Kiran Kumar K.-Angewandte NLP: Wortebenen-Kodierung für präzisere Ereignisprognosen
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Erfahrungen
Angewandte NLP: Wortebenen-Kodierung für präzisere Ereignisprognosen
University of Siegen
- Entwicklung von mehr als 12 Seq2Seq-Modellen (LSTMs/GRUs) zum Training eines KI-Modells, das die Arbeit als Analyst für die Bewertung von KI-Agenten und Online-Projekte in komplexen Systemen unterstützt.
- Durchführung von mehr als 15 Experimenten zur Steigerung der Prognosegenauigkeit um 28%, unter Anwendung analytischen Denkens und Tests der Modelle auf QA und Abdeckung von Grenzfällen.
- Recherche von mehr als 20 Fachartikeln als Berater, um das Design großer Sprachmodelle zu unterstützen und die Übereinstimmung mit logischen Schlussfolgerungen und dem Fachgebiet sicherzustellen.
- Einsparung von 40% Rechenzeit durch Modellkomprimierung mit einem wiederverwendbaren PyTorch-Framework, das Entwickler und Autoren dabei unterstützte, Verbesserungen vorzuschlagen und Richtlinien zu optimieren.
Anwendungen generativer KI mit RAG und LangChain
IBM & Coursera
- Entwicklung eines Frage-Antwort-Bots mit einem großen Sprachmodell und LangChain, wodurch die Effizienz beim Abruf für Online-Projekte in meinem Fachgebiet um 35% stieg.
- Einsatz von Prompt Engineering zum Training eines KI-Modells, wodurch die Antwortgenauigkeit um 25% stieg und irrelevante Ausgaben um 30% sanken; Unterstützung von Aufgaben zur Bewertung von KI-Agenten.
KI-Ingenieur (Masterarbeit)
ABB AG Research Center
- Entwicklung und Bereitstellung von mehr als 32 selbstüberwachten Modellen zum Training eines KI-Modells mit Python und TensorFlow für Aufgaben zur Bewertung von KI-Agenten in komplexen Systemen.
- Aufbau und Verwaltung von Azure-ML-Datenpipelines für 3 Teams, die QA und Entwickler dabei unterstützten, Bewertungsaufgaben zu prüfen und die Abdeckung von Grenzfällen zu verbessern.
- Entwicklung von Pretext-Aufgaben für mehr als 100K Stichproben und Kennzeichnung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen, um die Genauigkeit großer Sprachmodelle zu verbessern und die manuelle Kennzeichnung um 70% zu reduzieren.
- Erzielen starker Geschäftsergebnisse durch den Einsatz analytischen Denkens und logischer Schlussfolgerungen, um klare erwartete Verhaltensweisen und Goldstandards in der Diagnostik festzulegen.
Full-Stack-Entwickler
ABB AG Research Center
- Entwicklung von Full-Stack-Tools mit Python, JavaScript und React zum Training eines KI-Modells, einschließlich der Integration von mehr als 10 Datensätzen/APIs für Aufgaben zur Bewertung von KI-Agenten.
- Zusammenarbeit in einem 10-köpfigen Team als Berater, Verbesserung von Arbeitsabläufen und Reduzierung von Fehlern um 20% sowie Sicherstellung von QA und Abdeckung von Grenzfällen in komplexen Systemen.
- Umsetzung von mehr als 10 Online-Projekten unter Einhaltung von Fristen, Prüfung von Bewertungsaufgaben, Erkennen von Unstimmigkeiten und Unterstützung von mehr als 4 monatlichen Entscheidungen von Stakeholdern im Fachgebiet.
- Entwicklung einer Web-App zur Integration von mehr als 4 erneuerbaren Energiequellen, Kennzeichnung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen, Steigerung des Energieeinsatzes beim Kunden um 35% und Festlegung klarer erwarteter Verhaltensweisen für Richtlinien.
Website zur KI-gestützten Anpassung von Lebensläufen und Anschreiben
- Entwicklung einer Web-App mit großen Sprachmodellen, LangChain, RAG und Pinecone für Aufgaben zur Bewertung von KI-Agenten und zur Verbesserung von Online-Projekten im Fachgebiet.
- Aufbau und Bereitstellung eines KI-Modellsystems mit Cloud-Pipelines, Verbesserung der QA, Kennzeichnung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen und Unterstützung von Vollzeitstellen.
Portfolio für persönlichen KI-Chatbot
- Interaktives Chatbot-Portfolio mit Large Language Models, React, Flask, Tailwind, RAG und chromaDB erstellt, wodurch die Fähigkeiten als AI Agent Evaluation Analyst und das Interesse von Recruitern um 60% gesteigert wurden.
