Mukund Biradar - AI Engineer | Sr Python Backend Specialist | Agentic AI

Q: Welche Sprachen spricht Mukund?

Mukund spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Mukund?

Mukund hat mindestens 11 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Mukund in mindestens 9 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 3 Monate . Beachten Sie, dass Mukund möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Mukund?

Die neueste Position von Mukund ist Voice AI Chatbot - Echtzeit-Audioassistent .

Q: Für welche Unternehmen hat Mukund in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Mukund für Deloitte , Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) , IBM und Intel gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Mukund die meiste Erfahrung?

Mukund hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Bildung und Einzelhandel . Mukund hat auch etwas Erfahrung in Fertigung und Professionelle Dienstleistungen .

Q: In welchen Bereichen hat Mukund die meiste Erfahrung?

Mukund hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Produktentwicklung und Business Intelligence . Mukund hat auch etwas Erfahrung in Betrieb und Qualitätssicherung .

Q: In welchen Industrien hat Mukund kürzlich gearbeitet?

Mukund hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Fertigung und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Mukund kürzlich gearbeitet?

Mukund hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Betrieb und Qualitätssicherung gearbeitet.

Q: Was ist die Ausbildung von Mukund?

Mukund hat einen Master in Computer Science von University of Pune .

Empfohlener Experte

Deutschland

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Erfahrungen

März 2026 - März 2026

1 Monat

Voice AI Chatbot - Echtzeit-Audioassistent

▶ Einen Echtzeit-Sprachassistenten gebaut (STT → LLM → TTS-Pipeline), mehrere STT-Anbieter wie faster-whisper und Azure Speech gebenchmarkt und bewertet. Sub-3s-Latenz erreicht, Groq API (Llama 3) mit Multi-Turn-Memory genutzt - mit direkter Behandlung von Edge Cases bei Diktat, Namen und Passcode-Erkennung.

Okt. 2025 - Jan. 2026

4 Monate

Frankfurt, Deutschland

Senior AI Engineer / LLM Developer

Deloitte

Multi-Agenten-AI-Workflows auf Azure AI Foundry entworfen und umgesetzt, mit einer Hierarchie aus Planner → Manager → Domain-Agent für Enterprise-Automatisierung in den Personas Finance Agent, Comparison Agent und Operations.
Spezialisiert auf die Entwicklung von KI-gestützten kundenorientierten Oberflächen und Conversational Chatbots, mit Integration von LLMs, RAG-Architekturen, agentischen Pipelines, Celery-Worker-Skalierung, Pydantic, Typannotationen, Azure Blob Storage, RabbitMQ und Backend-APIs für durchgängige digitale Lösungen für Unternehmenskunden.
Erreicht 40 % bessere Retrieval-Genauigkeit
Produktionsreife, versionierte, öffentlich zugängliche FastAPI-APIs (v1/v2) mit OpenAPI/Swagger-Dokumentation, Rate Limiting und Latenz unter 100 ms aufgebaut und verantwortet - mit Integration von LLM-Agenten, Event-Triggers und Vektordatenbanken für semantische Dokumentensuche.
70 % weniger Datenbanklast durch Redis-Caching, Query-Optimierung und horizontale Skalierung erreicht — bei 99,9 % SLA für Datendienste.
OAuth2/JWT-Authentifizierung, Role-Based Access Control (RBAC), Redis-Caching und pytest-Automatisierung implementiert. Containerisierte Services über Docker und CI/CD-Pipelines auf Azure/AWS ausgerollt.
Generative AI & LLM Multi-Agenten-LLM-Workflows auf Azure AI Foundry mit LangChain, RAG-Pipelines und Vektordatenbanken für die Enterprise-Dokumentensuche gebaut. Konversationsbasierte AI-Oberflächen mit Prompt Engineering und LLMOps umgesetzt und dabei 40 % bessere Retrieval-Genauigkeit erreicht.
Verteilte Celery-Task-Queues mit Redis- und RabbitMQ-Brokern für asynchrone Hintergrundverarbeitung, Worker-Skalierung und Retry-Strategien über Multi-Tenant-AI-Workflows hinweg entworfen und betrieben.
End-to-End-LLM-Lösungen über den gesamten Stack hinweg entwickelt: Python, LangChain, LangGraph, Azure OpenAI, RAG, FastAPI, Docker und Kubernetes - von Embedding-Pipelines bis zu ausgelieferten agentischen Workflows.

