Selvakumar Ulaganathan - KI-Technologieberater

Q: Wo ist Selvakumar ansässig?

Selvakumar ist in Oud-Heverlee, Belgien ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Selvakumar?

Selvakumar spricht folgende Sprachen: English (Muttersprache), Dutch (Grundkenntnisse) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Selvakumar?

Selvakumar hat mindestens 12 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Selvakumar in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 13 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate . Beachten Sie, dass Selvakumar möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Selvakumar?

Die neueste Position von Selvakumar ist KI-Technologieberater bei Giotto .

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

In den letzten Jahren hat Selvakumar für Giotto , GSK , ACA Group , Ethias Insurance und NRB gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Selvakumar die meiste Erfahrung?

Selvakumar hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT) , Automotive und Energie . Selvakumar hat auch etwas Erfahrung in Pharmazeutika , Bildung und Professionelle Dienstleistungen .

Q: In welchen Bereichen hat Selvakumar die meiste Erfahrung?

Selvakumar hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung . Selvakumar hat auch etwas Erfahrung in Betrieb , Lieferkettenmanagement und Business Intelligence .

Q: In welchen Industrien hat Selvakumar kürzlich gearbeitet?

Selvakumar hat kürzlich in Industrien wie Energie , Pharmazeutika und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Selvakumar kürzlich gearbeitet?

Selvakumar hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) , Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.

Empfohlener Experte

Oud-Heverlee, Belgien

Erfahrungen

Aug. 2024 - Okt. 2024

3 Monate

KI-Technologieberater

Giotto

Unterstützte die Entwicklung eines KI-Produkts für computer-vision-basiertes Gaming.
Unterstützte die Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz-Produkte.
Unterstützte die Entwicklung von ChatGPT-ähnlichen generativen KI-Tools (NLP/LLM).
Tech-Stack: Azure Machine Learning, Vertex AI, LangChain, LangGraph, Llama, ChatGPT, RAG, FastAPI, Asyncio, GPU, CUDA, Haystack.

Jan. 2024 - Bis heute

2 Jahren 3 Monate

Leiter Decision Intelligence GenAI/Agentic-AI

GSK

Leitete GenAI-/Agentic-AI-Initiativen in Pharma, Impfstoffen und der Lieferkette.
Entwickelte generative Agentic-AI-Lösungen für die End-to-End globale Lieferkette.
Entwarf GenAI-Tech-Stack-Architekturen, führte Teams und entwickelte Agentic-AI-Roadmaps.
Verwendete Python für die Entwicklung von KI/ML-Modellen und die Datenverarbeitung.
Einsatz von LangChain, LangGraph, Pydantic AI, Llama, ChatGPT, RAG und Hugging Face zum Aufbau von LLM-Agenten.
Einsatz von Azure AI Search, AI Foundry, OpenAI, Cosmos, FastAPI, MCP und CoPilot zur Skalierung auf über 100 Kunden.
Kubernetes und Azure Databricks für skalierbare Datenanalyse und Orchestrierung von ML-Workflows.
Docker, GitHub, CI/CD, Azure DevOps und Terraform für Versionierung, IaC und agile Zusammenarbeit im Team.
Power BI zur Visualisierung von KI-Ergebnissen und Erkenntnissen.
Entwickelte einen RAG-basierten ChatGPT-ähnlichen Assistenten zur Abfrage von Gesundheits- und klinischen Studiendaten.
Entwickelte GenAI-Tools (RAG- und MCP-Server) für Protokollzusammenfassung und Dokumentensuche.
Erstellte ein LLM-basiertes Multi-Agenten-System für Lieferkettenprobleme (End-to-End-Durchlaufzeitvorhersage).
Erstellte agentenbereite KI-Digitalzwillinge zur Simulation und Optimierung von Produktion und Lieferkette.
Erstellte Power BI-Dashboards zur Visualisierung KI-getriebener Erkenntnisse für Business-Teams.

