Ashmit M.-Experte für KI-Training und LLM-Evaluierung | Mathematik und Softwareentwicklung
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Erfahrungen
Experte für KI-Training
Handshake AI
- LLM-Evaluierung, Benchmark-Entwicklung, Red Teaming
- Entwicklung agentenbasierter Aufgaben im Terminal-Bench-Stil (Docker, Python, pytest-Prüfer), an denen modernste Programmieragenten scheitern; mehrere Aufgaben wurden mit 0/5 pass@5 beim Prüfmodell angenommen.
- Entwicklung von Referenzlösungen, Generatoren für synthetische Daten, Anti-Cheat-Prüfern und Oracle-/No-op-Validierung, damit jede Aufgabe fair, deterministisch und für Experten lösbar ist.
- Erstellung von Mathematikaufgaben zum kontextbasierten Lernen und mehrstufigen Recherche-Prompts; Analyse der Modellausgaben pro Beispiel, um wiederkehrende Fehlerarten zu finden und Aufgaben dagegen abzusichern.
Softwareentwickler II
Infosys Ltd.
- Entwicklung einer Microservices-Pipeline zur Verarbeitung von mehr als 2M täglichen Ereignissen; Senkung der End-to-End-Latenz um 40% durch Optimierung von Abfragen und Redis-Caching.
- Entwicklung von Bayes-Modellen zur Vorhersage des Customer Lifetime Value; Verbesserung der Genauigkeit um 23% und Unterstützung von Budgetentscheidungen über Rs 4.2 Cr.
- Migration eines Java-Monolithen zu Kubernetes auf AWS mit 99.97% Verfügbarkeit und 25% niedrigeren Infrastrukturkosten.
Mathematikspezialist
Turing
- RLHF, Evaluierung mathematischer Schlussfolgerungen
- Erstellung origineller Mathematikaufgaben auf Wettbewerbsniveau in Jupyter Notebook, um GPT- und Claude-Modelle in Logik, Berechnung und mehrstufigem Schlussfolgern einem Stresstest zu unterziehen.
- Prüfung von Modellantworten auf fehlerhafte Logik, versteckte Annahmen und Rechenfehler; Erstellung korrigierter Schritt-für-Schritt-Lösungen, die mit Python und SymPy überprüft wurden.
- Ranking von Antworten und Verfassen von Präferenzfeedback (RLHF) anhand von Bewertungsrubriken; aufgrund von Genauigkeit und Klarheit unter den besten Spezialisten bewertet und dabei geholfen, den Qualitätsmaßstab des Teams festzulegen.
Softwareentwickler
Infosys Ltd.
- Entwicklung von Spring Boot- und Node.js-REST-APIs mit 100K Anfragen pro Tag, einer p99-Latenz von unter 50 ms und 92% Testabdeckung.
- Entwicklung eines LSTM-Anomalieerkennungssystems für Systemtelemetrie, das die Erkennungszeit von 15 Minuten auf unter 2 Minuten senkte.
- Automatisierung von CI/CD mit Jenkins und GitHub Actions, wodurch die Release-Zeit um 60% gesenkt und manuelle Fehler vollständig vermieden wurden.
System zur Abwehr adversarialer ML-Angriffe
IIT Delhi
- PyTorch, scikit-learn, SHAP, Docker
- Ensemble-Abwehr für IoT-Datenverkehr mit 96.8% Erkennungsrate bei CICIDS 2017 und weniger als 0.3% Fehlalarmen.
Mini-OS-Kernel (xv6)
- C, x86 Assembly, QEMU, GDB
- xv6 um einen MLFQ-Scheduler, Copy-on-Write-Fork und Demand Paging erweitert; die Zeit für Kontextwechsel um 35% reduziert.
Forschungspraktikant
Microsoft Research India
- NLP, maschinelle Übersetzung
- Die maschinelle Übersetzung für ressourcenarme Sprachen mit Aufmerksamkeitsmodellen, die auf 1.2M Satzpaaren trainiert wurden, gegenüber mBART um 4.2 BLEU verbessert.