Jan. 2025 - Mai 2025

5 Monate

PDF-RAG LLM System

▶ Ein End-to-End-RAG-System gebaut: PDF-Ingestion → Textextraktion → semantisches Chunking → Vektor-Embeddings → natürliche Sprach-Q&A auf eigenen Wissensbasen.
▶ Vollständiger LLM-Stack mit versionierter REST-API-Schicht (FastAPI + OpenAPI/Swagger), LangChain-Orchestrierung und AWS-kompatibler Vektorspeicherung - ausgelegt für Entwicklerintegration und externe Nutzung.

Apr. 2023 - Juni 2024

1 Jahr 3 Monate

München, Deutschland

Senior Python Developer

Leibniz-Rechenzentrum (LRZ)

High-Throughput-ETL/ELT-Datenpipelines für die Ingestion, Transformation und Validierung von strukturierten und unstrukturierten Daten über PostgreSQL und AWS S3 entworfen und gepflegt.
Über 5 TB Forschungsdaten auf S3-kompatibler Objektspeicherung (Minio/AWS S3) verwaltet und mit automatisiertem Pipeline-Monitoring und Alerting 99,9 % Verfügbarkeit gehalten.
Ansible: Playbooks eingesetzt und betreut, um die Sammlung von Log-Rotation über mehr als 20 verteilte Forschungsserver zu automatisieren, manuelle SSH-basierte Log-Abfragen zu vermeiden und zentrale Log-Analyse zu ermöglichen - wodurch der Betriebsaufwand um 60 % gesenkt wurde.
Ansible genutzt, um Paket-Updates und Konfigurationsänderungen über die gesamte Serverflotte zu orchestrieren und so einen konsistenten Systemzustand sowie weniger Konfigurationsdrift sicherzustellen.
Zu Deployment- und Staging-Strategien beraten (Dev → Staging → Prod), Standards für Umgebungsparität und Rollback-Verfahren für containerisierte AI-Services definiert.
Containerisierte Python-Microservices mit FastAPI und asyncio entwickelt und per Docker für skalierbare Backend-Systeme deployt.
↓ 70 % weniger Datenbanklast
TDD-Kultur mit pytest und Robot Framework vorangetrieben - vollständige Unit-, Integrations- und Regression-Test-Suiten für REST-APIs und ETL-Pipelines.

Juli 2022 - Feb. 2023

8 Monate

Bengaluru, Indien

Python Lead

IBM

Python-Entwicklungsteams geleitet, die Backend-Lösungen und REST-API-Integrationen geliefert haben; Architektur-Design-Dokumente und technische Spezifikationen erstellt.
↑ 80 % weniger manueller Aufwand erreicht
CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions für automatisierte Builds und Deployments aufgesetzt; OAuth2- und JWT-Authentifizierung für sicheren API-Zugriff implementiert.
Services mit Docker und Kubernetes containerisiert und orchestriert.

Sept. 2021 - Juni 2022

10 Monate

Bengaluru, Indien

Python Consultant (Search & Data)

Intel

Coveo Search konfiguriert und mit XML, Datenbanken, Salesforce und AWS S3 für Content-Indexing- und Retrieval-Pipelines integriert, die monatlich 500.000+ Datensätze verarbeiten.
Produktionsfehler analysiert und behoben und dabei Root-Cause-Analysen über Backend-, Datenbank- und Integrationsschichten hinweg durchgeführt.
↑ 40 % bessere Suchgenauigkeit erreicht

Mai 2015 - Aug. 2020

5 Jahre 4 Monate

Beijing, China

Senior Software Engineer

Sinomonitor International

Die Full-Lifecycle-Entwicklung einer Lernplattform und einer E-Commerce-Website mit Django und PostgreSQL geleitet.
APIs für interne Teams und Dritte erstellt und abgesichert, gestützt auf mehrere RDBMS-Backends (PostgreSQL, Oracle, MS SQL Server).
Mit den Database-Engineering-Teams zusammengearbeitet, um Schema-Änderungen, Stored Procedures und Standards für Datenqualität abzustimmen.
ETL-Pipelines mit Pandas und NumPy für Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und ML-basierte Videoanalyse über 5+ Quellsysteme hinweg aufgebaut (Excel, MySQL, Oracle 11G/12 C, SQL Server).
Eine skalierbare ETL-Architektur entworfen, die die Reporting-Zeit von Stunden auf Minuten reduziert hat; Tableau- und Power-BI-Dashboards für Business Intelligence erstellt.

