Shyam S.
Datenwissenschaftler
Erfahrungen
Datenwissenschaftler
Université Gustave Eiffel
Entwickelte eine automatisierte Pipeline zur Bewertung von ML-Modellen für die Vorhersage von Spurwechseln und zukünftigen Fahrtrajektorien im autonomen Fahren.
Trainierte und optimierte Transformer-Modelle, integrierte großskalige Trajektoriendatensätze und setzte die Pipeline als FastAPI-Service ein.
Erzielte 15% höhere Genauigkeit, 18% geringere Fehlerraten und 25% schnellere Trainingszeiten.
Technologien: Python, PyTorch, Scikit-learn, MySQL, MLflow, GitHub Actions, S3.
Baute eine NLP-Pipeline mit BERT und Llama 2 auf, um wichtige Informationen aus Katastrophenberichten zu extrahieren und zusammenzufassen.
Setzte überwachtes Fine-Tuning und Prompt-Engineering ein, um Modelle für strukturierte Zusammenfassungen und Entitätsextraktion anzupassen.
Erstellte prägnante Echtzeit-Zusammenfassungen, die die Workflows für Katastrophendaten und die Entscheidungsfindung beschleunigten.
Technologien: BERT, Llama 2, LoRA, PyTorch, Transformers, AWS, MLflow, FastAPI, Docker, GitHub Actions, CI/CD-Pipelines, S3.
Datenwissenschaftler
Freiberuflich
- Entwickelte ein End-to-End-ETL- und Clickstream-A/B-Test-Framework zur Optimierung der Checkout-Prozesse, wodurch die Analysezeit um 30% reduziert wurde.
- Verarbeitete etwa 200.000–300.000 Events für Trichter-/Abbruchanalyse und trainierte Random-Forest- und XGBoost-Modelle, erreichte eine ROC-AUC von 0,82 und 15% höhere Präzision bei der Conversion-Vorhersage.
- Technologien: Python, Pandas, scikit-learn, XGBoost, Git, AWS Lambda, S3, fastAPI, GitHub Actions, PostgreSQL, Docker.
Datenwissenschaftler
Bosch Limited
- Entwickelte eine cloudbasierte KI-Pipeline mit YOLOv6 auf SageMaker, um Verkehrsverstöße in Video-Feeds der Stadt automatisch zu erkennen, und steigerte die Erkennungsgenauigkeit um 30% sowie die Fahrzeugidentifikation um 21%.
- Automatisierte Videobearbeitung: AWS Lambda löst Inferenz bei neuen S3-Uploads aus und fasst Ergebnisse in Echtzeit zusammen.
- Fügte ein DSGVO-konformes Anonymisierungs-Plugin hinzu, das Gesichter und Kennzeichen mit YOLOv6 und OpenCV unkenntlich macht und so die Privatsphäre wahrt, während die Analysegenauigkeit erhalten bleibt.
- Optimierte Modell-Updates und Deployment mit CI/CD, um konsistente und skalierbare Abläufe sicherzustellen.
- Technologien: Python, YOLOv6, PyTorch, OpenCV, AWS Lambda, S3, SageMaker, CI/CD, GitHub Actions, Docker.
Datenwissenschaftler / Analyst
TUM Asia
- Entwickelte Echtzeit-Verkehrs-Dashboards mit kamerabasierten Video-Feeds aus der ganzen Stadt, wodurch Planer Verkehrsfluss und Staus effektiv überwachen können.
- Verarbeitete Daten aus 11 urbanen Standorten und generierte umsetzbare Erkenntnisse für das Verkehrsmanagement.
- Wandte unüberwachtes Clustering auf GPS-Daten an, um Fahrmuster zu erkennen, und trug so zu 15% Kosteneinsparungen bei der Planung des öffentlichen Verkehrs bei.
- Technologien: Python, Matplotlib, Plotly, PostgreSQL.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Datenanalyst
Nanyang Technological University
- Analysierte GPS-Daten eines Bike-Sharing-Dienstes, um die Nutzerzufriedenheit und Betriebseffizienz zu verbessern.
- Erhöhte die Nutzungsdauer des Bike-Sharing-Angebots um 18% durch Mustererkennung und optimierte Servicezuweisungen.
- Entwickelte interaktive Dashboards mit Plotly zur Echtzeit-Überwachung der Performance.
- Technologien: Python, SQL, Plotly, Datenanalyse.
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität München
Master of Science · München, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
IBM Zertifizierter Data Scientist
IBM
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