Ajay (Arvind) Chodankar-Softwareentwickler & KI-Ingenieur | Python, RESTful APIs, CI/CD, DevOps
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Erfahrungen
Software Engineer & Cloud AI Developer
TANGILITY GmbH
Entwickelte Python-basierte KI-Microservices und Integrationen für eine AEC/VR-SaaS-App auf Unity-Basis, mit Fokus auf LLM-/VLM-Funktionen, retrieval-gestützte Systeme, RESTful APIs, containerisierte Bereitstellung und einen Automatisierungs-Microservice für die CAD-zu-Unity-Pipeline.
- Entwickelte einen eigenen Hybrid-A*-Algorithmus in C#, um Hospitalszenarien zu simulieren und frühe Designkonflikte anhand von Kollisions- und Raumdaten zu erkennen sowie strukturierte Berichte zu erzeugen.
- Löste und automatisierte das zeitaufwändige Problem, CAD-Dateien in nutzbare Unity-Umgebungen zu überführen, mit einer eigens entwickelten Echtzeit-Pipeline und einer ZeroMQ-basierten Kommunikationsebene, um Lasten auf mehrere Prozesse zu verteilen und Echtzeitfähigkeit zu erreichen.
- Entwickelte eine Docker-basierte FastAPI-Pipeline für die CAD-zu-Unity-Automatisierung, die bildbasierte Objekterkennung, Image Embeddings und vorab berechnete Metadaten kombiniert, um CAD-Objekte automatisch Unity-Verhaltensskripten zuzuordnen, Eigenschaften zu setzen und wiederholte KI-Inferenzaufrufe zu reduzieren.
- Erstellte Dokumentation und Beispiele, um technischen Nutzern zu helfen, die KI-Automatisierungspipeline zu verstehen, zu konfigurieren und zu erweitern.
Research Assistant – IT & Infrastructure Automation
Institut für Flugantriebe und Strömungsmaschinen, TU Braunschweig
Entwickelte Python-Skripte, um wiederkehrende IT-Aufgaben außerhalb der Forschung zu automatisieren, wie Datenbank-Updates, Website-Inhaltsaktualisierungen und Systempflege. Außerdem baute ich ein internes Full-Stack-Tool, um Instituts-Systeme zu verwalten und Infrastruktur-Deployments mit Ansible zu automatisieren.
- Reduzierte die Deploy-Zeit für Infrastruktur um ~70 %, indem ich Multi-OS-Provisioning mit Ansible über Ubuntu, Rocky Linux und Windows standardisierte, und senkte den manuellen Einrichtungsaufwand um ~80 %.
- Entwickelte Python-Automatisierungsskripte für wiederkehrende Abläufe, darunter Datenbank-Updates, Aktualisierungen der Institutswebsite und Systempflege, wodurch manuelle Eingriffe und Konfigurationsfehler reduziert wurden.
- Verbesserte die Auslieferungssicherheit mit GitLab CI/CD und Docker-basierten Build-Umgebungen, ergänzt um automatisierte Tests und wiederholbare Build-Workflows für sicherere Deployments.
- Erstellte ausführliche Dokumentation für Einrichtung und Deployment der Tools und Skripte.
Graduate Apprentice – Data Analyst
LTI - Larsen & Toubro Infotech
Ich habe praxisnahe Projektarbeit in Data Engineering, Cloud-Workflows und Analytics durchgeführt.
- Entwickelte Prototypen für Datenverarbeitungs-Pipelines mit PySpark, Kafka und Hadoop für Batch- und Streaming-Ingestion strukturierter und unstrukturierter Datensätze.
- Nutze AWS-/GCP-Workflows, Data Cleaning und Validierungsprüfungen, um zuverlässige Analyseergebnisse und Dashboard-Reporting in Tableau zu unterstützen.
Autonomous Valet Parking Path Planning and Conflict Resolution System (Master Thesis)
Ich habe einen autonomen Valet-Parking-Simulations- und Planungs-Stack mit kollisionsbewusstem Routing und einer sauberen Schnittstelle zwischen Simulator und Planer entwickelt.