Feb. 2014 - Apr. 2015

1 Jahr 3 Monate

Pune, Indien

Database Administrator

Develop Dreamz Industries

Oracle- und MS SQL Server-Datenbanken verwaltet - Query-Optimierung, Schema-Design und Datenintegrität über Unternehmenssysteme hinweg.
Anwendungsmodule auf Basis funktionaler Spezifikationen und architektonischer Vorgaben entworfen und entwickelt.

Mai 2012 - Jan. 2014

1 Jahr 9 Monate

Pune, Indien

Database Engineer

Psystems IT Services

Datenbankschemata, Stored Procedures und ETL-Skripte für Datenmigration und Reporting entworfen und gepflegt.
Oracle 11 G R1/R2 /12 C/ RAC- und Data Guard-Umgebungen verwaltet und dabei Clusterware, RMAN Backup/Recovery, DB-Tuning und Tablespace-Optimierung überwacht, um Stabilität und hohe Verfügbarkeit auf Enterprise-Niveau sicherzustellen.

DocsAI – Produktionsreifes Document-RAG-System

Eine durchgängige lokale RAG-Pipeline mit FastAPI und React entworfen, um semantisches Indexing und kontextgestützte natürliche Sprachfragen über große PDFs und Textdateien hinweg zu ermöglichen.
Sentence-bewusstes Text-Chunking umgesetzt, kombiniert mit lokalen 'all-MiniLM-L6-v2'-Embeddings und selbst gehostetem ChromaDB-Vector-Storage in Docker-Volumes, um externe Cloud-Kosten zu vermeiden.
Die Groq API (Llama 3) mit typisierten System-Guardrails integriert, um die Genauigkeit von Quellenangaben sicherzustellen und das Risiko von LLM-Halluzinationen zu verringern.
Einen containerisierten Multi-Service-Deployment-Stack mit Docker Compose konfiguriert und eine Enterprise-Migrations-Roadmap für die Produktion entworfen (AWS S3, pgvector/RDS, ECS Fargate und ALB).

Branchenerfahrung

Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bildung, Einzelhandel, Fertigung und Professionelle Dienstleistungen.

Informationstechnologie (IT)

Bildung

Einzelhandel

Fertigung

Professionelle Dienstleistungen

Erfahrung nach Fachbereich

Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence, Betrieb und Qualitätssicherung.

Informationstechnologie (IT)

Produktentwicklung

Business Intelligence

Betrieb

Qualitätssicherung

Zusammenfassung

Senior AI Engineer und Python Backend Specialist mit über 12 Jahren Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen im großen Maßstab. Aktuell entwickle ich Multi-Agenten-AI-Workflows und RAG-Pipelines für Deloitte auf Azure AI Foundry und erreiche dabei 40 % bessere Retrieval-Genauigkeit und 70 % weniger manuelle Bearbeitungszeit. Starke Basis in verteilten Microservices, ETL-Pipelines, Cloud-native Deployments (Azure, AWS) und Infrastruktur-Automatisierung mit Ansible. Erfahrung über den gesamten ML/LLM-Stack hinweg - von Embedding-Pipelines und Vektordatenbanken bis hin zu Agent-Orchestrierung und LLMOps - mit nachweislich messbarem Business-Impact in Enterprise-Umgebungen.

Fähigkeiten

Sprachen: Python (PrimäR), Java, Typescript, Javascript, Node.Js, Sql, Pl/Sql
Ai / Llm: Langchain, Langgraph, Azure Openai, Rag-Pipelines, Prompt Engineering, Llmops, Vektordatenbanken, Semantische Suche, Multi-Agenten-Orchestrierung, Nlp, Speech-To-Text (Stt), Whisper, Audioverarbeitung
Cloud & Devops: Azure Ai Foundry, Azure Devops, Aws, Docker, Kubernetes, Ansible, Aks (Azure Kubernetes Service), Docker Compose, Ci/Cd, Google Cloud Platform (Gcp)
Frameworks: Fastapi, Django, Flask, React, Sqlalchemy, Sqlmodel, Asyncio (Async/Await), Typannotationen, Pydantic
Agentic Dev Tools: Claude Code, Cursor, Github Copilot
Datenbanken: Cosmosdb, Postgresql, Oracle, Ms Sql Server, Redis, Minio S3
Data Eng.: Etl/Elt-Pipelines, Pandas, Numpy, Hadoop, Reverse Engineering
Apis & Sec.: Restful Apis, Public Api Design, Api-Versionierung, Openapi/Swagger, Rate Limiting, Microservices, Oauth2, Jwt, Postman
Testing: Tdd, Pytest, Robot Framework, Unit-/Integration-/Testplan-Erstellung, Selenium
Automation: Ansible, Shell-Scripting
Monitoring: Logging, Observability, Performance-Monitoring, Debugging
Bi & Reporting: Tableau, Power Bi, Deepinsight, Interaktive Datenvisualisierung, Event-Tracking, Web Analytics
Methodik: Agile (Scrum/Kanban), Jira, Azure Boards, Technische Dokumentation

