptimierung und -Verfolgung gearbeitet.
- Habe das FastAPI-Backend und die Streamlit-Oberfläche mit Docker containerisiert; auf AWS ECS über CI/CD mit GitHub Actions bereitgestellt und AWS S3 für Speicherung sowie ALB für hohe Verfügbarkeit genutzt.
- Tech: Python, XGBoost, Optuna, MLflow, FastAPI, Streamlit, Docker, AWS (ECS, S3, ALB), GitHub Actions.
Zusammenfassung
Ein sehr analytischer, neugieriger und motivierter Data Scientist mit Erfahrung in ML, DL und Generative AI. Nachweisliche Erfahrung im Aufbau von Datenanalysetools, im Feintuning von LLMs und in der Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen. Erfahren in API-Entwicklung, ETL, ELT, Datenvisualisierung und Cloud-Bereitstellung (Azure, AWS). Solider Maschinenbau-Hintergrund mit nachgewiesener Fähigkeit, datenbasierte Lösungen und statistische Analysen auf reale Herausforderungen anzuwenden.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherHindi
VerhandlungssicherKannada
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
Okt. 2021 - Nov. 2024
TU Kaiserslautern
Master of Science, Nutzfahrzeugtechnik (mit Schwerpunkt Informatik) · Nutzfahrzeugtechnik (mit Schwerpunkt Informatik) · Kaiserslautern, Deutschland · 1.6
Aug. 2014 - Juni 2018
NIE
Bachelor of Engineering, Maschinenbau · Maschinenbau · Mysuru, Indien · 1.51
Zertifikate & Bescheinigungen
AWSCloudPractitioner(CLF-C02)
Deep Learning Specialization
DeepLearning.AI
IBM Data Science Professional Certificate
IBM
Machine Learning Specialization
DeepLearning.AI
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