Rosh an	
AI/M L E ngin eer	
ro sh an .y a d av2 8 12 97@ gm ail. c o m	 	96 430 37 771	 	G uru gra m , I n dia	 	
h ttp s:/ /w ww.li n ked in .c o m /in /r o sh an -y a d av/	 	
P R O FIL E
AI/M L E ngin eer w it h  3  y e a rs  o f e x p erie n ce  i n  i n te rp re tin g a n d a n aly z in g d ata  t o  f u el c o rp ora te  g ro w th .	 	
P ro fic ie n t i n  b u ild in g r o b u st m ach in e l e a rn in g m od els  t h at p ro vid e v a lu ab le  i n sig h ts  e n ab li n g d ata -d riv e n	 	
d ecis io n -m ak in g.
P R O FE SSIO N AL E X PE R IE N CE
AI/M L 	E ngin eer	
iO PE X  	Tech n olo g ie s 	P riv a te  	L im it e d	
&bull;P erfo rm ed  D ata  V is u ali z a tio n , e x p lo ra to ry  d ata  a n aly sis  a n d s ta tis tic a l a n aly sis  t o	 	
g en era te  i n sig h ts .	
0 9/2 0 21 &ndash;  p re se n t
G uru gra m , I n dia	
&bull;P erfo rm ed  T ra in in g, H yp erp ara m ete r t u n in g, a n d M od el S ele ctio n .
&bull;D eve lo p ed  a  c o m pre h en siv e  s e n tim en t a n aly sis  m od el u sin g T ra n sfo rm ers  f o r a	 	
c li e n t b y a n aly z in g c u sto m er a n d a g en t c h at t r a n sc rip tio n s.
&bull;W ork ed  a n d T ra in ed  C on vo lu tio n al N eu ra l N etw ork s(C N N) u sin g T en so rF lo w  a n d	 	
N atu ra l L an gu ag e P ro ce ssin g ( N LP ) m od els .
&bull;U pli f te d  a  M ach in e L ea rn in g i n te n t c la ssif ic a tio n  m od el a cc u ra cy  b y 1 0 % .
&bull;Fin e-tu n ed  L L M (L la m a2 ) A I m od el f o r b u sin ess u se  c a se .
&bull;C olla b ora te d  w it h  5 +  d ata  e n gin eers  t o  i m pro ve  t h e m od el p re d ic ta b ili t y .	
Ju n io r 	D eve lo p er 	(I n te rn )	
Vse r v  	In fo sy ste m s 	P riv a te  	L im it e d	
&bull;D eve lo p, t e st, a n d m ain ta in  s c a la b le  P yth on  a p pli c a tio n s.	
0 6/2 0 18  &ndash;  0 7/2 0 18	
D elh i,	 I n dia	
&bull;U tili z e P yth on  l i b ra rie s f o r e ffic ie n t a n d e ffe ctiv e  c o d e i m ple m en ta tio n .
&bull;D esig n  a n d i m ple m en t R EST fu l A PIs  f o r s e a m le ss  c o m mun ic a tio n  b etw een	 	
co m pon en ts .	
S K IL L S
End t o  E nd d ep lo ym en t |  D eep  L ea rn in g |  A uto m atio n  |  D ock er |  A PI ( F la sk , F astA PI) |  S Q L |  G IT  |  L O RA |
M ach in e L ea rn in g A lg orit h m s(L in ea r R eg re ssio n ,L og is tic  R eg re ssio n ,D ecis io n  T re e,K -M ea n s C lu ste rin g) |
P yth on (S cik it - le a rn , P an das, N um py) |  T en so rF lo w  |  L arg e L an gu ag e M od el( L L M ) |  L an gch ain  |  K afk a |
C N N |  R N N |  T ra n sfo rm ers  |  N LP  |  N LT K  |  P yto rc h  |  W ord 2V ec |  B ER T |  V ecto r D ata b ase  |
P R O JE C TS
Data In sig h ts  	- I n te n t 	a n d 	E ntit y  	R eco gn it io n  	M od el 	u sin g 	sp aC y	
O bje ctiv e	: D eve lo p ed  a  n atu ra l l a n gu ag e p ro ce ssin g m od el u sin g s p aC y t o  r e co g n iz e i n te n t a n d e n tit ie s i n	 	
t e x tu al d ata .	
