Vinita S.
Open Source Entwickler - Kohorte 4
Erfahrungen
Open Source Entwickler - Kohorte 4
Protocol Labs Dev Guild
- Ausgewählt als eines von nur 38 Mitgliedern weltweit aus 581 Bewerbern.
- Bringe Data Science- und KI-Expertise in Open-Source-Web3-Ökosysteme ein.
Unabhängiger KI-Berater | Globaler Berater, Redner & Mentor
Self Employed
Beratung: Beratung von Organisationen, darunter ein brasilianisches Fintech, durch strategische KI-Konzepte und Bereitstellung einer umfassenden Lösungsarchitektur sowie einer Implementierungs-Roadmap. Konzipierte eine unternehmensweite Kundenservice-Automatisierung mit RAG-Implementierung, Multikanal-Integration und skalierbarer Infrastruktur, die voraussichtlich deutliche Effizienzsteigerungen durch Automatisierung ermöglicht.
Mentoring: Begleitung von Teilnehmenden staatlich geförderter KI/ML-Programme (z.B. Korea) und Unterstützung von Fachleuten beim Wechsel in Data-Science- und Generative-KI-Positionen.
Vorträge: NPS 8,7/10 bei weltweiten Zielgruppen. Seit 2018 Vorträge auf internationalen Konferenzen und Firmenveranstaltungen gehalten — angefangen mit Data Science, ML und VR-Anwendungen, in den letzten Jahren mit Schwerpunkt auf Generative KI, Agentic AI und neuen Implementierungsstrategien. Vertreten durch das Indian Speaker Bureau (SpeakIn Network).
Schreiben: Veröffentlichung technischer Artikel und Fachbeiträge für DataCamp, den IBM TechXchange Community-Blog, Medium und andere Plattformen, um eine weltweite Zielgruppe zu erreichen und komplexe KI/ML-Konzepte in umsetzbare Erkenntnisse für rund 6,2 Millionen Lernende zu übersetzen.
Kursentwicklung: Konzipiert und veröffentlicht einen beruflichen Kurs über KI im Digital Marketing, der CPD-akkreditiert ist und Lernenden weltweit anerkannte Fortbildungspunkte ermöglicht.
Peer Review: Tätigkeit als Gutachter für führende Fachzeitschriften wie Elsevier, IEEE und Oxford Computer Journal zur Bewertung von hochaktueller KI/ML-Forschung hinsichtlich Strenge und Wirkung.
Leitender Data-Science-Trainer
Just IT
- Mentoring von über 100 erwachsenen Lernenden ohne technische Vorkenntnisse beim Aufbau von End-to-End-Data-Science-Projekten (Python + Tableau, R + Power BI) mit Beispiel-Datensätzen, die Industrie-Workflows nachbilden, wodurch erfolgreiche Karrierewechsel ermöglicht und durchgehend durchschnittliche Bewertungen von 9/10 erzielt wurden.
Data Science Trainer - Freiberuflich
WBS Coding School
- Erstellte ergänzende Materialien (z.B. Checkliste zur Datenbereinigung, HTML-Cheatsheet), die in einer 20-köpfigen Kohorte ca. 70 Lernstunden einsparen.
- Einführung der 1,5×IQR-Boxplot-Regel und Implementierung in Python, wodurch die EDA-Zykluszeit um ca. 40% verkürzt und die korrekte Behandlung von Ausreißern in 20 Studentenprojekten verbessert wurde.
Coursera-Dozent
Coursera
Ursprünglich 2017 einen ersten Data-Science-Kurs auf Skillshare gestartet, der später im Rahmen des Coursera Project Network auf Coursera zu 14 akkreditierten Angeboten ausgebaut wurde, darunter Intermediate Pandas Python Library for Data Science sowie Lineare Regression und Multiple Lineare Regression in Julia, und damit eine weltweite Lernerschaft erreicht hat.
Die Kurse waren während des Vertragszeitraums (2020–2022) verfügbar und wurden später eingestellt, als Coursera im Rahmen üblicher Lizenz- und Geschäftsmodelländerungen Partnerschaften aktualisierte und Inhalte austauschte.
Autor
Apress
- Begann vorbereitende Recherchen und erste Entwürfe im Mai 2019.
- Formeller Verlagsvertrag unterzeichnet am 17. Juli 2019.
- Beauftragt, das projektbasierte Fachbuch 'Deep Learning Projects Using TensorFlow 2' zu schreiben. Forschungen und Entwicklungen für End-to-End-Projekte durchgeführt, begleitenden Code und Erklärungen geschrieben und das Manuskript zur Veröffentlichung übergeben.
- Mit Redakteuren und technischen Gutachtern zusammengearbeitet, um Klarheit und Genauigkeit sicherzustellen.
- 3 Gastvorträge über Data Science gehalten und in dieser Zeit mit dem Aufbau eines Quora Spaces für Data-Science-Begeisterte begonnen.
Unabhängiger Forscher – angegliedert an Trendwise Analytics
Trendwise Analytics
- Während einer Studienunterbrechung ein zweijähriges angewandtes F&E-Projekt durchgeführt, das Designprinzipien mit ersten Machine-Learning-Erkenntnissen verband.
- Erfand ein patentiertes, leichtes VR-Headset-Design mit Doppelzweck (2024), entwickelt im Rahmen nutzerzentrierter F&E, um ergonomische und ästhetische Vorlieben bei immersiver Hardware zu prüfen.
- Patentanmeldung eingereicht: 2018-07-20.
- Patent erteilt: 2024-03-14.
Zusammenfassung
Top-Fähigkeiten: Ich helfe Organisationen und Fachleuten, KI/ML verantwortungsvoll einzusetzen und maschinelles Lernen im großen Maßstab zu realisieren.
Beratung und Strategie für Generative KI: Ich habe KI-Fahrpläne entworfen und umgesetzt sowie RAG-basierte Automatisierung für Fintech- und Unternehmenskunden bereitgestellt.
Innovation: Patent für ein VR-Headset mit doppeltem Einsatzzweck (2024) erteilt und Beiträge zu Open-Source-Ökosystemen (Protocol Labs, CrewAI).
Disziplinübergreifende Anwendungen: Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen eingesetzt — von medizinischer KI-Forschung in meiner MSc-Arbeit bis zu Marketing-Analysen in meinen Coursera-Kursen — und damit gezeigt, dass ich ML-Methoden branchenübergreifend anwenden kann.
Schulung & Befähigung: Über 16.000 Lernende weltweit geschult, Quereinsteiger zu Data-Science-Positionen gecoacht und akkreditierte Generative-KI-Programme entwickelt.
Thought Leadership: Autor (Apress), Peer Reviewer (Elsevier, IEEE, Oxford) und Redner (NPS 8,7/10 bei internationalen Konferenzen).
Offen für Evangelisten-Rollen, in denen ich technische Expertise mit Kommunikation, Schulung und Thought Leadership verbinden kann.
Sprachen
Ausbildung
Newcastle University
Master of Science · Datenwissenschaft · Vereinigtes Königreich
Garden City University
Bachelor of Science, Innovation und disziplinübergreifende Forschung · Mode- und Bekleidungsdesign · Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
Neuronale Netze und Deep Learning von Andrew Ng
Zertifizierter Peer Reviewer
Einführung in Data Science mit Python und Anwendungen
Multi-AI-Agentensysteme mit crewAI
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