Rishabh J.
Senior Data Scientist | KI- & STEM-Forschungsingenieur | Lehrender
Erfahrungen
Unabhängiger Lehrender | Data Scientist
STEM-Based Mathematical Modeling and Symbolic Computation Engine
Entwickelte eine Python-basierte Rechen-Engine, die zentrale STEM-Prinzipien integriert, um komplexe mathematische und physikalische Systeme zu modellieren und zu lösen
Setzte reelle und komplexe Analysis, Lineare Algebra, gewöhnliche & partielle Differentialgleichungen (ODE/PDE), abstrakte Algebra und Funktionalanalysis für numerische Berechnungen ein
Kombinierte SymPy, NumPy und SciPy zur Lösung und Optimierung von Mehrvariablensystemen
Implementierte CVXPy-basierte lineare Programmierung und konvexe Optimierungstechniken für ingenieurwissenschaftliche Anwendungen
Generierte synthetische STEM-Datensätze zum Training von KI-Modellen, wodurch die Schlussfolgerungsgenauigkeit um 25 % verbessert wurde
Schlug eine Brücke zwischen reiner Mathematik und KI, indem ich STEM-basierte Berechnungen in Data-Science-Workflows eingebunden habe
Senior Data Scientist
Turing
- Feinabgestimmte GPT-basierte große Sprachmodelle für NLP-Aufgaben in verschiedenen Bereichen und steigerte so Kohärenz und faktische Konsistenz um 30 %
- Entwickelte und implementierte Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipelines, erhöhte die Echtzeit-Antwortgenauigkeit um 35 % und verringerte den manuellen Abfrageaufwand um 20 %
- Integrierte LangChain- und Hugging Face-Modelle, um externe Datenerfassung zu automatisieren und die Qualität der kontextbezogenen Antworten um 40 % zu verbessern
- Wendete Prompt-Engineering und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) an, um die Relevanz und Konsistenz von Unterhaltungen zu optimieren
- Verfeinerte die Datensätze für überwachtes Fine-Tuning durch Codeüberarbeitungen und SFT-Bereinigung, verringerte Trainingsstörungen und verbesserte die Modellstabilität
- Implementierte AWS Lambda zur serverlosen Orchestrierung von KI-Aufgaben und S3 für effizientes Datenmanagement
Data Scientist | Mathematik-Lehrender
Advanced Mathematical Problem Generation for AI Training
- Erstellte strukturierte Datensätze mit komplexen Aufgaben aus Mathematik, Physik und Statistik, um LLM-Schlussfolgerungen und Evaluationsbenchmarks zu verbessern
- Entwarf Aufgaben auf Hochschulniveau in Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit, Linearer Algebra und Mechanik mit SymPy
- Automatisierte Data-Set-Generierungspipelines zur Unterstützung von LLM-Feinabstimmung und Bewertung der Schlussfolgerungsfähigkeit
- Stärkte das Verständnis von KI-Modellen für mathematisches Problemlösen und symbolische Schlussfolgerung
Senior Technischer Berater
Crewscale
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle (Regression, KNN, Entscheidungsbäume), um Trends am Immobilienmarkt zu analysieren und Kundenverhalten vorherzusagen
- Bereinigte und integrierte Daten aus Google Analytics und anderen Quellen, um Modellzuverlässigkeit und Genauigkeit zu erhöhen
- Erstellte interaktive Dashboards mit Matplotlib und Plotly zur Visualisierung wichtiger Leistungskennzahlen für Kunden
Senior Software Engineer
Nutanxt
- Leitete ein ML-Projekt basierend auf Raman-Spektroskopie zur Erkennung von Verunreinigungen in Speiseölen und verbesserte die Prognosegenauigkeit um 20 %
- Entwickelte Preprocessing-Pipelines mit Pandas und NumPy zur Verarbeitung umfangreicher Spektroskopiedatensätze
- Errichtete Klassifikations- und Regressionsmodelle in Scikit-learn zur Vorhersage von Verunreinigungen und Schätzung der chemischen Zusammensetzung
Unabhängige Lehrkraft
Global STEM Teaching and Mentorship Program
- Unterricht von Mathematik, Statistik, Physik und Informatik für internationale Schüler der Oberstufe, Studierende im Grundstudium und im Hochschulbereich nach A-Level-, IB- und AP-Lehrplänen
- Vermittlung fortgeschrittener Inhalte in Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Lineare Algebra, Differentialgleichungen, Mechanik, Thermodynamik, Elektromagnetismus und moderner Physik
- Durchführung von Python- und Machine-Learning-Sitzungen zu Datenstrukturen, Algorithmen und angewandtem Rechnen mit NumPy, Pandas und Scikit-learn
- Erstellung strukturierter Unterrichtspläne, die theoretische Konzepte mit KI, Data Science und realen Problemstellungen verknüpften
- Betreuung von über 400 Studierenden weltweit durch Einzelunterricht, Online-Vorlesungen und gemeinsame MINT-Workshops
- Aufbau solider analytischer Grundlagen und Inspiration globaler Lernender, mathematisches und naturwissenschaftliches Denken mit moderner KI und rechnerischem Denken zu verknüpfen
Senior Systemingenieur
Infosys
- Automatisierte Datenvorverarbeitungspipelines in Python, einschließlich Datenvalidierung, -bereinigung und -transformation
- Erstellte und pflegte Apache Airflow DAGs zur Orchestrierung von ETL-Workflows und Datenqualitätsprüfungen
- Entwickelte Python-Automatisierungsskripte für Datenerfassung und Batch-Verarbeitung in verteilten Systemen
Zusammenfassung
Ich bin Senior Data Scientist und KI-Forschungsingenieur mit über 12 Jahren Erfahrung an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, großen Sprachmodellen (LLMs), Prompt Engineering und forschungsorientierten STEM-Projekten.
Meine Expertise liegt in der Entwicklung, Feinabstimmung und Evaluierung fortgeschrittener KI-Systeme mit Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) und überwachtem Fine-Tuning, um Genauigkeit, Schlussfolgerungsfähigkeit und kontextuelles Verständnis zu verbessern.
Neben meiner Arbeit in KI und Data Science habe ich über 12 Jahre Lehrerfahrung in Mathematik, Statistik, Physik und Informatik. Ich habe Studierende auf unterschiedlichen akademischen Niveaus bei Themen wie Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit, Linearer Algebra, Datenanalyse und maschinellem Lernen mit Python begleitet.
Diese pädagogische Erfahrung stärkt meine Fähigkeit, hochwertige Datensätze zu entwerfen, das Modellverständnis zu bewerten und komplexe technische Konzepte in klare, strukturierte Rahmen zu übersetzen. Ich brenne dafür, intelligente, interpretierbare KI-Systeme zu entwickeln, die analytische Strenge mit wissenschaftlicher Argumentation verbinden und so die Lücke zwischen menschlichem Verständnis und maschineller Intelligenz schließen.
Sprachen
Ausbildung
Indian Institute of Science
Master of Technology · Mathematik · Bengaluru, Indien
Indian Institute of Technology, Bombay
Bachelor of Technology · Elektrotechnik und Kommunikationstechnik · Mumbai, Indien
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