Sukumar R.-Machine-Learning-/KI-Architekt
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Erfahrungen
KI-Berater
- Entwurf durchgängiger KI/ML-Lösungen mit starkem Fokus auf fortschrittliche LLM-Anwendungen, autonome agentische KI-Workflows mit dem MCP-Toolset, Berechnungen von vLM-Embeddings und robuste agentische RAG-Pipelines, um für Kunden aus verschiedenen Branchen einen konkreten Geschäftsnutzen zu schaffen.
- Entwicklung intelligenter agentischer KI-Workflows zur Automatisierung des Abrufs von Wissen und der Schlussfolgerungen für B2B-Kunden, um schneller Geschäftsnutzen zu erzielen.
Machine-Learning-Ingenieur
DataRobot
- Entwicklung und Implementierung von RAG-Pipelines, die verschiedene LLMs (einschließlich instruction-tuned Modelle) mit Vektordatenbanken verbinden. Dadurch wurde die Antwortgenauigkeit um 35% verbessert, die Angabe von Quellen ermöglicht und die Latenz optimiert.
- Leitung der Entwicklung des Produkts ContagionNET zur Erkennung der Viruslast von COVID-19 mithilfe von Computer-Vision-Pipelines und Deep-Learning-Modellen mit Fokus auf Skalierbarkeit. Koordination des weltweit verteilten Teams, wodurch ein Vertrag über ~$20 million für das Unternehmen zur Bekämpfung der Pandemie gesichert wurde.
- Entwicklung umfassender Frameworks zur Erklärbarkeit von Modellen mithilfe von SHAP, Feature-Importance-Analysen und interaktiven Visualisierungstechniken. Dadurch stieg die Akzeptanz der Modelle um 40%; außerdem wurde die Modellinferenz optimiert.
- Implementierung automatisierter Überwachungssysteme zur Erkennung von Data Drift und einer Verschlechterung der Modellleistung. Dadurch wurden Fehlalarme um 27% reduziert.
Softwareentwickler
Standard Chartered Bank
- Mitarbeit an der Entwicklung des Backends für das Private-Banking-Wealth-Management-Projekt der Mobile-Banking-2.0-App für SCB.
Forschungsingenieur - Machine Learning
Fujitsu Labs
- Entwicklung und Bereitstellung von Empfehlungssystemen mit kollaborativen, inhaltsbasierten und hybriden Filteransätzen für UNiCEN Labs im Rahmen einer Initiative der Regierung Singapurs.
- Anwendung statistischer Methoden und Machine-Learning-Algorithmen zur Vorhersage von Menschenbewegungen und Optimierung der Ressourcenverteilung. Dadurch wurde die betriebliche Effizienz um 23% verbessert.
- Durchführung des Versuchsdesigns und strenger Hypothesentests als PoC, um die Leistung des Empfehlungsmodells zu überprüfen und algorithmische Verbesserungen umzusetzen.
Senior Softwarearchitekt
Mobionix
- Erstellung der Produkt-Roadmap auf Grundlage des Austauschs mit Kunden und ihrer Erwartungen. Entwicklung eines funktionsfähigen und vorführbaren Prototyps.
Senior Software Architect
Theatro Labs
- Einstieg in der Series-A-Phase; Entwicklung eines MVP mit integrierten Analysefunktionen, das zusätzliche Finanzierung sicherte.
- Entwurf und Implementierung einer Infrastruktur zur Datenerfassung und analytischer Pipelines für Kundeneinblicke sowie erfolgreiche Einführung der ersten Produktversion.
Technical Architect
Nokia
Consultant Engineer
Polaris Wireless
Senior Staff Engineer
Oracle Corporation
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Telekommunikation, Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen und Regierung und öffentliche Verwaltung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence und Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
- KI-Berater mit über 10 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon 8 Jahre mit Schwerpunkt auf KI und Deep Learning. Spezialisiert auf den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus, von der Modellentwicklung und Feinabstimmung bis zum Aufbau robuster, skalierbarer Bereitstellungs- und Überwachungspipelines. Nachweisliche Erfahrung mit der Bereitstellung und Verwaltung produktionsreifer agentischer KI-Systeme in Produktivumgebungen sowie mit der schnellen Entwicklung kundenorientierter Lösungen für B2B-SaaS.
