Spoorthy S.
Forschungsingenieur für Maschinelles Lernen
Erfahrungen
Apr. 2024 - Apr. 2025
1 Jahr 1 MonateMünchen, Deutschland
Forschungsingenieur für Maschinelles Lernen
Fraunhofer EMFT
- Entwicklung von End-to-End-Predictive-Modeling-Pipelines für Sensordaten, wodurch die Genauigkeit der Restlebensdauer (RUL)-Schätzung um 15% verbessert wurde
- Entwicklung eines Active-Learning-Workflows mit Unsicherheitssampling, wodurch der manuelle Beschriftungsaufwand um 30% reduziert wurde
- Einsatz von MLflow für Experiment-Tracking, Hyperparameter-Protokollierung und Modell-Versionierung, um reproduzierbare Trainingspipelines zu gewährleisten
- Einsatz von CI/CD-Tools (Jenkins, GitHub Actions) zur Automatisierung von Bereitstellungsprozessen und Verkürzung der Modell-Release-Zyklen
Sept. 2022 - Feb. 2024
1 Jahr 6 MonatenFreiburg im Breisgau, Deutschland
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fraunhofer EMI/Fraunhofer IEE
- Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit für Stromnetze um 12% durch Einsatz von LSTM und CNN auf Multi-Output-Zeitreihendaten
- Aufbereitung und Vorverarbeitung domänenspezifischer Datensätze für das Feintuning von LLMs zur Analyse von Verletzungsrisiken
- Feintuning von Open-Source-LLMs (BERT, LLaMA) mit Erreichen eines F1-Scores von 0,85 bei der Klassifikation von Verletzungsrisiken
- Aufbau von RAG-Workflows mit LangChain und FAISS, wodurch die QA-Genauigkeit durch kontextbasiertes Retrieval um 15% verbessert wurde
- Anwendung von Prompt Engineering und Evaluation der LLM-Ausgaben, um die Vorhersagekonsistenz zu verbessern und Fehler zu reduzieren
- Integration von Hugging Face- und OpenAI-APIs in Unternehmensanwendungen
- Automatisierung von CI/CD-Pipelines für reproduzierbares Training, Versionierung und vereinfachte Bereitstellung
Juni 2022 - Aug. 2022
3 MonatenUlm, Deutschland
Studentischer Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Universität Ulm
- Bereinigung, Vorverarbeitung und Analyse von Bioimpedanzsensor-Zeitreihendaten mit Pandas, NumPy und SQL
Zusammenfassung
Forschungsingenieur für Maschinelles Lernen mit über 2 Jahren Erfahrung in Deep Learning, NLP und LLMs. Spezialisiert auf den Aufbau robuster ML-Pipelines für reale Sensorsysteme und NLP-Anwendungen, mit fundierter Expertise im Feintuning von LLMs, RAG-Workflows und skalierbarer Bereitstellung.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
Apr. 2021 - Apr. 2025
Universität Ulm
M.Sc. · Kommunikations- und Informationstechnik · Deutschland
Aug. 2015 - Aug. 2019
Nationales Institut für Ingenieurwesen
B.Eng. · Elektrotechnik und Nachrichtentechnik · Indien
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