Priyanka Vokuda

Building AI solutions from ML to GenAI (LLMs, RAG, agents) with scalable results, stakeholder collaboration and agile delivery.

- Mobile Logbuch-Anwendung mit TypeScript und React Native. Erwartete 10x Beschleunigung, mit zentralem Zugriff. - Full-Stack-Entwicklung eines Annotations-Tools für die Automobilindustrie. Realisierte 5x Beschleunigung. Basierend auf Python, Qt und OpenGL - Betreuung der Arbeit von neuen Teammitgliedern.

- Thema: Interactive Objekterkennung, Note: 1.1- Anforderungen verstehen, ergebnisse Kommunizieren und Präsentieren durch demos in eine internationale Umgebung. - Verantwortlich für Forschung und Implementierung der Frontend und Backend Anwendungen mit Datenanalyse und Machine Learning. - Benutzte Konzepte: (Backend) Python, scikit-learn, Tensorflow, Neural Networks (Frontend) Flask, Javascript, HTML, Objekt Orientierte Programmierung, Git.

- Thema: Hand-pose Analyze. - Anforderungen von Kollegen aus anderen Fachbereichen verstehen. - Designerstellung einer Datenanalyseanwendung für Handgelenkbewegung. - Vorbereitung und Modellierung der Zeit-serien Daten durch verschiedene Algorithmen zb. PCA, SVM und Random forests. - Verbesserte Performance in die hoch von ca. 5%. - Benutzte Konzepte: Python, scikit-learn, MATLAB, Git.

- Teamarbeit in einer Agilen Umgebung. - Verantwortlich für Datenanalyse und Visualisierung im Rahmen des Businessintelligence. - Benutzte Konzepte: Java, SQL, QlikView, HTML, Javascript, CSS, design patterns, Objekt Orientierte Programmierung, SVN, JIRA.

- Schwerpunke: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik, Software-Entwicklung, Software-Design. - Projekte, Aufgaben und Präsentationen in Einzeln und Internationales Team. - Absclussnote: 1.66 (Masterarbeit: 1.1)

- Schwerpunkte: Software-Design, Software-Entwicklung, Java, C++, Webprogrammierung - Praktikum bei Tata Elxsi, Bangalore und Projekte ins Thema Bildverarbeitung - Abschlussnote: (8.69/10.00 oder 1.78) - Benutzte Konzepte in die Bachelorarbeit: MATLAB