- Leitung der technischen Entwicklung von AutoML-Systemen bei DataRobot, mit Schwerpunkt auf Modellinterpretierbarkeit, Erklärbarkeit und Leistungsoptimierung durch innovative Anwendungen von LLMs, Computer Vision und Deep-Learning-Algorithmen, einschließlich RAG-Pipelines.
- Leitung global verteilter Teams von ML-Ingenieuren, die erfolgreich wichtige KI-Lösungen für wirkungsvolle Herausforderungen in der Praxis wie COVID-19, Drohnenerkennung usw. bereitgestellt haben.
- Umfassende Kenntnisse in PyTorch, TensorFlow, Python und C++, mit nachgewiesener Erfahrung in der Architektur und Skalierung von KI-Lösungen über HPC- und verteilte Systeme hinweg.
- Nachgewiesene Fähigkeit, statistische Prinzipien und ML-Methoden zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme anzuwenden und dabei mit funktionsübergreifenden Beteiligten zusammenzuarbeiten.
Fähigkeiten
- Spezialisierungen In Ki & Ml: Llms | Agentische Ki (Autonome Multi-Agenten-Systeme) | Rag-Pipelines | Feinabstimmung (Lora/Qlora) | Nlp | Computer Vision | Empfehlungssysteme | Objekterkennung & -Verfolgung | ErkläRbarkeit Von Modellen | Automl
- Mlops & Bereitstellung: Docker | Kubernetes | Ci/Cd | Mlflow | Terraform | Airflow | Aws | Gcp | Sagemaker | Fastapi | Rest Apis | Graphql
- Ki/Ml-Frameworks & Bibliotheken: Pytorch | Tensorflow | Scikit-Learn | Transformers | Vllm | Langchain | Adk | Langgraph | Onnx Runtime | Tensorrt | Dspy | Numpy | Pandas | Opencv | Matplotlib | Shap | Xgboost
- Programmierung, Daten & Big Data:
- Sprachen: Python | C++ | Js | Typescript | Reactjs
- Dateninfrastruktur: Postgresql | Mongodb | Redis | Neo4j | Nosql | Elasticsearch
- Big Data: Spark | Kafka | Databricks
- Tools: Git | Verteiltes Rechnen | Paralleles Rechnen
- Berufliche Kompetenzen:
- FüHrung: FunktionsüBergreifende Zusammenarbeit Und Zusammenarbeit In Verteilten Teams | Projektmanagement | Agile Scrum
- Kernkompetenzen: ProblemlöSung | Kritisches Denken | Effektive Kommunikation | StäNdiges Lernen | Einfallsreichtum
Sprachen
Ausbildung
MKU
Bachelor of Engineering · Elektronik & Kommunikation · Madurai, Indien
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Sukumar ist in München, Deutschland ansässig.
Sukumar spricht folgende Sprachen: Tamil (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Sukumar hat mindestens 18 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Sukumar in mindestens 9 verschiedenen Rollen und für 8 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre. Beachten Sie, dass Sukumar möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Sukumar gut geeignet für Rollen wie: KI-Berater, Machine-Learning-Ingenieur, Softwareentwickler.
Die neueste Position von Sukumar ist KI-Berater.
In den letzten Jahren hat Sukumar für DataRobot gearbeitet.
Sukumar hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen und Telekommunikation. Sukumar hat auch etwas Erfahrung in Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen und Regierung und öffentliche Verwaltung.
Sukumar hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Business Intelligence. Sukumar hat auch etwas Erfahrung in Forschung und Entwicklung (F&E).
Sukumar hat kürzlich in Industrien wie Gesundheitswesen, Informationstechnologie (IT) und Professionelle Dienstleistungen gearbeitet.
Sukumar hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT) und Produktentwicklung gearbeitet.
Sukumar hat einen Bachelor in Elektronik & Kommunikation von MKU.
Sukumar ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.
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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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