Sai K.-Spezialist für operative Unterstützung
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Erfahrungen
CPEX (Customer Packaging Experience)
Amazon Development Center
- Verpackungsklassifizierungen zur Druckempfindlichkeit annotiert, um Schäden beim robotergestützten Kommissionieren zu reduzieren
- Für Polybeutel geeignete ASINs identifiziert und durch schnelle Sichtprüfungen den manuellen Aufwand sowie den Testaufwand in FCs reduziert
- Zur Steigerung der Testeffizienz beigetragen, indem ASINs für den Versand in Polybeuteln zertifiziert und unnötiges Kommissionieren, Testen und Einlagern vermieden wurden
Cardinal (Chute-fed Robotic Packing System)
Amazon Development Center
- Produktformen, -größen und Behälterpositionen für Amazons robotergestützte Arbeitsstation Cardinal annotiert und mithilfe KI-basierter räumlicher Analyse die sichere Ablage in Go Carts gewährleistet
- Funktionen wie Vereinzelung, Identifizierung, Größenbestimmung, Kommissionierung, Sortierung, Planung und Platzierung von Paketen in Behältern sowie die Überwachung des Füllvolumens unterstützt, einschließlich Fehlererkennung, Sicherheit der Arbeitsstation und Ausnahmebehandlung
Nike/Hercules (Robotics Video Annotation)
Amazon Development Center
- Ein Team bei der Annotation von Videodaten geleitet, um die Navigation des Hercules-Roboters von Amazon zu verbessern und die Genauigkeit beim robotergestützten Kommissionieren um 18% zu steigern
- Die Funktionen des Hercules-Roboters von Amazon Robotics dokumentiert, darunter ein 7.75 inch hohes Design, das 1250 pounds hebt und mit 50% weniger Komponenten auskommt, um Platz und Effizienz im Fulfillment Center zu optimieren
Spezialist für operative Unterstützung
Amazon Development Center
- Ein Team von 20–30 Mitarbeitenden geleitet und durch Schulungen, Leistungsbeurteilungen und Mentoring die Produktivität um 30% gesteigert
- KI/ML-Datenannotationsinitiativen geleitet, darunter Video-, Bild- und Robotik-Pipeline-Daten für mehrere wichtige Projekte
- ML-Datenannotationsprojekte (Nike Hercules, Robin, Sparrow) gesteuert und eine Qualität von mindestens 98% sowie termingerechte Lieferung sichergestellt
- 10,000+ Bilder/Videos annotiert, die für robotergestütztes Kommissionieren, die Kalibrierung des Verpackungsdrucks und die Überwachung von Warteschlangen genutzt wurden
- SOPs, Einarbeitungsmaterialien und QA-Feedbackschleifen erstellt, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Annotationsfehler um 20% zu reduzieren
- Automatisierte Dashboards in Excel/Power BI erstellt, um KPIs, SLA-Verstöße und Projektstatus zu verfolgen
- Wöchentliche und monatliche Berichte für die Führungsebene erstellt, mit Einblicken in Genauigkeit, Leistung und Risikominderung
- Excel-Tracker genutzt, um Aufgabenabläufe zu verwalten, Risiken zu eskalieren und Projekte an strategischen Zielen auszurichten
- Die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeitender durch die Entwicklung eines umfassenden Einarbeitungs- und Schulungsrahmens um 40% verkürzt
- Individuelle Schulungsprogramme entwickelt und umgesetzt, um die Fähigkeiten einzelner Mitarbeitender und die Gesamtleistung des Teams zu verbessern
- Kundenfeedback analysiert, um Arbeitsabläufe zu verbessern und sicherzustellen, dass das Team SLAs und Kundenzufriedenheitskennzahlen innerhalb von 3 Monaten um 50% erreichte oder übertraf
- Mehrere Machine-Learning-Pilotprojekte und Datenbetriebsprojekte gesteuert und termingerechte Lieferung sowie hochwertige Ergebnisse sichergestellt
- Mit Schulungs- und Einarbeitungsteams zusammengearbeitet, um Einarbeitungsprozesse zu optimieren und neue Mitarbeitende schnell einzugliedern
- Datenanalysen und Dashboards eingesetzt, um KPIs zu überwachen, die Teamleistung zu bewerten und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen
Robin (Conveyor Belt Image Annotation)
Amazon Development Center
- Förderbandbilder für das Training eines Roboterarms annotiert, mit Fokus auf Objekterkennung, Abstände und Ausrichtung für präzises Greifen und korrekte Ausrichtung des Greifers
- Zentrale Erkenntnisse umgesetzt, darunter umfangreiche Datenerfassung für A/B-Tests und kontinuierliches Retraining von Modellen, frühzeitige Investitionen in Simulationen für parallele Tests und automatisierte Ground Truth sowie die Priorisierung von Offboard-Tooling-Software zur Visualisierung räumlicher Daten und Bewertung von KI-Modellen
