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Surya (Vara prasad) Alla

KI-Softwareingenieur

Surya Alla
Siegen, Deutschland

Erfahrungen

Jan. 2024 - Bis heute
2 Jahren 1 Monate
Hamm, Deutschland

KI-Softwareingenieur

Fraunhofer FIT

  • Entwicklung von LLM-basierten Automatisierungs-Utilities, darunter strukturierte Reasoning-Pipelines, LLM-as-a-Judge-Bewertungstools und Multi-Model-Vergleichs-Frameworks.
  • Aufbau von RAG-Pipelines für interne Forschungs-Workflows mit LangChain, ChromaDB und FastAPI, um semantische Suche und mehrstufiges Reasoning zu ermöglichen.
  • Integration von LLM-Microservices in bestehende ML-Systeme mit Docker, FastAPI und GitLab CI/CD sowie reproduzierbare Deployment-Workflows.
  • Entwurf von Inferenz-APIs, die Vision-Modelle und LLM-Reasoning für multimodale Analysen und Entscheidungsfindung kombinieren.
  • Optimierung der embeddings-basierten Suche durch Pruning von Vektorspeichern, verbesserte Chunking-Logik und dynamische Retriever-Auswahl.
  • Durchführung von Prompt Engineering und Feintuning der Systemanweisungen für Konsistenz, Robustheit und bessere Reasoning-Qualität.
  • Erstellung von Benchmarking-Suites zur Bewertung von LLM-Latenz, Reasoning-Qualität, Retrieval-Genauigkeit und Robustheit unter verschiedenen Prompt-Templates.
Juli 2022 - Dez. 2023
1 Jahr 6 Monaten
Siegen, Deutschland

Machine-Learning-Ingenieur & Technischer Mitgründer

InnoSaddle GbR

  • Entwicklung ML-getriebener Workflows zur Geometrieextraktion und -analyse, inklusive Preprocessing, Messlogik und Prototyp-Inferenzservices.
  • Zusammenarbeit mit technischen und nicht-technischen Partnern, um ML-Erkenntnisse in Produktfunktionen und nutzerorientierte Tools zu übersetzen.
  • Aufbau reproduzierbarer Experimentier-Pipelines und Erstellung von Erklärungsberichten für ML-Ergebnisse.
Feb. 2018 - Aug. 2019
1 Jahr 7 Monaten
Hyderabad, Indien

Softwareingenieur (Daten)

Wipro Technologies

  • Entwicklung strukturierter ETL-Workflows zur Unterstützung von nachgelagerten KI-/Analyse-Anwendungsfällen über Azure Data Lake, Databricks und SQL-Systeme.
  • Optimierung von Datenpipelines und Verbesserung der Überwachungszuverlässigkeit für Produktions-Ingestionssysteme.

Zusammenfassung

GenAI-Ingenieur mit Erfahrung in der Gestaltung von LLM-basierten Systemen, RAG-Pipelines, multimodalen KI-Workflows und skalierbaren Inferenzdiensten. Erfahren in Embeddings, Vektordatenbanken, LLM-Orchestrierung, Prompt Engineering, API-Design und der Optimierung der Modellausführung auf GPU- und Edge-Geräten. Die Kombination aus Software Engineering, ML Engineering und MLOps ermöglicht die durchgehende Verantwortung für GenAI-Produkte vom Prototyp bis zur Produktion.

Fähigkeiten

  • Sprachen: Python, C++, Bash
  • Llm-tools: Langchain, Langgraph, Openai/anthropic-apis, Vllm, Huggingface, Transformers
  • Rag: Embeddings (Openai, Mpnet), Chromadb, Faiss, Vektorspeicher, Retriever, Chunking
  • Genai: Prompt Engineering, Llm-bewertung, Multimodale Modelle, Tool-calling, Text- Und Vision-pipelines
  • Mlops: Dvc, Mlflow, Gitlab Ci/cd, Docker, Kubernetes (Vertraut)
  • Deployment: Fastapi-microservices, Onnx Runtime, Tensorrt, Gpu-/jetson-systeme
  • Cloud: Aws (S3, Ec2, Ecr), Container-deployment
  • Sonstiges: Numpy, Opencv, Open3d, Scipy, Linux

Sprachen

Deutsch
Verhandlungssicher
Englisch
Verhandlungssicher

Ausbildung

Okt. 2019 - Sept. 2023

University of Siegen

M.Sc. Mechatronik, Spezialisierung: Computer Vision, Deep Learning, C++ · Mechatronik · Siegen, Deutschland

Sept. 2013 - März 2017

Osmania University

B.E. Maschinenbau · Maschinenbau · Hyderabad, Indien

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