Ashwin Parthasarathy-Datenwissenschaftler
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Erfahrungen
Datenwissenschaftler
Mercor Intelligence
- Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
- Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
- Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.
Senior Analyst/ML-Ingenieur
Tiger Analytics
- Implementierte ML-Observability für Datenqualität, Drift-Erkennung, Anomalien und Modellperformance, wodurch die Zuverlässigkeit und operative Transparenz von Produktions-KI-Systemen verbessert wurde.
- Migrierte produktive ML-Workloads von Azure-VMs zu Azure Databricks, was Skalierbarkeit, Pipeline-Durchsatz, Datenstrukturierung und Unterstützung für Echtzeitanalysen verbesserte.
- Entwarf eine Backend-Architektur mit Retrieval-Augmented Generation (RAG), die Unternehmens-LLM-Anwendungen mit höherer Trefferquote und relevanteren Antworten ermöglicht.
- Setzte einen Cloud-nativen FastAPI-Service auf Azure Red Hat OpenShift ein, wodurch eine skalierbare Bereitstellung, CI/CD-Automatisierung und robuste ML-Service-Betriebe im Unternehmensumfeld ermöglicht wurden.
- Erstellte interaktive Dashboards und KPI-Monitoring-Tools mit Superset und Power BI zur Überwachung operativer Kennzahlen.
- Führte Wissenstransfer, Code-Reviews und interne Workshops durch und betreute Junior-Teammitglieder.
Machine-Learning-Ingenieur
Neoware.ai
- Entwarf und implementierte containerisierte ML-Systeme mit AWS SageMaker, ECS und ECR über Terraform, wodurch skalierbares Model Serving und produktionsbereite Inferenz-Workflows ermöglicht wurden.
- Entwickelte KI-getriebene Dokumentenverarbeitungs-Pipelines mit Azure AI-Services und NLP-Techniken zur automatisierten Textextraktion.
- Entwickelte Python-Backend-Services für eine Datenvalidierungsplattform und sicherte so Integrität und Zuverlässigkeit der Datensätze.
Software-Ingenieur
Wipro Technology Solutions
- Entwickelte und integrierte Python-Backend-APIs mit Django, unterstützte skalierbare Anwendungsservices und verbesserte die Systeminteroperabilität zwischen internen Tools.
- Übernahm die Entwicklung eines Dashboards mit React und Material UI und ermöglichte so einen besseren Zugriff auf operative Kennzahlen.
- Setzte Klassifikationsalgorithmen wie Random Forest und SVM auf strukturierte Datensätze ein und unterstützte so Predictive Analysis und datengetriebene Entscheidungsprozesse.
Mitarbeiter
Cognizant Technology Solutions
- Entwickelte skalierbare, Python-basierte Automatisierungsframeworks und schrieb modularen, wiederverwendbaren Code mit starkem Fokus auf Datenvalidierung, strukturierte Logik und Performanceoptimierung.
- Entwarf und pflegte automatisierte Testpipelines, integriert in CI/CD-Workflows, und sicherte so Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und stabile Deployments in allen Umgebungen.
- Entwickelte strukturierte Validierungssysteme mit Python und Robot Framework, nutzte analytische Problemlösungsansätze zur Verbesserung der Genauigkeit und Verringerung von Fehlerausfällen.
- Führte datengestützte Analysen durch, um die Testabdeckung um 20 % zu erhöhen, identifizierte Fehlermuster und verbesserte die Systemrobustheit von Desktop- und Webanwendungen.
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), Qualitätssicherung, Produktentwicklung und Business Intelligence.
Zusammenfassung
Software Engineer mit über 7 Jahren Erfahrung im Entwerfen skalierbarer APIs, verteilter Services und produktionsreifer Datensysteme. Erfahren in Python, SQL und Cloud-basierten Datenplattformen zur Entwicklung prädiktiver Modelle, RAG und operativer Dashboards. Nachweisliche Fähigkeit, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen und produktive ML-Systeme mit AWS, Azure und Databricks bereitzustellen. Verbindet starke Software-Engineering-Grundlagen mit einem praxisorientierten, produktfokussierten Ansatz für Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Produktionseinführung.
Fähigkeiten
- Sprachen: Python, R, Js, Typescript, Go (Grundkenntnisse, Sql)
- Technologien & Frameworks: Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn, Hugging Face
- Fachgebiete: Maschinelles Lernen, Nlp, Llm, Rag, Prompt-engineering, Mlops, Modellauslieferung, Datenvorverarbeitung, Prognosemodellierung, Api-entwicklung
- Analytik & Visualisierung: Powerbi, Streamlit, Apache Superset, Grafana
- Llms: Openai, Google, Mistral
- Agenten-frameworks: Langchain, Langgraph
- Vektor-datenbanken: Pinecone, Cosmodb
- Cloud: Aws (Sagemaker, Ecs, Ecr), Azure (Databricks, Red Hat Openshift), Gcp
- Mlops: Docker, Kubernetes, Mlflow, Ci/cd, Terraform
- Datenbanken: Postgresql, Mongodb, Mysql
- Apis: Rest, Fastapi, Flask
- Methodik: Agile / Scrum
Sprachen
Ausbildung
Indian Institute of Management Kozhikode
Executive Postgraduate-Programm im Management · Management · Kozhikode, Indien
Anna University
Bachelor of Engineering im Maschinenbau · Maschinenbau · Chennai, Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
Databricks Certified Machine Learning Associate
Databricks
AWS Certified Machine Learning - Specialty
AWS
Statistiken
Erfahrung
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