Surya (Vara Prasad) Alla
KI-Softwareingenieur
Erfahrungen
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.
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.
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.
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Informationstechnologie (5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Informationstechnologie (5 Jahre), Produktentwicklung (3.5 Jahre), Forschung und Entwicklung (3.5 Jahre) und Business Intelligence (1.5 Jahre).
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
Ausbildung
University of Siegen
M.Sc. Mechatronik, Spezialisierung: Computer Vision, Deep Learning, C++ · Mechatronik · Siegen, Deutschland
Osmania University
B.E. Maschinenbau · Maschinenbau · Hyderabad, Indien
Profil
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