
Ing. Shrinidhi Saravanan Sengodan
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Shrinidhi Saravanan Sengodan
- Bis heute 2 Jahre und 10 Monate, seit Aug. 2022
Site Reliability Engineer
Bosch Digital
Skills: DevOps · Release Management · Automation · Reliability Engineering · Oracle Database · Cloud Infrastructure · Configuration Management · Linux System Administration · Infrastructure as code (IaC) · Incident Response · Logging, Alerting & Monitoring · Production Deployment · Agile Methodologies · Container Orchestration · Site Reliability Engineering
- 10 Monate, Nov. 2021 - Aug. 2022
Software Test Engineer
Bosch Global Software Technologies
- Improved efficiency by 70% with Azure branch policies and SonarQube for automated code quality checks. - Automated 270 test cases with Selenium, reducing manual efforts and increasing accuracy. - Conducted JMeter load testing, ensuring reliability and scalability under various user loads. Skills: Azure pipelines · Maven · Selenium · Communication · Microsoft Power BI · Test Automation Tools · Unit Testing · Sonarqube · Java
- 10 Monate, Jan. 2021 - Okt. 2021
Junior Software Engineer
Bosch Global Software Technologies
- Adapted the Bosch collaboration platform, ensuring strict compliance with the Bosch Brand guide. - Created a seamless and cohesive user experience, aligning with brand standards. - Kept stakeholders informed throughout the adaptation process, ensuring transparency and alignment. Skills: HTML · WebSphere Application Server · Bitbucket · Cascading Style Sheets (CSS) · Java · Git
- 5 Monate, Jan. 2020 - Mai 2020
Project Trainee
Bosch Global Software Technologies
- Developed a deep learning model to detect suicidal thoughts in social media content. - Enhanced model performance through feature engineering and hyperparameter tuning. Skills: Python | Keras | Tensorflow | Data Analytics | Data Visualization | Convolutional Neural Networks (CNN) | Deep Learning | Machine Learning | Natural Language Processing (NLP) | Hyperparater Optimization | Django | Computer Vision | Feature Engineering
Sprachen
Englisch
Fließend
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