Sparrow (AI Robotic Picking)
Amazon Development Center
- Unterstützte die Entwicklung von Amazons Sparrow-Robotersystem, indem Objektkategorien und Ausrichtungen annotiert sowie Fehlerfälle bei der Nachverfolgung für das erneute Training des Modells erfasst wurden
- Trug durch fortschrittliche Computer-Vision- und KI-Annotationen zur Automatisierung grundlegender Abläufe in Fulfillment-Centern bei, etwa der Bewegung, Handhabung, Sortierung, Identifizierung und Lagerung von Produkten
Truck Queue
Amazon Development Center
- Annotierte Standbilder von Überwachungskameras, um die Auslastung der Warteschlangen an Cross-Docks und Fulfillment-Centern in Echtzeit einzuschätzen
- Stellte Kennzahlen bereit und löste Warnmeldungen aus, wenn Warteschlangen festgelegte Grenzwerte überschritten, um Staus, Verkehrsverstöße und rechtliche Probleme zu verhindern und gleichzeitig die Ankunftszeiten der Lkw und den Standortbetrieb zu optimieren
Bachelor of Commerce in Computer Applications
Wesley Degree College
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Transport und Logistik, Einzelhandel, Informationstechnologie (IT) und Bildung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Betrieb, Qualitätssicherung, Lieferkettenmanagement, Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
Anpassungsfähiger und ergebnisorientierter Spezialist für KI-Betrieb und Projektmanagement mit über 6 Jahren Erfahrung bei Amazon. Leitung von Machine-Learning-Datenannotationsprojekten von Anfang bis Ende, Optimierung von Abläufen und Führung funktionsübergreifender Teams. Kompetent im Erstellen von Dashboards, der Auswertung von Leistungsdaten und der Verbesserung von SLAs und KPIs. Erfahrung in der Koordination von KI-Robotik-Datenpipelines, der Einarbeitung von Teams und der Berichterstattung an Stakeholder. Engagiert, die KI-Entwicklung durch strukturierte Daten und operative Exzellenz zu unterstützen.
Fähigkeiten
- Datenannotation
- Qa Von Ml-Modellen
- Annotations-Tools
- UnterstüTzung Im Bereich Computer Vision
- Excel
- Power Bi
- DatengestüTzte Entscheidungsfindung
- Datenanalyse
- Kpi-Tracking
- Ursachenanalyse
- Sla-ÜBerwachung
- QualitäTssicherung Und -Kontrolle
- Workflow-Design
- Betriebsmanagement
- Audits Und Fehlermanagement
- Projektkoordination
- Entwicklung Von Sops
- Benutzerdefinierte Annotationsplattformen
- Stakeholder-Berichterstattung
Sprachen
Ausbildung
Wesley Degree College
Bachelor of Commerce · Computeranwendungen · Hyderabad, Indien
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Sai ist in Hamburg, Deutschland ansässig.
Sai spricht folgende Sprachen: Hindi (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).
Sai hat mindestens 9 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Sai in mindestens 8 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 2 Monate. Beachten Sie, dass Sai möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Sai gut geeignet für Rollen wie: CPEX (Customer Packaging Experience), Cardinal (Chute-fed Robotic Packing System), Nike/Hercules (Robotics Video Annotation).
Die neueste Position von Sai ist CPEX (Customer Packaging Experience) bei Amazon Development Center.
In den letzten Jahren hat Sai für Amazon Development Center gearbeitet.
Sai hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Transport und Logistik, Einzelhandel und Informationstechnologie (IT). Sai hat auch etwas Erfahrung in Bildung.
Sai hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Betrieb und Qualitätssicherung. Sai hat auch etwas Erfahrung in Lieferkettenmanagement, Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E).
Sai hat kürzlich in Industrien wie Transport und Logistik, Einzelhandel und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Sai hat kürzlich in Bereichen wie Betrieb, Qualitätssicherung und Lieferkettenmanagement gearbeitet.
Sai hat einen Bachelor in Computeranwendungen von Wesley Degree College.
Die Verfügbarkeit von Sai 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 7 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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