Sagar (Mattikere) A.
Graph-basierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG)
Erfahrungen
Okt. 2025 - Bis heute
2 MonatenMarburg, Deutschland
Graph-basierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG)
Philipps-Universität Marburg
- Entwarf das GraphRAG-System, das semantische Vektoren (Chroma) und Wissensgraphen (NetworkX/Neo4j) kombiniert, um Multi-Hop Q&A auf Klimapolitik-Dokumenten zu ermöglichen.
- Setzte Llama 3/Gemma über Ollama für kostenfreie lokale Inferenz ein; erreichte dabei ~95% Genauigkeit bei der Extraktion von Entitäten-Beziehungen.
- Entwickelte eine Ingestion-Pipeline für PDFs und 48.000-zeilige CSV-Dateien; wandte gruppierte Median-Imputation an und behob Datenlücken.
Juli 2025 - Aug. 2025
2 MonatenTwitter-Stimmungsanalyse mit BERT + Erklärbarkeit
- BERT-base auf über 50.000 Tweets feinabgestimmt für mehrklassige Sentiment-Analyse (85% F1); bereitgestellt mit Hugging Face Transformers.
- LIME/SHAP integriert, um menschenlesbare Feature-Attributionen zu erzeugen; in Streamlit für Stakeholder-Review visualisiert.
Mai 2024 - Juni 2025
1 Jahr 2 MonatenEV Insights ML-API mit Docker
- Produktionsreife Flask-API in Docker bereitgestellt; Reichweite von Elektrofahrzeugen mit Random Forest prognostiziert.
- ETL-Pipeline aufgebaut; lieferte Echtzeiteinblicke ans Dashboard.
Okt. 2022 - Juni 2023
9 MonatenBengaluru, Indien
Forschungsassistent
Dayananda Sagar Universität
- Koordinierte vergleichende Analyse von Algorithmen (SVM, logistische Regression, Random Forest) zur Optimierung der Diagnose; erreichte eine Modellbewertung von 96,73% mit SVM-Modellen auf Referenzdatensätzen.
- Setzte VGG16-Transferlernen für Feature-Extraktion ein und optimierte die Leistung des Deep-Learning-Modells bei begrenzten medizinischen Bilddaten, um zwischen gutartigen und bösartigen Tumoren zu unterscheiden.
- Unterstützte bei der Aufbereitung der Forschungsergebnisse und trug zur Manuskripterstellung mit LaTeX und Microsoft Office bei, um die Veröffentlichung für ICRTC-2023 zu ermöglichen.
- Entwickelte Datenpipelines mit Python und TensorFlow in einem sechsmonatigen Projekt, um die Vorverarbeitung und Datenaugmentation von über 10.000 medizinischen Bildaufzeichnungen zu automatisieren, wodurch der manuelle Datenaufwand um 70% reduziert und die Trainingszyklen beschleunigt wurden.
Zusammenfassung
Masterstudent im Bereich KI/ML mit Expertise in ML, RAG-Systemen und Einsatz von LLM.
Nachweisliche Erfolge bei der Entwicklung produktionsreifer KI-Lösungen zur Bedrohungserkennung und für sichere Datenintelligenzanwendungen.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherDeutsch
GrundkenntnisseAusbildung
Apr. 2024 - Bis heute
Philipps-Universität Marburg
Master of Science in Informatik · Informatik · Marburg, Deutschland
Okt. 2019 - Juni 2023
Dayananda Sagar Universität
Bachelor of Technology in Informatik · Informatik · Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
British Airways- Data Science Job Simulation.
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