Spoorthy S.
Forschungsingenieur für maschinelles Lernen
Erfahrungen
Apr. 2024 - Apr. 2025
1 Jahr 1 MonateMünchen, Deutschland
Forschungsingenieur für maschinelles Lernen
Fraunhofer EMFT
- End-to-End-Pipelines für prädiktive Modellierung von Sensordaten entwickelt und die Genauigkeit der Restlebensdauer (RUL)-Schätzung um 15% verbessert
- Einen Active-Learning-Workflow mit Unsicherheitsabtastung entwickelt und den manuellen Labelaufwand um 30% reduziert
- MLflow für Experiment-Tracking, Hyperparameter-Protokollierung und Modellversionierung eingesetzt und reproduzierbare Trainings-Pipelines sichergestellt
- CI/CD-Tools (Jenkins, GitHub Actions) genutzt, um Deployment-Prozesse zu automatisieren und Modell-Release-Zyklen zu verkürzen
Sept. 2022 - Feb. 2024
1 Jahr 6 MonatenFreiburg im Breisgau, Deutschland
Wissenschaftliche Hilfskraft
Fraunhofer EMI/Fraunhofer IEE
- Die Genauigkeit der Energie-Netzvorhersage um 12% verbessert, indem LSTM und CNN auf Multi-Output-Zeitreihendaten eingesetzt wurden
- Domänenspezifische Datensätze kuratiert und vorverarbeitet für die Feinabstimmung von LLMs zur Verletzungsrisikoanalyse
- Open-Source-LLMs (BERT, LLaMA) feinabgestimmt und dabei einen F1-Score von 0,85 in der Verletzungsrisikoklassifikation erreicht
- RAG-Workflows mit LangChain und FAISS aufgebaut und die QA-Genauigkeit durch kontextbewusstes Retrieval um 15% gesteigert
- Prompt Engineering angewandt und LLM-Ergebnisse evaluiert, um Vorhersagekonsistenz zu verbessern und Fehler zu reduzieren
- Hugging Face- und OpenAI-APIs in Unternehmensanwendungen integriert
- CI/CD-Pipelines automatisiert für reproduzierbares Training, Versionierung und effiziente Bereitstellung
Juni 2022 - Aug. 2022
3 MonatenUlm, Deutschland
Studentische Hilfskraft
Universität Ulm
- Bioimpedanz-Sensor-Zeitreihendaten mit Pandas, NumPy und SQL bereinigt, vorverarbeitet und analysiert
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 ausgeprägter Expertise in LLM-Feinabstimmung, 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. · Elektronik- und Kommunikationstechnik · Indien
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