Dez. 2022 - Juli 2023

8 Monate

Senior Machine-Learning-Ingenieur

ACA Group

Erbrachte Vertragsleistungen als Senior Machine-Learning-Ingenieur.
Untersuchte und identifizierte Edge-KI-Geräte, Kameras, LiDAR-Sensoren und andere Computer-Vision-KI-Tools.
Flashte Edge-KI-Geräte (z. B. Raspberry, Jetson), installierte erforderliche KI-Pakete und konfigurierte Kameras.
Sammelte Anwendungsfalldaten; entwickelte, verpackte, implementierte und überwachte KI-Vision-Modelle auf entfernten Edge-Geräten.
Entwickelte eine Echtzeit-Edge-KI-Videoanalyse-Lösung (Software und Hardware) für Objekterkennung, Segmentierung und Tracking unter Verwendung von NVIDIA Jetson-DeepStream, YOLO, PyTorch, Docker, Terraform, Databricks, SageMaker, CodeBuild, IoT Greengrass, Kinesis, Glue und S3.
Entwickelte eine NLP-Anwendung auf Basis großer Sprachmodelle für intelligente kundenspezifische Suche und kognitive Analysen mit Azure OpenAI, Azure Cognitive Search, LangChain, Llama, Streamlit und Databricks.
Entwickelte eine Anwendung zur Segmentierung textiler Objekte mithilfe von Python, PyTorch, OpenCV, YOLO-Vision-Modellen, Raspberry Pi und Industriekameras.

März 2022 - Dez. 2022

10 Monate

Senior Machine-Learning-Ingenieur

Ethias Insurance

Identifizierte KI-Anwendungsfälle im Versicherungswesen und erstellte eine KI-Roadmap für den produktiven Einsatz.
Verarbeitete große Mengen an Kundendaten zur Generierung von Erkenntnissen und entwickelte DSGVO-konforme ML-Produkte.
Entwickelte eine Reinforcement-Learning-Software in der Produktion für dynamische Preisgestaltung, Churn-Vorhersage, Betrugserkennung und Empfehlungen mit Airflow, MLflow, TensorFlow Agents, PyTorch, Ray RLlib, Scikit-Learn, OpenAI Gym, S3, SageMaker RL-Modellen, Lambda, API Gateway und CloudWatch.
Entwickelte eine Reinforcement-Learning-Experimentier-Software (SaaS, On-Premise und Cloud), um RL vom Experiment bis zur Bereitstellung für Lieferkettenoptimierung, dynamische Preisgestaltung und kritische Entscheidungsfindung zu vereinfachen, mit TensorFlow Agents, PyTorch, Ray RLlib, OpenAI Gym, Courier API, Streamlit, AWS S3, SageMaker RL-Modellen, Lambda, Azure Function Apps und Synapse.
Führte klein angelegte Business-Data-Analytics-Projekte zur Big-Data-Segmentierung und Reduzierung von Personalbacklogs durch, mit XGBoost, Databricks, Python, R, Sphinx, Nox, Pytest, Jira und Confluence.

März 2022 - Dez. 2022

10 Monate

Senior Machine-Learning-Ingenieur

NRB

Unterstützte Kunden bei der Einführung einer AI-First-Strategie, um die digitale Transformation voranzutreiben.
Entwickelte White-Box-KI-Modelle mit Explainable-AI-(XAI)-Technologien für tiefgehende Einblicke in das Modellverhalten.
Bot Unterstützung und fachkundige Beratung, um Proof-of-Concept-Modelle zügig produktiv zu setzen.

März 2022 - Juli 2022

5 Monate

Senior Machine-Learning-Ingenieur

Faktion

Unterstützung bei der Lösung von Open-Set-Erkennungsproblemen und beim Erstellen sowie Bereitstellen von Reinforcement-Learning-Modellen in der Produktion.
Fachliche Beratung zu KI für Spektralbildgebung, NLP und aktuellen Trends in der industriellen KI.

