Sanjay J. - NLP-Ingenieur

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Düsseldorf, Deutschland

Erfahrungen

Feb. 2024 - Sept. 2024

8 Monaten

NLP-Ingenieur

Deutsches IT-Beratungsunternehmen

Entwicklung eines ethischen, hochskalierbaren Web-Crawlers auf Selenium-Basis, der die Datenerfassung von JavaScript-basierten Websites revolutionierte und die Reichweite erheblich erweiterte.
Konzeption und Implementierung einer End-to-End-Pipeline für B2B-Lead-Qualifikation unter Nutzung von AWS-Diensten (Step Functions, Lambda, Fargate, DynamoDB, S3) und Pinecone Vector DB, zur Automatisierung und Optimierung des Prozesses.
Entwicklung eines ML-basierten Preprocessors zur effizienten Filterung großer Datenmengen, was die Einbettungs- und Speicherkosten drastisch reduzierte und die Abrufgenauigkeit sowie die Leistung von LLMs verbesserte.

Apr. 2023 - Dez. 2023

9 Monaten

KI-Ingenieur

Deutsches FinTech-Unternehmen

Migration eines BiLSTM-CRF-Modells zu einem vortrainierten BERT-Modell zur Verbesserung der Datenanonymisierung um 12 %. Dies führte zu einer signifikanten Reduzierung der Fehlerrate bei der Datenverarbeitung.
Entwicklung eines Natural Language Processing (NLP)-Modells zur Extraktion von Kreditvertragsattributen wie Zinssätzen und Tilgungsplänen, was die Effizienz der Vertragsanalyse um 30 % erhöhte.
Einführung von FastAPI zur Optimierung der API-Latenz und zur Ermöglichung eines nahtlosen Zugriffs auf mehrere ML-Dienste, was die Reaktionszeit um 40 % verbesserte.

Juni 2022 - Okt. 2023

1 Jahr 5 Monaten

NLP-Ingenieur

Deutscher Mittelständler im Bildungswesen

Entwicklung eines hochpräzisen Named Entity Recognition (NER)-Modells unter Verwendung von Transformer-Architekturen zur Erkennung von Lerninhalten aus Modulbeschreibungen. Das Modell erzielte eine F1-Score von 85 % und wurde in eine skalierbare Datenpipeline integriert.
Implementierung eines Entity-Linking-Modells mit Dense Retrieval und graphbasierten Approximate Nearest Neighbor-Algorithmen zur Verbesserung der Informationsgenauigkeit um 90 %.
Einsatz von Scrapy und Selenium zur automatisierten Datenextraktion und -verarbeitung, um eine skalierbare Datenpipeline zu schaffen, die die Effizienz der Datenverarbeitung um 50 % steigerte.

Feb. 2021 - März 2023

2 Jahren 2 Monaten

Datenwissenschaftler / Automatisierungsingenieur

Telekommunikationsunternehmen

Optimierung des Profilanalyseprozesses für Datenanalysten um 60 % durch die Entwicklung einer Python-basierten Automatisierungslösung.
Beschleunigung des ETL-Code-Review- und Merge-Prozesses für Dateningenieure um 90 % durch Integration von Oracle APEX, PL/SQL, JavaScript und Bash.
Implementierung eines Transformer-basierten E-Mail-Klassifikationsmodells zur Verbesserung der Kundenkommunikation und Reduzierung der manuellen Sortierzeit um 75 %.
Automatisierung von Kundenaktualisierungen durch ein IR-System mit OCR und NER, was zu einer 80 %igen Reduzierung der manuellen Arbeit führte.
Digitale Transformation einer Vertriebsabteilung und des Unternehmens.

Okt. 2020 - März 2021

6 Monaten

KI-Ingenieur

Deutsches Forschungsinstitut

Untersuchung der Auswirkungen von Gaussian Noise auf die Genauigkeit von Orientierungserkennungsmodellen unter Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) und YOLO. Dies führte zu einer Verbesserung der Modellgenauigkeit um 20 %.
Entwicklung eines Deep Q-Networks (DQN) zur Analyse der Lernstabilität und Genauigkeit von Reinforcement Learning-Modellen, was die Effizienz der Lernalgorithmen um 25 % erhöhte.
Einsatz von LabVIEW zur Steuerung und Analyse von experimentellen Daten in Echtzeit, was die Datenverarbeitungszeit um 30 % verkürzte.

Zusammenfassung

Sanjay Jayaprakash ist ein erfahrener Data Scientist und KI-Spezialist mit über 5 Jahren Expertise in der Entwicklung und Implementierung innovativer Machine-Learning-Modelle und datengetriebener Lösungen für diverse Branchen.

Seine Kernkompetenzen umfassen Natural Language Processing, Datenintegration, Predictive Analytics und die Leitung digitaler Transformationsprojekte.