Sagar (Mattikere) Mattikere Anand-Graphbasierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG)
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Erfahrungen
Graph-basierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG)
Philipps-Universität Marburg
- Entwickelte ein GraphRAG-System, das semantische Vektoren (Chroma) und Wissensgraphen (NetworkX/Neo4j) kombiniert, um mehrstufige Q&A zu Klimapolitik-Dokumenten zu ermöglichen.
- Setzte Llama 3/Gemma über Ollama für lokale Inferenz ohne Kosten ein; erzielte ~95% Genauigkeit bei der Extraktion von Entitäts-Beziehungen.
- Erstellte eine Ingestions-Pipeline für PDFs und CSV-Dateien mit 48.000 Zeilen; wendete gruppierte Medianimputation an und verminderte Datenlücken.
Twitter-Stimmungsanalyse mit BERT + Erklärbarkeit
- Feinabgestimmtes BERT-base-Modell auf über 50.000 Tweets für mehrklassige Sentiment-Analyse (85% F1); bereitgestellt über Hugging Face Transformers.
- Integrierte LIME/SHAP, um menschenlesbare Merkmalsattributionen zu erzeugen; visualisiert in Streamlit zur Überprüfung durch Stakeholder.
EV-Insights-ML-API mit Docker
- Setzte eine produktionsreife Flask-API in Docker ein; sagte die Reichweite von Elektrofahrzeugen mit Random Forest voraus.
- Erstellte eine ETL-Pipeline; lieferte Echtzeit-Einblicke ans Dashboard.
Forschungsassistent
Dayananda Sagar University
- Koordinierte vergleichende Analyse von Algorithmen (SVM, Logistische Regression, Random Forest) zur Optimierung von Diagnosen; erreichte eine Modellbewertung von 96,73% mit SVM-Modellen auf Referenzdatensätzen.
- Setzte VGG16-Transferlernen für Merkmalsextraktion ein und optimierte die Leistung des Deep-Learning-Modells bei begrenzten medizinischen Bilddaten, um gutartige von bösartigen Tumoren zu unterscheiden.
- Unterstützte bei der Aufbereitung von Forschungsergebnissen und trug zur Manuskripterstellung mit LaTeX und Microsoft Office bei, um die Veröffentlichung für ICRTC-2023 zu unterstützen.
- Entwickelte Datenpipelines mit Python und TensorFlow in einem sechsmonatigen Projekt, um die Vorverarbeitung und Augmentierung von über 10.000 medizinischen Bildaufnahmen zu automatisieren, wodurch der manuelle Datenaufwand um 70% reduziert und die nachfolgenden Modelltrainingszyklen beschleunigt wurden.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Informationstechnologie (IT), Automotive und Gesundheitswesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Business Intelligence.
Zusammenfassung
Master-Student im Bereich KI/ML mit Expertise in maschinellem Lernen, RAG-Systemen und LLM-Einsatz. Nachweisliche Erfolge in der Entwicklung produktionsreifer KI-Lösungen für Bedrohungserkennung und sichere Datenanalyse.
Fähigkeiten
Programmierung & Ml — Python (Fortgeschritten), Maschinelles Lernen (Pandas, Scikit-Learn), Ki-Modelle (Rag, Langchain), Html, Css
Datenbanken & Devops — Sql, Postgresql, Docker, Git, Api
Soft Skills — Gute KommunikationsfäHigkeiten, SelbststäNdiges Arbeiten, ProblemlöSungskompetenz, Eigeninitiative
Sprachen
Ausbildung
Philipps-Universität Marburg
M.Sc. in Informatik · Informatik · Marburg, Deutschland
Dayananda Sagar University
B.Tech in Informatik · Informatik · Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
British Airways - Data-Science-Job-Simulation
Forage
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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