Surya (Vara prasad) A.
KI-Softwareentwickler
Erfahrungen
Jan. 2024 - Bis heute
2 JahrenHamm, Deutschland
KI-Softwareentwickler
Fraunhofer FIT
- Entwickelte LLM-basierte Automatisierungstools, darunter strukturierte Reasoning-Pipelines, LLM-als-Richter-Evaluierungstools und Multi-Modell-Vergleichsframeworks.
- Erstellte RAG-Pipelines für interne Forschungsabläufe mit LangChain, ChromaDB und FastAPI, um semantische Abfragen und mehrstufiges Reasoning zu ermöglichen.
- Integrierte LLM-Microservices in bestehende ML-Systeme mit Docker, FastAPI und GitLab CI/CD und erstellte reproduzierbare Deployment-Workflows.
- Entwickelte Inferenz-APIs, die Vision-Modelle und LLM-Reasoning für multimodale Analysen und Entscheidungsfindung kombinieren.
- Optimierte einbettungsbasierte Abfragen durch Pruning des Vektorspeichers, verbesserte Chunking-Logik und dynamische Auswahl von Retrievern.
- Führte Prompt-Engineering und System-Instruktionstuning für Konsistenz, Robustheit und hohe Reasoning-Qualität durch.
- Erstellte Benchmarking-Suiten zur Bewertung von LLM-Latenz, Reasoning-Qualität, Abfragegenauigkeit und Robustheit unter verschiedenen Prompt-Templates.
Juli 2022 - Dez. 2023
1 Jahr 6 MonatenSiegen, Deutschland
Machine-Learning-Ingenieur & Technischer Mitgründer
InnoSaddle GbR
- Entwickelte ML-gesteuerte Workflows zur Geometrieextraktion und -analyse, inklusive Vorverarbeitung, Messlogik und Prototyp-Inferenzdiensten.
- Kooperierte mit technischen und nicht-technischen Partnern, um ML-Erkenntnisse in Produktfunktionen und benutzerfreundliche Tools umzusetzen.
- Erstellte reproduzierbare Experimentierpipelines und lieferte Erklärungsberichte für ML-Ergebnisse.
Feb. 2018 - Aug. 2019
1 Jahr 7 MonatenHyderabad, Indien
Softwareentwickler (Daten)
Wipro Technologies
- Entwickelte strukturierte ETL-Workflows zur Unterstützung nachgelagerter KI-/Analyse-Anwendungen über Azure Data Lake, Databricks und SQL-Systeme.
- Optimierte Datenpipelines und verbesserte die Zuverlässigkeit des Monitorings für Produktions-Ingestion-Systeme.
Zusammenfassung
GenAI-Ingenieur mit Erfahrung in der Gestaltung von LLM-basierten Systemen, RAG-Pipelines, multimodalen KI-Workflows und skalierbaren Inferenzdiensten. Versiert in Einbettungen, Vektordatenbanken, LLM-Orchestrierung, Prompt-Engineering, API-Design und Optimierung der Modellausführung auf GPU- und Edge-Geräten. Die Kombination aus Software-Engineering, ML-Engineering und MLOps ermöglicht die End-to-End-Verantwortung für GenAI-Produkte vom Prototyp bis zur Produktion.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
Okt. 2019 - Sept. 2023
Universität Siegen
Schwerpunkt: Computer Vision, Deep Learning, C++ · Mechatronik · Siegen, Deutschland
Sept. 2013 - März 2017
Osmania University
B.E. Maschinenbau · Maschinenbau · Hyderabad, Indien
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