Devakinand D.-Master's Thesis: Analyse von Prompt Engineering zur Datenextraktion aus unstrukturierten Daten
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Erfahrungen
Master's Thesis: Analyse von Prompt Engineering zur Datenextraktion aus unstrukturierten Daten
Technical Institute of Rosenheim
- Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Techniken durch die Entwicklung eines Prompting-Frameworks mit mehreren Strategien (Zero-shot, Few-shot, CoT, Instruction Tuning) zur Extraktion strukturierter Daten aus komplexen Finanz- und medizinischen Datensätzen. Dadurch wurden die Modellzuverlässigkeit deutlich erhöht und durch eine umfassende Evaluation mit fortgeschrittenen Metriken (ROUGE-L, METEOR, Cosine Similarity) eine Verbesserung des F1-Scores um 18% erzielt.
- Entwicklung skalierbarer Workflows für strukturierte Ausgaben und Aufbau automatisierter Monitoring-Pipelines (spaCy, ClearML) zur kontinuierlichen Leistungsverfolgung unter Anwendung praxisnaher MLOps-Prinzipien.
- Iterative Verbesserung der Prompt-Strategien auf Grundlage einer sorgfältigen Fehleranalyse, um eine robuste und produktionsreife Leistung sicherzustellen.
Student Assistant - AI Validation & Prompt Engineering
Technical Institute of Rosenheim
- Entwicklung und Implementierung von LLM-Pipelines (GPT-3.5, GPT-4) zur Umwandlung von Dokumenten in strukturierte Daten. Dies führte zu einer verbesserten Automatisierung und Datenqualität und zeigte die Fähigkeit, algorithmische Lösungen zu entwickeln.
- Entwicklung durchgängiger MLOps-Pipelines zur kontinuierlichen Evaluation und zuverlässigen Implementierung von LLMs unter Einsatz von ClearML zur Orchestrierung CI/CD-ähnlicher Workflows.
- Durchführung von Strategien zur Erkennung und Reduzierung von Bias, wodurch die Robustheit und Fairness über verschiedene Fachbereiche hinweg um 20% verbessert wurden.
- Zusammenarbeit mit IT- und Forschungsteams, um die nahtlose Integration von KI-Agenten in bestehende Systeme und Kundenumgebungen sicherzustellen.
Student Assistant - Explainable AI for Real-Time Prediction
Technical Institute of Rosenheim
- Entwicklung und Implementierung eines Explainable-AI-(XAI)-Frameworks (SHAP und LIME) für die prädiktive Modellierung in der Fertigung (Spritzguss). Dadurch wurden die Transparenz verbessert und höhere Akzeptanzraten von KI-Lösungen bei Stakeholdern in der Fertigung erreicht.
- Automatisierung der Datenvorverarbeitung zur Beschleunigung der Modellbereitstellung und zur Sicherstellung einer schnellen Implementierung und Iteration in Produktionsumgebungen. Prototypen wurden erfolgreich von der Konzeptphase in funktionale Tools überführt.
- Zusammenarbeit mit Fachexperten zur Validierung der Modellergebnisse, um die Übereinstimmung mit realen betrieblichen Anforderungen sicherzustellen und die Fähigkeit zu belegen, die Lücke zwischen Technologie und Geschäft zu schließen.
- Entwicklung fortgeschrittener Visualisierungs-Dashboards zur verständlichen Vermittlung von KI-Erkenntnissen an nichttechnische, bereichsübergreifende Teams und zur Unterstützung organisatorischer Entscheidungen.
Synthetic Data Generation for Optical Localization (Master's Project)
Technical Institute of Rosenheim
- Generierung von über 50,000 beschrifteten synthetischen Bildern mithilfe der 3D-Rendering-Funktionen von Blender für das Training von Objekterkennungsmodellen. Dadurch wurde die Generalisierungsfähigkeit der Erkennungsalgorithmen deutlich verbessert.
- Erstellung automatisierter Annotationsskripte zur Generierung von Bounding Boxes, Rotationswinkeln und Pixelkoordinaten für jedes Einzelbild, um einen konsistenten und skalierbaren Datenbeschriftungsprozess sicherzustellen.