- Mitautor eines bei ACL 2024 eingereichten Papers.
Praktikant Software Engineering
Samsung R&D Institute
- Maschinelles Lernen auf dem Gerät
- Ein Bildmodell für Geräte durch Quantisierung um 42% verkleinert und dabei eine Genauigkeit von 98.1% beibehalten.
- Objekterkennung mit TensorFlow Lite ausgeliefert, die auf Android-Smartphones der mittleren Preisklasse mit 30 FPS läuft.
Suite zur Bewertung mathematischer Schlussfolgerungen für LLMs
Turing
- Python, Jupyter, SymPy, JSONL
- 250+ eigene Matheaufgaben mit verifizierten Antworten erstellt; GPT und Claude bewertet, Fehlermuster gekennzeichnet und gerankte Präferenzpaare in JSONL für RLHF- und DPO-Training erstellt.
Echtzeit-Editor für kollaboratives Programmieren
Self
- TypeScript, WebSocket, Yjs, Monaco
- Auf CRDTs basierender kollaborativer Editor für 50+ gleichzeitige Benutzer mit Syntaxhervorhebung für 20+ Sprachen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT).
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung und Qualitätssicherung.
Zusammenfassung
Erstelle originelle Mathematik- und Programmieraufgaben auf Expertenniveau, an denen modernste Modelle (GPT, Claude, Gemini) scheitern, verfasse überprüfte Schritt-für-Schritt-Lösungen und Bewertungsrubriken und entwickle dockerisierte agentenbasierte Programmieraufgaben mit automatisierten Prüfern.
Fähigkeiten
- Ki-Training Und Evaluierung: Llm-Evaluierung, Rlhf, Erstellung Von Sft-Daten, PräFerenzranking, Daten FüR Reward Modeling, Entwicklung Von Bewertungsrubriken, Red Teaming, Entwicklung Adversarialer Prompts, Benchmark-Entwicklung, Evaluierung Agentenbasierter Programmierung, Fehleranalyse, ÜBerprüFung Von Chain-Of-Thought, Prompt Engineering, Datenannotation, QualitäTssicherung
- Mathematik: Wahrscheinlichkeit, Statistik, Lineare Algebra, Analysis, Kombinatorik, Zahlentheorie, Bayes-Inferenz, Kausale Inferenz, Optimierung, Beweisschreiben, Latex
- Programmierung: Python, Sql, Java, C, C++, Typescript, Go, Bash
- Ml Und Daten: Pytorch, Tensorflow, Scikit-Learn, Hugging Face Transformers, Numpy, Pandas, Scipy, Sympy, Jupyter
- Infrastruktur: Docker, Kubernetes, Aws, Git, Github Actions, Linux, Postgresql, Redis, Pytest
Sprachen
Ausbildung
Indian Institute of Technology Delhi
B.Tech · Informatik und Ingenieurwesen · New Delhi, Indien · 8.74/10
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Ashmit ist in Vadodara, Indien ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.
Ashmit spricht folgende Sprachen: Hindi (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).
Ashmit hat mindestens 5 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Ashmit in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 8 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 6 Monate. Beachten Sie, dass Ashmit möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Ashmit gut geeignet für Rollen wie: Experte für KI-Training, Softwareentwickler II, Mathematikspezialist.
Die neueste Position von Ashmit ist Experte für KI-Training bei Handshake AI.
In den letzten Jahren hat Ashmit für Handshake AI, Infosys Ltd., Turing, IIT Delhi und Google gearbeitet.
Ashmit hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT).
Ashmit hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung. Ashmit hat auch etwas Erfahrung in Qualitätssicherung.
Ashmit hat einen Bachelor in Informatik und Ingenieurwesen von Indian Institute of Technology Delhi.
Ashmit ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
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.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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