Abhijith Sai Thirunahari-KI- und AWS-Entwickler
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Erfahrungen
KI- und AWS-Entwickler
FannieMae
- Entwarf End-to-End-Kreditrisiko-Pipelines durch Orchestrierung von Airflow-ETLs und Training von LSTMs/Transformern, um Ausfall- und vorzeitige Rückzahlungsraten auf MBS-Portfolios vorherzusagen.
- Entwickelte Deep-Learning-NLP-Lösungen mit BERT und LayoutLM für die Dokumentenverarbeitung und nutzte Transfer Learning sowie benutzerdefinierte PyTorch-Loss-Funktionen, um Underwriting zu automatisieren.
- Optimierte F&E-Zyklen durch Bayessche Tuning, Batch-Normalisierung und MLflow-Tracking, um eine robuste Modellleistung während volatiler Hypothekenmarktzyklen sicherzustellen.
- Produktionsreife MLOps-Infrastruktur mit Docker und INT8-Quantisierung bereitgestellt und latenzarme FastAPI-Mikroservices auf AWS SageMaker mit automatisierten CI/CD-Pipelines ausgerollt.
- Gewährleistung regulatorischer Compliance durch Integration von SHAP/LIME für Erklärbarkeit und Einrichtung eines Echtzeit-Data-Drift-Monitorings, um strenge FHFA- und Fair-Lending-Standards zu erfüllen.
Java- und AWS-Entwickler
The College Board
- Leitete die groß angelegte Migration von Marketingkundendaten aus veralteten Epsilon-Systemen in die Salesforce Marketing Cloud und stellte mit Java und AWS die Datenintegrität sicher.
- Entwickelte und verwaltete 15 automatisierte Datenpipelines mit AWS Glue und EMR, um große Datenmengen aus Oracle-Datenbanken in die SFMC-Cloud zu extrahieren und zu verschieben.
- Erstellte Backend-Integrationsdienste mit Java, um interne Firmendatenbanken mit modernen Cloud-Plattformen zu verknüpfen und die Systemkoordination zu verbessern.
- Vereinfachte die Serververwaltung durch Einsatz von AWS Lambda und CloudFormation (CFT), um wiederkehrende Datenaufgaben zu automatisieren und manuellen Aufwand zu reduzieren.
- Nutzte AWS Athena, um schnelle Abfragen auf den umfangreichen Dataframes in der Cloud durchzuführen und die Datenqualität in Echtzeit zu überwachen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bank- und Finanzwesen und Bildung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Finanzen, Forschung und Entwicklung (F&E) und Business Intelligence.
Zusammenfassung
KI-Ingenieur mit über 5 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung leistungsstarker Machine-Learning-Modelle und cloud-nativer Architekturen. Derzeit verfolge ich einen Master in Mathematik an der TU Bergakademie Freiberg, um fundierte analytische Grundlagen mit fortgeschrittener computergestützter Modellierung zu verbinden. Ich spezialisiere mich auf den gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung, von tiefen neuronalen Architekturen einschließlich Transformern und CNNs bis hin zu komplexer Datenanalyse und der Orchestrierung agentischer Systeme.
Ich habe Erfahrung in der Automatisierung unternehmensweiter Workflows und darin, die Lücke zwischen theoretischer Forschung und produktionsreifen Lösungen zu überbrücken.
Fähigkeiten
- Programmiersprachen: Python, Java, C++, Sql, R
- Machine Learning: Scikit-Learn, Tensorflow, Keras, Pytorch, Fast.Ai, Jax
- Mathematische Frameworks: Petsc4py, Scikit-Fem, Neuralpde.Jl
- Paralleles Rechnen: Openmp, Mpi, Cuda C++, Gpu-ParallelausfüHrung, Verteiltes Rechnen
- Datenanalyse: Pandas, Numpy, Dplyr, Tidyr, Data.Table
- Big Data: Hadoop, Spark, Hive, Sqoop, Mapreduce
- Visualisierung: Matplotlib, Seaborn, Ggplot2, Tableau, D3.Js
- GroßE Sprachmodelle: Multi-Agenten-Orchestrierung, Rag, Prompt-Engineering, Semantische Suche, Low-Rank-Adaptation, Semi-üBerwachtes Lernen
- Generative Ki & Deep Learning: Transformer (Vision, Musik, Diffusion, Attention-Mechanismus), Zustandsraummodelle, Variationale Encoder, Pinns, Modell-Pruning, Quantisierung
- Cloud Computing: Aws, Docker, Microsoft Azure, Gcp, Kubernetes
- Agentische Ki: Hypothesentests, Bayessche Inferenz, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Bergakademie Freiberg
Master in Mathematik in Daten- und Ressourcenwissenschaften · Mathematik in Daten- und Ressourcenwissenschaften · Freiberg, Deutschland
Marist College
Master in Informationssystemmanagement · Informationssystemmanagement · Poughkeepsie, Vereinigte Staaten
SR Engineering College
Bachelor in Elektrotechnik und Nachrichtentechnik · Elektrotechnik und Nachrichtentechnik · Warangal, Indien
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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