Ashish Desai

• Projekt: TaDeA (Tax Defence Analytics) • Literaturrecherche, Präsentation der wichtigsten Erkenntnisse und Umsetzung der AI-Modelle

• Natural Language zu Codegenerierung (Generative KI) • Es wurde eine hochmoderne Methode entwickelt, bei der transformatorbasierte, pre-trained BERT und CodeBERT- Large language models (LLMs) verwendet werden (Hugging Face) • Datenaufbereitung, Datenvorverarbeitung, Datenbereinigung, Modellevaluierung, Ressourcenbewertung • Ergebnis: CodeBLEU-Score: 97% • Natural Language Processing, LLMs, Hugging Face

- Dokumentation & Bewertung der technischen Anforderungen, Architektur, Frameworks für eine Kreativitätsplattform-Anwendung - Erstellung einer Eingabemaske für Matrix-Setup mit React - Dokumentation, Bewertung und Einrichtung einer Kubernetes-Cluster-Anwendung mit Git-Repos, Dockerfiles, Build-Pipeline, Argo-CD-Workflow - Erstellen der Route und Exposition der Kubernetes-Anwendung

• Untersuchung bestehender Methoden und Modelle, Entwicklung eines Modells auf der Grundlage vorhandener Datensätze zu einem bestimmten Thema • Annotation des Datensatzes und Implementierung des Named-Entity-Recognition-Modells unter Verwendung des vorab trainierten BERT-Modells zur Extraktion der Beziehungen und des Wissens aus den Artikeln/Eingabetexten • Natürliche Sprachverarbeitung, LLMs, Datenannotation

• Testautomatisierung, manuelle Tests, Regressionstests, Unit-Tests und Integrationstests mit dem SOAP UI Tool und MySQL • Testfälle in JIRA niederschreiben • Implementieren von Testfällen mit XML und JavaScript • Versionsverwaltung der Testfälle und der Testzyklen mit GitLab • Qualitätssicherung und Analyse von Code und Fehlern

• Entwicklung von responsiven Landing Pages mit HTML5, CSS3, JavaScript und ReactJs • Bootstrap wird speziell für ein besseres Design und eine effizientere Entwicklung eingesetzt • Zusammenarbeit mit dem Team, um Kundenanforderungen zu erfüllen und den Projekterfolg sicherzustellen • Überwachung und Verbesserung der Front-End-Leistung um 15 %, Dokumentation von Anwendungsänderungen und Arbeit an Aktualisierungen • Optimierte Komponenten, clientseitige Skripterstellung, Cross-Browser-Kompatibilität

Hauptaufgabe: Teamleiter • Trainiert ein Modell, das eine Bildunterschrift eines Eingabebildes in einem Satz beschreibt, unter Verwendung des vortrainierten CNN-Modell VGG16 und des LSTM-Framework • Datensatz: Flickr8k, BLEU score: 79%

• Im Frontend-Entwicklungsteam habe ich gelernt, komplette Webseiten im responsiven Design mit HTML5, CSS3 und JavaScript zu erstellen • UI-Templates erstellt und die Responsivität von Landing Pages überprüft • Ich habe ein gutes Zeitmanagement bewiesen und gleichzeitig akademische Verpflichtungen ausgeglichen

Spezialisierung in Software Engineering & Intelligente Systeme

Wichtige Themen - Datenstruktur & Algorithmen, Webtechnologie, Java, C, C++, Big-Data-Analytik, Künstliche Intelligenz, . Net Framework, Datenbankmanagementsystem, Python, Künstliche Intelligenz, Softwaretechnik