&bull;D ata  C olle ctio n  a n d A nnota tio n	: R ece iv e d  u n la b ele d  d ata  f r o m  t h e c li e n t. L ab ele d  t h e d ata  w it h  t h e h elp  o f	 	
n er- a n nota to r.
&bull;D ata  P re p ro ce ssin g	: C on du cte d  d ata  p re p ro ce ssin g l i k e r e m ovin g t h e s to p -w ord s, L em matiz a tio n  e tc .	
&bull;M od el I n te g ra tio n	: T ra in ed  m od el( e n _co re _w eb _sm ) o n  o u r d ata  u sin g s p aC y a rc h it e ctu re  b y l o ad in g a  p re -	
tr a in ed  E ngli s h  l a n gu ag e m od el p ro vid ed  b y s p aC y.
&bull;T ra in in g a n d E va lu atio n	: T ra in ed  t h e m od el,  m on it o re d  t r a in in g p ro g re ss a n d o p tim iz ed  h yp erp ara m ete rs	 	
to  a ch ie ve  o p tim al p erfo rm an ce .
&bull;R esu lt s	: T he t r a in ed  m od el a cc u ra te ly  r e co g n iz ed  i n te n t a n d e n tit ie s i n  t e st d ata , w it h  a n  o ve ra ll a cc u ra cy  o f	 	
ove r 9 0 % .	
Envir o n m en t	 :  S pacy, P an das, F astA PI, D ock er, G IT	
                                                                                                                                                               	r o sh an .y a d av2 8 12 97@ gm ail. c o m

Reg alA I 	- L arg e 	L an gu ag e 	M od el( L L M )	
 F in e-T u n ed  a n d i n te g ra te d  a  A rtif ic ia l I n te lli g en ce (A I) L arg e L an gu ag e M od el( L la m a-2 ) t h at c a n	 	
h elp  i n  m ult ip le  b u sin ess r e q u ir e m en ts  a n d d eve lo p  a  q u estio n -a n sw erin g m od el.	
&bull;D ata  P re p ara tio n :	 P re p are d  a  q u estio n -a n sw erin g d ata  a n d t h en  i n te g ra te d  i t  i n  t h e f o rm at o f p ro m pt	 	
w hic h  L la m a-2  a cce p ts .
&bull;M od el F in e-T un in g	: T ra in ed  t h e m od el u sin g S u perv is e d  F in e T u n in g(S FT ) w it h  t h e h elp  o f Q LoR A.	
&bull;M od el E va lu atio n	: R evie w ed  t h e t r a in in g r e su lt s  i n  t h e T en so rb oard  a n d b y c h eck in g t h e o u tp u t b y	 	
p ro vid in g s a m ple  p ro m pts .	
E nvir o n m en t	 :  L la m a2 , T ra n sfo rm ers, P eft, B it s a n dbyte s, D ock er, G IT	
C hatS en tin el 	-  S en tim en t 	A naly sis  	fo r 	C usto m er 	C hat 	T ra n sc rip ts	
O bje ctiv e	: D eve lo p ed  a  c o m pre h en siv e  s e n tim en t p re d ic tio n  m od el f o r a  p ro m in en t c li e n t b y a n aly z in g	 	
cu sto m er a n d a g en t c h at t r a n sc rip tio n s. E m plo ye d  a d va n ce d  N atu ra l L an gu ag e P ro ce ssin g t e ch n iq u es t o	 	
a cc u ra te ly  c la ssif y  i n te ra ctio n s i n to  p osit iv e, n eu tr a l,  a n d n eg ativ e  s e n tim en ts .	
&bull;D ata  G ath erin g	: E sta b li s h ed  a  r o b u st c o n nectio n  t o  t h e c li e n t&#039;s  M yS Q L d ata b ase , e x tr a ctin g c h at t r a n sc rip ts	 	
fo r s e n tim en t a n aly sis .
&bull;D ata  C le a n in g	: P erfo rm ed  T ex t C le a n in g, L ow erc a sin g, T o ken iz a tio n , S to p w ord  R em ova l,  S te m min g a n d	 	
Lem matiz a tio n , H an dli n g A bbre via tio n s, R em ovin g N on -T ex tu al c o n te n t, H an dli n g N ois e , E nco d in g	 	
E m otic o n s a n d S ym bols .
