Sagar (Mattikere) Mattikere Anand
Graphbasierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG)
Erfahrungen
Graph-basierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG)
Philipps-Universität Marburg
- Entwickelte ein GraphRAG-System, das semantische Vektoren (Chroma) und Wissensgraphen (NetworkX/Neo4j) kombiniert, um mehrstufige Q&A zu Klimapolitik-Dokumenten zu ermöglichen.
- Setzte Llama 3/Gemma über Ollama für lokale Inferenz ohne Kosten ein; erzielte ~95% Genauigkeit bei der Extraktion von Entitäts-Beziehungen.
- Erstellte eine Ingestions-Pipeline für PDFs und CSV-Dateien mit 48.000 Zeilen; wendete gruppierte Medianimputation an und verminderte Datenlücken.
Twitter-Stimmungsanalyse mit BERT + Erklärbarkeit
- Feinabgestimmtes BERT-base-Modell auf über 50.000 Tweets für mehrklassige Sentiment-Analyse (85% F1); bereitgestellt über Hugging Face Transformers.
- Integrierte LIME/SHAP, um menschenlesbare Merkmalsattributionen zu erzeugen; visualisiert in Streamlit zur Überprüfung durch Stakeholder.
EV-Insights-ML-API mit Docker
- Setzte eine produktionsreife Flask-API in Docker ein; sagte die Reichweite von Elektrofahrzeugen mit Random Forest voraus.
- Erstellte eine ETL-Pipeline; lieferte Echtzeit-Einblicke ans Dashboard.
Forschungsassistent
Dayananda Sagar University
- Koordinierte vergleichende Analyse von Algorithmen (SVM, Logistische Regression, Random Forest) zur Optimierung von Diagnosen; erreichte eine Modellbewertung von 96,73% mit SVM-Modellen auf Referenzdatensätzen.
- Setzte VGG16-Transferlernen für Merkmalsextraktion ein und optimierte die Leistung des Deep-Learning-Modells bei begrenzten medizinischen Bilddaten, um gutartige von bösartigen Tumoren zu unterscheiden.
- Unterstützte bei der Aufbereitung von Forschungsergebnissen und trug zur Manuskripterstellung mit LaTeX und Microsoft Office bei, um die Veröffentlichung für ICRTC-2023 zu unterstützen.
- Entwickelte Datenpipelines mit Python und TensorFlow in einem sechsmonatigen Projekt, um die Vorverarbeitung und Augmentierung von über 10.000 medizinischen Bildaufnahmen zu automatisieren, wodurch der manuelle Datenaufwand um 70% reduziert und die nachfolgenden Modelltrainingszyklen beschleunigt wurden.
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Bildung (1 Jahr), Automotive (1 Jahr), Informationstechnologie (0.5 Jahre) und Gesundheitswesen (0.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Informationstechnologie (2.5 Jahre), Business Intelligence (1.5 Jahre) und Forschung und Entwicklung (1 Jahr).
Zusammenfassung
Master-Student im Bereich KI/ML mit Expertise in maschinellem Lernen, RAG-Systemen und LLM-Einsatz. Nachweisliche Erfolge in der Entwicklung produktionsreifer KI-Lösungen für Bedrohungserkennung und sichere Datenanalyse.
Fähigkeiten
Programmierung & Ml — Python (Fortgeschritten), Maschinelles Lernen (Pandas, Scikit-learn), Ki-modelle (Rag, Langchain), Html, Css
Datenbanken & Devops — Sql, Postgresql, Docker, Git, Api
Soft Skills — Gute Kommunikationsfähigkeiten, Selbstständiges Arbeiten, Problemlösungskompetenz, Eigeninitiative
Sprachen
Ausbildung
Philipps-Universität Marburg
M.Sc. in Informatik · Informatik · Marburg, Deutschland
Dayananda Sagar University
B.Tech in Informatik · Informatik · Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
British Airways - Data-Science-Job-Simulation
Forage
Profil
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In welchen Industrien hat Sagar die meiste Erfahrung?
In welchen Bereichen hat Sagar die meiste Erfahrung?
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