Ranjith Mahesh

Aufbau einer Agentic-AI-Anwendung mit LangGraph und RAG von der Architektur bis zum Deployment. Eigenständige Entwicklung einer Full-Stack-Testmanagement-Anwendung für interne Teams; fertiggestellt 2 Monate vor Plan. Entwicklung von AI-Wissensassistenten und Webanwendungen im F&E-Umfeld.

Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage von Ausfällen und Ersatzteilbedarf, die dem Kunden halfen, Ausfälle und Fehlbestände zu reduzieren. Leitung der Überführung dieser Modelle in den Produktivbetrieb über automatisierte Release-Pipelines in Azure DevOps. Mentoring von Junior-Kolleg:innen und Zusammenarbeit mit Fachbereichen in Europa und Nordamerika.

Datenmigration, Analysen und Reporting für Unternehmenssysteme; Übersetzung von Geschäftsanforderungen in verlässliche Datenlösungen. Aufbau von Dashboards zur Überwachung zentraler Betriebskennzahlen. Koordination von Business Ownern und Team bei kritischen Systemausfällen bis zur Ursachenbehebung.

Fakultät für Informatik, aktuelle Note 1,7, Abschluss im Oktober 2026. Masterarbeit zu einem LLM-Assistenten mit RAG zur Wiederverwendung von FMEA-Risikoanalysen, vorgestellt auf der IEEE ETFA 2026. Benchmarking von 5 LLMs in 150 Konfigurationen; Bestwert in der Expertenbewertung 4,46 von 5. Relevante Module AI-based Decision Support, Data Mining und System Architectures.

Note 8,96 von 10.