&bull;S en tim en t A naly sis	: I m ple m en te d  C hatS en tin el u sin g p re -tr a in ed  N LP  m od els (e .g ., R ob erta ) f o r a cc u ra te	 	
s e n tim en t c la ssif ic a tio n .I f t h e i n pu ts  e x ce ed s 5 12  t o ken s, c re a te d  b atc h es o f 5 12  t o ken s a n d t h en  c o m bin ed	 	
th e s c o re s t o  g et s e n tim en t.
&bull;A PI D eve lo p m en t	: D esig n ed  a n d d ep lo ye d  C hatS en tin el,  a  h ig h -p erfo rm an ce  R EST fu l A PI, u sin g F astA PI.	
&bull;C on ta in eriz a tio n	: D ock eriz ed  C hatS en tin el f o r p orta b le  d ep lo ym en t a n d s c a la b ili t y .	
E nvir o n m en t	 :  P yth on , T ra n sfo rm ers (H uggin g f a ce ), F astA PI, D ock er, G IT	
S u pportf ir st 	-  R etr ie va l- A ugm en te d  	G en era tio n  	(R AG ) 	f o r 	c u sto m er 	su pport	
O bje ctiv e	 -  D eve lo p  a  c u sto m er s e rv ic e  c h atb ot t h at l e ve ra g es R etr ie va l- A ugm en te d  G en era tio n  ( R AG ) t o	 	
p ro vid e m ore  a cc u ra te , i n fo rm ativ e, a n d u p-to -d ate  a n sw ers  t o  c u sto m er i n qu ir ie s.	
&bull;D ata  C olle ctio n  a n d P re p ro ce ssin g	 -  G ath er c u sto m er s e rv ic e  d ata  f r o m  v a rio u s s o u rc e s, s u ch  a s F A Q s,	 	
p ro d u ct m an uals , a n d p ast s u pport t ic k ets . P re p ro ce ss t h e d ata  b y c le a n in g a n d s tr u ctu rin g.
&bull;L arg e L an gu ag e M od el ( L L M ) I n te g ra tio n	 -  C hoose  a n d i n te g ra te  a  p re -tr a in ed  L L M (L la m a2 ) i n to  t h e	 	
sy ste m  u sin g b it s a n dbyte s t o  r e d u ce  m em ory  c o n su m ptio n  f o r i n fe re n ce .
&bull;V ecto r D ata b ase  s e tu p 	- C hoose  a n d s e tu p a n  o p en -s o u rc e  v e cto r d ata b ase (c h ro m ad b) t o  s to re  a ll t h e d ata	 	
e m bed din gs. E m bed ded  t h e d ata  u sin g S en te n ce -T ra n sfo rm er(a ll- M in iL M -L 12 -v 2 )
&bull;R etr ie va l C om pon en t D eve lo p m en t	 -  D eve lo p ed  a  r e tr ie va l s y ste m  t h at c a n  e ffic ie n tly  s e a rc h  t h e	 	
pre p ro ce sse d  c u sto m er s e rv ic e  d ata  b ase d  o n  u se r q u erie s u sin g s e n te n ce  e m bed din g.
&bull;R AG  I n te g ra tio n  a n d R esp on se  G en era tio n	 -  D eve lo p ed  a  p ip eli n e f o r t h e L L M  t o  i n te ra ct w it h  t h e r e tr ie va l	 	
sy ste m  u sin g L an gC hain . T he L L M  p ro ce sse s t h e r e tr ie ve d  i n fo rm atio n  a lo n gsid e i t s  o w n k n ow le d ge t o	 	
g en era te  a  c o m pre h en siv e  a n d i n fo rm ativ e  r e sp on se  t o  t h e u se r&#039;s  i n qu ir y.	
E nvir o n m en t 	: L la m a2 , C hro m ad b, L an gC hain , T ra n sfo rm ers	
E D UCATIO N
Bach elo r 	o f 	T ech n olo gy 	( B .T ech  	)	
D ro n ach ary a  	C olle g e 	o f 	E ngin eerin g