Shreyas Bellegodor Kumarswamy

Generatives KI-Modell zur Gewinnung von Erkenntnissen zur Verbesserung der Trainingseffizienz KI-Pipeline: Optimierung von Schulungen mithilfe SQuAD-ähnlicher Datensätze, Modellvergleich (LLaMA, BART, FLAN-T5) und ROUGE-Bewertung. Implementierung: Multi-Task-Feinabstimmung (QA & Textzusammenfassung), PEFT und Frameworks wie PyTorch und Hugging Face. Ergebnisse: Verbesserte Feedbacksysteme, KI-Auswertung an Unternehmensziele angepasst, messbare Effizienzsteigerung durch proprietäre Daten.

Erfahrener Ingenieur mit Expertise in Computer Vision, Predictive Maintenance und Robotik. Versiert in Python, CAD, FEA und Projektmanagement mit Fokus auf Digitalisierung, Automatisierung und Industrie 4.0. Erfolgreiche Umsetzung von papierlosen Fabriken, KPI-Dashboards und agilen Projekten zur Effizienzsteigerung. Starke Analyse-, Kommunikations- und Teamfähigkeiten zur Förderung innovativer, interdisziplinärer Zusammenarbeit.

Implementierte IIoT für Predictive Maintenance von CNC-Maschinen inkl. Online-Überwachung und ML-gestützter Spindelanalyse. Verlängerte Werkzeuglebensdauer durch datenbasierte Optimierung. Leitete zudem die Einführung einer Roboter-Entgratungsmaschine, erstellte Business-Case, entwarf Vorrichtungen mit GD&T, berechnete Belastungen und optimierte Werkzeugeffizienz mittels VAVE.

Grade: 1.5 Specialized coursework in Data Science, Smart Manufacturing, Digital Transformation, Project Management, and Operations and Supply chain management to enhance skills in Data Analysis, Machine learning, and Quality analysis.

Major subjects focused on Computer Aided Engineering Design and Automotive Engineering, Manufacturing Processes, Management & Entrepreneurship, and Design of Machine Elements providing foundational knowledge for Production and Automotive Engineering