Nikhil Cherian

Mitwirkung am Cloud-Migrationsprojekt von Solute. Konzeption und Entwicklung robuster Databricks-Pipelines zur Übertragung von Hive-Data-Warehouse-Tabellen nach Google Cloud Storage (GCS). Entwicklung skalierbarer ETL/ELT-Datenpipelines mit Python und PySpark. Modernisierung der BI-Landschaft durch Migration von Dashboards von icCube zu Tableau.

Erstellung von Data-Science-Produkten durch Softwareentwicklung mit Java, Angular, Docker, SQL, Postgres und Erstellung von Machine Learning/Deep Learning-Modellen für Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit Tensorflow, Keras, Pytorch und Python

Ich arbeite mit Sprachmodellierung, um die Spracherkennung für die Automobilindustrie zu bereichern. Ich setzte Deep Learning-Techniken auf verfügbare deutschsprachige Daten um, um die automobilspezifischen Textdaten zu verfeinern. Meine derzeitige Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung von BERT zur Textkorrektur und grammatikalischen Fehlerkorrektur.

Zusammenarbeit mit dem Fachbereich Sozialwissenschaften der Universität Hildesheim beim Web-Scraping von Meinungen der Menschen zum Thema Migration unter Verwendung von Python und Selenium zur Sammlung der Stimmungen der Menschen.

Kern des Praktikums ist die Entwicklung einer Offline-Spracherkennungs-App für Keyword-Spotting. Durch Künstliche Intelligenz war die Entwicklung von Deep-Learning-Modelle möglich, die die deutsche Sprache erkennen und sie dann nach Android migrieren

Machine Learning, Advanced Machine Learning, Data Analytics, Deep Learning, Big Data Analytics