Sept. 2019 - März 2022

2 Jahren 7 Monate

Senior KI/Data-Science-Berater

N-SIDE/Elia Group

Teilnahme an und Leitung von KI-Projekten für verschiedene Energiekunden (drei Projekte gleichzeitig).
Konzeption und Umsetzung von Deep-Learning-Architekturen zur Lösung von Energieproblemen.
Entwicklung von Tools zur Verknüpfung von KI mit Strommarkt- und Netzbetriebsabläufen.
Aufgaben delegiert, Junior Data Scientists betreut und am belgischen KI-Ökosystem (AI4Belgium) teilgenommen.
Einsatz von PyCharm, VS Code und Jupyter Hub/Lab für Python-Entwicklung und Tests.
Einsatz von TensorFlow, Keras, PyTorch, MxNet, Prophet und Scikit-Learn für Modellentwicklung und -vergleich.
Einsatz von Streamlit, TensorBoard, Metabase und Qlik für Modellvisualisierung und -bereitstellung.
Einsatz von Docker, Kubernetes, Dask, AWS und Azure für Training und Deployment von SaaS-KI-Anwendungen.
Entwicklung und Veröffentlichung eines Open-Source-Python-Tools zur Anomalie- und Ausreißererkennung mit Scikit-Learn und GitLab CI/CD.
Entwicklung eines MVP-Reinforcement-Learning-Systems für Angebot-Nachfrage-Probleme bei Elia mit OpenAI Gym, TensorFlow Agents, XGBoost, Dask, Docker, GitLab CI/CD, Streamlit, AWS und Kubernetes.
Entwicklung von POCs und SaaS-KI-Systemen für Echtzeit-Strompreisanpassung, Erstellung von Wartungs-Checklisten für Netze, Tagespreisvorhersagen, Big-Data-Clustering, Veröffentlichung dynamischer Preissignale und Anomalieerkennung unter Verwendung verschiedener Frameworks und Cloud-Services.

Juni 2019 - Okt. 2019

5 Monate

Gründer/Chief Data Scientist

Stealth Startup

Leitung eines Startup-Teams von Data Scientists.
Erfolgreiche Durchführung mehrerer KI-Projekte, darunter staatlich geförderte blutbasierte medizinische Diagnosen mit erklärbarer KI (Shap-XAI), Anomalieerkennung in Zeitreihendaten von Flugzeugsensoren (Scikit-Learn), probabilistische Zeitreihenprognosen für Satellitendaten (MxNet) und SaaS-API-Dashboard-Anwendungen für Predictive Maintenance und Fertigung mit Deep Neural Networks, Shap, Streamlit, Power BI, Docker, Python, GitHub Actions, Azure ML, Functions und Web Apps.

März 2016 - Juni 2019

3 Jahren 4 Monate

KI-Forschungsingenieur

Noesis Solutions

Forschung und Entwicklung innovativer Tools zur Integration von künstlicher Intelligenz und modellbasierter Systemtechnik.
Entwicklung eines autonomen, KI-basierten Optimierers und verschiedener KI-Methoden für proprietäre Software mit neuronalen Netzen, Entscheidungsbäumen und Support Vector Machines auf C++-Basis mit GPU-Unterstützung.
Entwicklung eines KI-Digitalzwillings mit intelligenter Dimensionsreduktion für Volkswagen Deutschland unter Verwendung von Python, C++, Active-Subspace-Methode und Random Forest.

Apr. 2015 - Feb. 2016

11 Monate

Gastforscher

Reykjavik University

Nov. 2011 - Jan. 2012

3 Monate

Freiwilliger Forschungsassistent

Cranfield University

Juni 2010 - Aug. 2010

3 Monate

Gastwissenschaftler

NI Centre for Higher Education

Juli 2009 - Mai 2010

11 Monate

Dozent

Bannari Amman Institute of Technology

Branchenerfahrung

Sehen Sie, in welchen Branchen dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Automotive, Energie, Pharmazeutika, Bildung und Professionelle Dienstleistungen.

Informationstechnologie (IT)

Automotive

Energie

Pharmazeutika

Bildung

Professionelle Dienstleistungen

Erfahrung nach Fachbereich

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

Erfahren in Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung, Betrieb, Lieferkettenmanagement und Business Intelligence.

