10/02/2026 updated
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AI/ML Engineering Trainee | Machine Learning & Data Science
Lucknow, India
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B.Tech in Computer Science Engineering with AI & ML (2022-2026)About me
# About Me I am a curious, ambitious, and hardworking individual who enjoys learning new skills and taking on new challenges. I believe that continuous learning and self-improvement are the keys to personal and professional growth.
Data IntelligencePython (Programming Language)Generative AIAWS Data Analytics
Machine Learning
Fundierte Kenntnisse in supervised und unsupervised Learning, einschliesslich Klassifikation, Clustering und Regression. Erfahrung mit Modelloptimierung, Walk-Forward-Validierung und dem Einsatz von Scikit-learn sowie Pandas.
Python-Programmierung
Solide Programmierkenntnisse in Python fuer die Entwicklung von ML-Modellen, Datenpipelines und Webanwendungen. Einsatz von Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn und Flask.
Data Science & Analytics
Kenntnisse in statistischer Analyse, Datenvisualisierung und Business Intelligence. Erfahrung mit Tools wie Tableau, Power BI, SQL und Excel fuer End-to-End-Analyse-Workflows.
Artificial Intelligence & LLMs
Kenntnisse im Bereich Kuenstliche Intelligenz, einschliesslich der Nutzung von Large Language Models (LLMs) und OpenAI API fuer NLP-Anwendungen wie Resume-Analyse und Job-Fit-Scoring.
Natural Language Processing (NLP)
Anwendung von NLP-Techniken wie semantischer Aehnlichkeitsbewertung, Keyword-Extraktion und Sentence Transformers in realen Projekten.
AWS Cloud Fundamentals
Grundkenntnisse in AWS Cloud-Diensten, zertifiziert durch die AWS Cloud Certification.
Datenvisualisierung mit Tableau und Power BI
Erfahrung in der Erstellung von Dashboards und Berichten mit Tableau und Power BI zur Unterstuetzung datengetriebener Entscheidungen.
SQL & Datenbankabfragen
Kenntnisse in SQL fuer Datenbankabfragen und Datenmanagement im Rahmen von Analytics-Projekten.
Streamlit-Anwendungsentwicklung
Entwicklung benutzerfreundlicher Web-Interfaces mit Streamlit fuer ML- und KI-Anwendungen, z.B. fuer Resume-Analyse und Antwortbogen-Auswertung.
Fundierte Kenntnisse in supervised und unsupervised Learning, einschliesslich Klassifikation, Clustering und Regression. Erfahrung mit Modelloptimierung, Walk-Forward-Validierung und dem Einsatz von Scikit-learn sowie Pandas.
Python-Programmierung
Solide Programmierkenntnisse in Python fuer die Entwicklung von ML-Modellen, Datenpipelines und Webanwendungen. Einsatz von Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn und Flask.
Data Science & Analytics
Kenntnisse in statistischer Analyse, Datenvisualisierung und Business Intelligence. Erfahrung mit Tools wie Tableau, Power BI, SQL und Excel fuer End-to-End-Analyse-Workflows.
Artificial Intelligence & LLMs
Kenntnisse im Bereich Kuenstliche Intelligenz, einschliesslich der Nutzung von Large Language Models (LLMs) und OpenAI API fuer NLP-Anwendungen wie Resume-Analyse und Job-Fit-Scoring.
Natural Language Processing (NLP)
Anwendung von NLP-Techniken wie semantischer Aehnlichkeitsbewertung, Keyword-Extraktion und Sentence Transformers in realen Projekten.
AWS Cloud Fundamentals
Grundkenntnisse in AWS Cloud-Diensten, zertifiziert durch die AWS Cloud Certification.
Datenvisualisierung mit Tableau und Power BI
Erfahrung in der Erstellung von Dashboards und Berichten mit Tableau und Power BI zur Unterstuetzung datengetriebener Entscheidungen.
SQL & Datenbankabfragen
Kenntnisse in SQL fuer Datenbankabfragen und Datenmanagement im Rahmen von Analytics-Projekten.
Streamlit-Anwendungsentwicklung
Entwicklung benutzerfreundlicher Web-Interfaces mit Streamlit fuer ML- und KI-Anwendungen, z.B. fuer Resume-Analyse und Antwortbogen-Auswertung.
Experience
Professional experience0 - 5 years
Freelancer since2025
Languages
EnglishFluent
Project history
Aufbau einer Datenpipeline zum Abrufen von OHLCV-Boersendaten und zur Berechnung technischer Indikatoren wie RSI und MACD. Entwicklung von Klassifikationsmodellen zur Vorhersage der naechsten Tagesbewegung. Bewertung der Modellleistung mittels Walk-Forward-Validierung und Sharpe Ratio. Implementierung von Risikomanagementstrategien inklusive Stop-Loss und Positionsgroessierung.
Parsing von Lebenslaeufen und Stellenbeschreibungen zur Extraktion von Skills und Entitaeten. Anwendung semantischer Aehnlichkeitstechniken zur Generierung von Job-Fit-Scores. Einsatz von LLMs fuer ATS-Empfehlungen und Skill-Gap-Analyse. Entwicklung eines Streamlit-basierten Interfaces zum Hochladen von Lebenslaeufen und Generieren von Recruiter-Zusammenfassungen.
Entwicklung eines KI-gestuetzten Systems zur automatischen Bewertung von Antwortboegen und Notenvergabe basierend auf Antwortqualitaet und Relevanz. Einsatz von NLP-Techniken zum Vergleich von Schuelerantworten mit Musterloesungen. Implementierung von semantischem Aehnlichkeits-Scoring und Keyword-Extraktion. Aufbau eines benutzerfreundlichen Streamlit-Interfaces fuer den Upload und die Auswertung.