- Entwickelte eine CARLA-Simulator-Karte und nutzte CommonRoad, um Live-Simulationsszenen in strukturierte Planungsprobleme mit Routen und Parkzielen zu überführen.
- Baute Echtzeit-Zustandsaustausch und Konflikterkennung (Occupancy Grid, Multi-Vehicle-Synchronisation) mit ZeroMQ auf, um mögliche Pfadkollisionen zu markieren und Manöver abzustimmen.
- Entwickelte einen Entscheidungsbaum auf Basis des Simulationsszenarios.
- Implementierte Hybrid-A*-Planung und Fahrzeugregelung (PID) sowie Logging und dynamisches Replanning; außerdem untersuchte ich ML-Ideen für Wegpunktvorhersage und Konfliktauflösung.
Cura – AI-Assisted Learning Platform
Ich habe eine Full-Stack-KI-Lernplattform für die Pflegeausbildung entwickelt, mit der Lehrkräfte Kursmaterial hochladen und Studierende damit über fundierte Q&A, Quizze, Karteikarten und Avatar-basierte Erklärungen lernen können.
- Entwickelte die zentrale Webplattform mit Nutzer-Onboarding, Kursverwaltung, Uploads für Lehrkräfte, Lernabläufen für Studierende, Quizzen und Karteikarten-Funktionen.
- Entwickelte Backend-Services mit Python, Flask, FastAPI, SQLAlchemy und strukturierten API-Modellen, um Nutzer, Kurse, hochgeladene Inhalte und KI-gestützte Lerninteraktionen zu verwalten.
- Integrierte eine RAG-Pipeline, die hochgeladene PDFs und Folien in durchsuchbares Wissen umwandelt, sodass Studierende Antworten erhalten, die auf echtem Kursmaterial basieren.
- Ergänzte interaktive Lernfunktionen wie folienbewusstes Retrieval, visuelles Content-Matching, Speech-to-Text, Text-to-Speech und Avatar-basierte Erklärungen für ein besser zugängliches Lernerlebnis.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Bildung, Informationstechnologie (IT) und Bauwesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Betrieb und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
M.Sc.-Absolvent in Data Science der TU Braunschweig mit praktischer Erfahrung an der Schnittstelle von KI-Engineering, Backend-Entwicklung und Automatisierung. Während meines Studiums bin ich nach dem Gewinn von HealthHack 2024 bei der Tangility GmbH, einem AR/VR-Startup, eingestiegen, wo ich an generativen KI- und Machine-Learning-Features gearbeitet habe, um CAD-zu-Unity-Workflows zu automatisieren, die Auslieferung von Projekten für Stakeholder zu beschleunigen und die SaaS-Produktfunktionen des Unternehmens zu stärken. Parallel dazu war ich als Studentische Hilfskraft am Institut für Flugantriebe und Strömungsmaschinen der TU Braunschweig tätig, wo ich Python-Automatisierungstools, Ansible-basierte Infrastruktur-Deployments und interne Softwarelösungen entwickelt habe, um manuelle IT-Aufgaben zu reduzieren.
Fähigkeiten
- Programmierung: Python, Sql, Javascript, Java, C#
- Backend & Apis: Fastapi, Flask, Pydantic, Sqlalchemy, Json, Restful Api-Design
- Ki/Ml: Large Language Models (Llms), Retrieval-Augmented Generation (Rag), Embeddings, Langchain, Pytorch, Mlflow, Carla Simulator
- Architektur: Microservices, Verteilte Systeme, Api-Gateways
- Devops & Testing: Docker, Gitlab Ci/Cd, Unit-Tests, Ansible, Kubernetes
- Cloud & Daten: Azure Ai Services, Gcp Data Engineering, Pyspark, Kafka, Hadoop
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Braunschweig
Master's Degree · Data Science · Deutschland
University of Mumbai
Bachelor's Degree · Computer Engineering · Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
LBJ Big Data Bootcamp
LTI
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
Microsoft
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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