Informationstechnologie (IT)

Forschung und Entwicklung (F&E)

Produktentwicklung

Betrieb

Lieferkettenmanagement

Business Intelligence

Fähigkeiten

Genai-frameworks: Langchain, Langgraph, Llama, Openai, Chatgpt, Hugging Face, Rag, Haystack
Erklärbare Ki/ml (Xai)-frameworks: Shap, Lime, Shapley, Grad-cam.
Eingebettete Edge-ki/ml: Tensorflow Lite, Raspberry Pi, Google Coral Tpu, Tensorflow Federated.
Ki/ml-frameworks: Tensorflow, Keras, Pytorch, Scikit-learn, Mxnet, Gluonts, Xgboost, Dlib.
Ki/ml-dashboarding-frameworks: Streamlit, Metabase, Angular, Kibana, Power Bi, Shiny.
Cloud/app-services: Gcp, Microsoft Azure, Amazon Web Services, Heroku, Terraform, Databricks
Ki/ml-pipeline-frameworks: Git, Dvc, Gitlab Ci-cd, Dash, Docker, Kubernetes, Spark Ml, Airflow.
Daten-/api-management: Vllm, Text Generation Inference, Stoplight, Openapi, Sqlalchemy
Sonstige Tools: Pycharm, Vs Code, Jupyter Notebooks, Shell-skripting.

Sprachen

Englisch

Muttersprache

Niederländisch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Feb. 2012 - Feb. 2016

Universität Gent

PhD, Entwicklung von KI- und ML-Methoden für IoT · Ingenieurwissenschaften – spezialisiert auf KI · Ghent, Belgien

Sept. 2010 - Okt. 2011

Cranfield University

MSc, Entwicklung von KI-Digitalzwillingen · Numerische Strömungsmechanik · Cranfield, Vereinigtes Königreich

Aug. 2005 - Juni 2009

Anna University

B.E., Flugzeugdesign auf Basis statistischer Methoden · Luftfahrttechnik · Chennai, Indien

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 13

Erfahrung in Informationstechnologie (IT) 5 J.

Durchschn. Dauer 1 J.

Längste Erfahrung 3 J. 3 M.

Fachkenntnisse

Aktuelle Rollen KI-Technologieberater, Leiter Decision Intelligence GenAI/Agentic-AI, Senior Machine-Learning-Ingenieur

Hauptbranchen Informationstechnologie (IT), Automotive, Energie

Hauptfachbereiche Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung

Qualifikationen

Höchster Abschluss Doktor

Profil

Erstellt

März 2026

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Häufig gestellte Fragen

Sie haben Fragen? Hier finden Sie weitere Informationen

Wo ist Selvakumar ansässig?

Selvakumar ist in Oud-Heverlee, Belgien ansässig.

Welche Sprachen spricht Selvakumar?

Selvakumar spricht folgende Sprachen: English (Muttersprache), Dutch (Grundkenntnisse).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Selvakumar?

Selvakumar hat mindestens 12 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Selvakumar in mindestens 10 verschiedenen Rollen und für 13 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate. Beachten Sie, dass Selvakumar möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Selvakumar am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Selvakumar gut geeignet für Rollen wie: KI-Technologieberater, Leiter Decision Intelligence GenAI/Agentic-AI, Senior Machine-Learning-Ingenieur.

Was ist das neueste Projekt von Selvakumar?

Die neueste Position von Selvakumar ist KI-Technologieberater bei Giotto.

Für welche Unternehmen hat Selvakumar in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Selvakumar für Giotto, GSK, ACA Group, Ethias Insurance und NRB gearbeitet.

In welchen Industrien hat Selvakumar die meiste Erfahrung?

Selvakumar hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Automotive und Energie. Selvakumar hat auch etwas Erfahrung in Pharmazeutika, Bildung und Professionelle Dienstleistungen.

In welchen Bereichen hat Selvakumar die meiste Erfahrung?

Selvakumar hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E) und Produktentwicklung. Selvakumar hat auch etwas Erfahrung in Betrieb, Lieferkettenmanagement und Business Intelligence.

In welchen Industrien hat Selvakumar kürzlich gearbeitet?

Selvakumar hat kürzlich in Industrien wie Energie, Pharmazeutika und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Selvakumar kürzlich gearbeitet?

Selvakumar hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Selvakumar?

Selvakumar hat einen Doktor in Ingenieurwissenschaften – spezialisiert auf KI von Universität Gent, einen Master in Numerische Strömungsmechanik von Cranfield University und einen Bachelor in Luftfahrttechnik von Anna University.

Wie ist die Verfügbarkeit von Selvakumar?

Selvakumar wird ab März 2026 vollzeit verfügbar sein.

Wie hoch ist der Stundensatz von Selvakumar?

Der Stundensatz von Selvakumar hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Selvakumar beauftragen?

Um Selvakumar zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 688-848 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.