- Integration synthetischer Daten in eine Trainingspipeline für YOLO- und Faster-R-CNN-Modelle. Dabei wurde eine Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit um 15% auf realen Testdatensätzen erzielt, wodurch die Wirksamkeit des Transfer Learnings von synthetischen auf reale Daten bestätigt wurde.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Business Intelligence.
Zusammenfassung
Master-Absolvent und praxisorientierter Al/ML Scientist mit Spezialisierung auf die Entwicklung und Implementierung produktionsorientierter Deep-Learning- und LLM-basierter Systeme sowie skalierbarer Daten- und Al-Lösungen. Nachweisliche Fähigkeit, komplexe Data-Science-Prototypen in funktionale Tools zu überführen, die messbaren geschäftlichen Nutzen schaffen. Motiviert, starke analytische und technische Fähigkeiten in einem kundenorientierten Beratungsumfeld einzusetzen.
Kernkompetenzen: Moderne Machine-Learning-Techniken, MLOps (ClearML), Prompt Engineering, Explainable AI (XAI) und bereichsübergreifende Zusammenarbeit zur Entwicklung wirkungsvoller, vertrauenswürdiger und algorithmischer Lösungen.
Fähigkeiten
- Programmierung: Python, Sql
- Nlp- Und Llm-Techniken: Langchain, Openai Gpt-3.5/4, Instruction Tuning, Chain-Of-Thought Prompting, Zero-Shot/Few-Shot Learning, Bias-Reduzierung, Spacy
- Mlops Und Tools: Clearml, Git, Jupyter, Virtuelle Umgebungen, Aws/Gcp/Azure (Vertraut Mit Deployment/Api-Integration)
- Ml-/Dl-Frameworks: Pytorch, Tensorflow, Scikit-Learn, Hugging Face Transformers
- Datenverarbeitung: Pandas, Numpy, Spacy, Datenbereinigung, Token-Effiziente Verarbeitung, Etl-Pipelines
- Evaluation Und Xai: Rouge-L, Meteor, Cosine Similarity, Model Fine-Tuning, Shap, Lime
- Computer Vision/Multimodale Al: Opencv, Yolo, Faster R-Cnn, Blender, Generierung Synthetischer Daten
Sprachen
Ausbildung
Technical Institute of Rosenheim
Masters in Engineering Sciences, Mechatronics · Mechatronics · Rosenheim, Deutschland
SRM Institute of Science and Technology
Bachelor of Technology, Mechanical Engineering · Mechanical Engineering · Chennai, Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
Convolutional Neural Networks With TensorFlow
Coursera
Crash Course On Python
Coursera
Machine Learning Specialization
Coursera
Neural Networks And Deep Learning
Coursera
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Devakinand ist in Rosenheim, Deutschland ansässig.
Devakinand spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Devakinand hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Devakinand in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 1 Firma gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 7 Monate. Beachten Sie, dass Devakinand möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Devakinand gut geeignet für Rollen wie: Master's Thesis: Analyse von Prompt Engineering zur Datenextraktion aus unstrukturierten Daten, Student Assistant - AI Validation & Prompt Engineering, Student Assistant - Explainable AI for Real-Time Prediction.
Die neueste Position von Devakinand ist Master's Thesis: Analyse von Prompt Engineering zur Datenextraktion aus unstrukturierten Daten bei Technical Institute of Rosenheim.
In den letzten Jahren hat Devakinand für Technical Institute of Rosenheim gearbeitet.
Devakinand hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Bank- und Finanzwesen und Gesundheitswesen. Devakinand hat auch etwas Erfahrung in Fertigung.
Devakinand hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Business Intelligence.
Devakinand hat einen Master in Mechatronics von Technical Institute of Rosenheim und einen Bachelor in Mechanical Engineering von SRM Institute of Science and Technology.
Devakinand hat 4 Zertifikate. Darunter sind: Convolutional Neural Networks With TensorFlow, Crash Course On Python und Machine Learning Specialization.
Die Verfügbarkeit von Devakinand muss bestätigt werden.
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 6 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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