- Git, Docker und CI/CD-Pipelines für QA integriert, um das Training eines KI-Modells zu ermöglichen, die Abdeckung von Sonderfällen zu verbessern und die Prüfzeit von Recruitern um 40% zu senken.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung und Energie.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Qualitätssicherung und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Analyst für die Bewertung von KI-Agenten mit Erfahrung im Training großer Sprachmodelle (LLMs), in der Prüfung von Bewertungsaufgaben auf Logik, Vollständigkeit und Realismus, im Erkennen von Unstimmigkeiten, in der Definition von Goldstandards, in der Kennzeichnung von Argumentationspfaden sowie im analytischen Denken bei komplexen Systemen und Richtlinien.
- Analytisches Denken: Entwicklung von mehr als 12 Seq2Seq-Modellen, die 3+ Teams und 2 Abschlussarbeiten beeinflussten und die Prognosegenauigkeit um 28% steigerten.
- Liebe zum Detail: Prüfung von Bewertungsaufgaben und Szenarien auf Logik, Realismus und Vollständigkeit bei LLMs sowie Erkennen von Unstimmigkeiten und fehlenden Annahmen.
- Vertrautheit mit strukturierten Datenformaten: Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen für Lebensläufe mit Cloud-Pipelines und Prompt-Design, wodurch sich der Anpassungsaufwand um 50% verringerte.
Fähigkeiten
- Programmierung: Python, C/C++.
- Ki & Maschinelles Lernen: Pytorch, Tensorflow, Llms, Prompt Engineering, Bewertung Ki-Generierter Inhalte.
- Full-Stack-Entwicklung: Html, Css, Javascript, React.Js.
- Cloud & Infrastruktur: Aws, Gcp, Azure, Docker, Kubernetes.
- Modellierung & Simulation: Matlab/Simulink, Ansys, Autocad, Catia, Solidworks, Szenariendesign, Richtlinienbewertung, LogikräTsel.
- GroßEs Sprachmodell, Llm, Ki-Modelltraining, Bewertungsaufgaben, LogikräTsel, Strukturiertes Szenariendesign, Json, Yaml, Prompt Engineering, Ki-Generierte Inhalte, Qa, Testfall-Denken, Analytisches Denken, Richtlinienbewertung
Sprachen
Ausbildung
MLR Institute of Technology, JNTUH
Bachelor of Technology, Mechanical Engineering · Maschinenbau · Hyderabad, Indien
University of Siegen
Master of Science, Mechatronics with Specialization in AI · Mechatronik mit Spezialisierung auf KI · Siegen, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
The Systems Modeling Language (SysML®) v1.6
Udemy
AWS Cloud Technical Essentials
AWS & Coursera
Generative AI Engineering with LLMs Specialization
IBM & Coursera
Building Deep Learning Models with TensorFlow
IBM & Coursera
Deep Neural Networks with PyTorch
IBM & Coursera
Introduction to Machine Learning by Andrew Ng
Stanford Online & Coursera
IBM Certified Generative AI Specialist
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Kiran Kumar ist in Siegen, Deutschland ansässig.
Kiran Kumar spricht folgende Sprachen: Hindi (Muttersprache), Telugu (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Kiran Kumar hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Kiran Kumar in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 6 Monate. Beachten Sie, dass Kiran Kumar möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Kiran Kumar gut geeignet für Rollen wie: Angewandte NLP: Wortebenen-Kodierung für präzisere Ereignisprognosen, Anwendungen generativer KI mit RAG und LangChain, KI-Ingenieur (Masterarbeit).
Die neueste Position von Kiran Kumar ist Angewandte NLP: Wortebenen-Kodierung für präzisere Ereignisprognosen bei University of Siegen.
In den letzten Jahren hat Kiran Kumar für University of Siegen, IBM & Coursera und ABB AG Research Center gearbeitet.
Kiran Kumar hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bildung und Energie. Kiran Kumar hat auch etwas Erfahrung in Fertigung.
Kiran Kumar hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Qualitätssicherung. Kiran Kumar hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung.
Kiran Kumar hat einen Master in Mechatronik mit Spezialisierung auf KI von University of Siegen und einen Bachelor in Maschinenbau von MLR Institute of Technology, JNTUH.
Kiran Kumar hat 7 Zertifikate. Darunter sind: The Systems Modeling Language (SysML®) v1.6, AWS Cloud Technical Essentials und Generative AI Engineering with LLMs Specialization.
Die Verfügbarkeit von Kiran Kumar 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 13 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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