Sprachen

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Okt. 2009 - Juni 2011

University of Pune

Master of Computer Science · Computer Science · Indien

Zertifikate & Bescheinigungen

ChatGPT Masters: AI Prompt Engineering - 16 Stunden

Azure AI Foundry - praktische Enterprise-Deployments

Machine Learning: Generative AI, Datenanalyse mit Pandas

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 10

Erfahrung in Informationstechnologie (IT) 6 J.

Durchschn. Dauer 1 J. 1 M.

Längste Erfahrung 5 J. 3 M.

Globale Erfahrung

Länder gearbeitet 3 (Indien, Deutschland, China)

Hauptland Indien

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen Voice AI Chatbot - Echtzeit-Audioassistent, Senior AI Engineer / LLM Developer, PDF-RAG LLM System

Hauptbranchen Informationstechnologie (IT), Bildung, Einzelhandel

Hauptfachbereiche Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

Qualifikationen

Höchster Abschluss Master

Zertifikate erworben 3

Profil

Erstellt

August 2026

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Häufig gestellte Fragen

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Mukund spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).

Mukund hat mindestens 11 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Mukund in mindestens 9 verschiedenen Rollen und für 7 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 3 Monate. Beachten Sie, dass Mukund möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Mukund gut geeignet für Rollen wie: Voice AI Chatbot - Echtzeit-Audioassistent, Senior AI Engineer / LLM Developer, PDF-RAG LLM System.

Die neueste Position von Mukund ist Voice AI Chatbot - Echtzeit-Audioassistent.

In den letzten Jahren hat Mukund für Deloitte, Leibniz-Rechenzentrum (LRZ), IBM und Intel gearbeitet.

Mukund hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bildung und Einzelhandel. Mukund hat auch etwas Erfahrung in Fertigung und Professionelle Dienstleistungen.

Mukund hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence. Mukund hat auch etwas Erfahrung in Betrieb und Qualitätssicherung.

Mukund hat kürzlich in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Fertigung und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.

Mukund hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Betrieb und Qualitätssicherung gearbeitet.

Mukund hat einen Master in Computer Science von University of Pune.

Mukund hat 3 Zertifikate. U.a: ChatGPT Masters: AI Prompt Engineering - 16 Stunden, Azure AI Foundry - praktische Enterprise-Deployments, Machine Learning: Generative AI und Datenanalyse mit Pandas.

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Erfahrungen

Voice AI Chatbot - Echtzeit-Audioassistent

Senior AI Engineer / LLM Developer

Deloitte

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Python Lead

IBM

Python Consultant (Search & Data)

Intel

Senior Software Engineer

Sinomonitor International

Database Administrator

Develop Dreamz Industries

Database Engineer

Psystems IT Services

DocsAI – Produktionsreifes Document-RAG-System

Branchenerfahrung

Erfahrung nach Fachbereich

Zusammenfassung

Fähigkeiten

Sprachen

Ausbildung

University of Pune

Master of Computer Science · Computer Science · Indien

Zertifikate & Bescheinigungen

ChatGPT Masters: AI Prompt Engineering - 16 Stunden

Azure AI Foundry - praktische Enterprise-Deployments

Machine Learning: Generative AI, Datenanalyse mit Pandas

Statistiken

Erfahrung

Globale Erfahrung

Fachkenntnisse

Qualifikationen

Profil

Häufig gestellte Fragen

Welche Sprachen spricht Mukund?

Wie viele Jahre Erfahrung hat Mukund?

Für welche Rollen wäre Mukund am besten geeignet?

Was ist das neueste Projekt von Mukund?

Für welche Unternehmen hat Mukund in den letzten Jahren gearbeitet?

In welchen Industrien hat Mukund die meiste Erfahrung?

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