- B ach elo r o f T e ch nolo g y, C om pute r S cie n ce (C G PA 8 .8 1) V IT U niv e rs it y , V ello re A kash N ag ark ar AI E n g in eer C on ta ctA bou t M eSk illsP un e, I n d ia | T o kyo , J a p anak ash .c o .j p @ gm ail.c o m 5E d uca tio n Acte d as th e Te ch nic a l Le ad fo r ke y clie n t p ro je cts , d riv in g A I im ple m en ta tio n a n d e n su rin g a lig nm en t w it h c lie n t g oals . W ork e d w it h in te rd is c ip lin ary t e am s t o d eve lo p a n d d ep lo y m od els f o r N LP , C om pute r V is io n , a n d G en era tiv e A I d om ain s. H ead ed re sp on sib ili t ie s ra n g in g fr o m pro je ct asse ssm en t an d exp lo ra to ry d ata a n aly sis to m od el/ so lu tio n b uild in g , e va lu atio n , d ep lo ym en t, a n d r e p ort in g . Te ch sta ck in clu d ed Pyth on , Fla sk , Git , Pan d as, Te n so rF lo w , PyT o rc h , Scik it -le arn , Dock e r, Poetry , PyT e st, La rg e La n g uag e M od els , YO LO v7 , D ee p La b v3 + , SA M , Seab orn , M atp lo tlib , Sp aC y, O pen C V, A W S Key clie n ts in clu d e M it s u b is h i G as C hem ic a l C om pan y, SO M PO H old in g s, K oku sa i K og yo C om pan y. H ead ed a co m pre h en siv e re se arc h p ro je ct b ase d on an aly zin g healt h d ata m on it o re d a n d c o lle cte d t h ro u g h s m art w atc h es f o r a n in su ra n ce c o m pan y. T h e re su lt o f co m paris o n o f th e d ata a n d b eh avio r p atte rn s o f A pple w atc h u se rs v e rs u s o th er u se rs w as s h are d w it h A pple , J a p an C on trib ute d to in -h ou se pro je cts lik e build in g a ch atb ot fo r em plo ye es, b uild in g c la ssif ic a tio n a n d p re d ic tio n m od els T e ch nolo g y sta ck in clu d ed P yth on , T a b le au , T e n so rF lo w , P an d as, N um Py, Scik it -le arn , Kera s, Lin ux, Tra n sfo rm ers , Seab orn , M atp lo tlib , B ER T, V ecto rs , D otD ata , T ra n sfo rm ers - - A I E n g in eerA I E n g in eer株 式会社 AB EJA | T o kyoヒ ューマンリソシア株式会社 l T o kyoE xp erie n ceC ert if ic a tio n sMotiv a te d G en era tiv e A I en g in eer p assio n ate ab ou t le ve ra g in g cu ttin g -e d g e te ch nolo g y to driv e m ean in g fu l im pact in o rg an iz a tio n s a n d s o cie ty . W it h e xte n siv e exp erie n ce in A I an d m ach in e le arn in g , I sp ecia liz e in m an ag in g en d -t o -e n d pro je ct deliv e ry , b uild in g in nova tiv e so lu tio n s, an d exc e e d in g clie n t exp ecta tio n s. Adep t at le ad in g te am s, driv in g su cce ssfu l p ro je ct o u tc o m es a n d m ain ta in in g e xc e lle n t clie n t r e la tio n sh ip s. P ro g ra m min g la n g uag es - P yth on , Ja va , C++, H TM L, C SS, S Q L Gen era tiv e A I - L a rg e L a n g uag e M od els (O pen A I, G em in i, Anth ro p ic , Gro q , Lla m a), Pro m pt En g in eerin g , La n g C hain , AI ag en ts , RAG , Fin e- tu n in g , L o w -R an k A dap ta tio n , S tre am lit , H ug gin g Face S p ace s, E le ve n La b s, S ta b le D if fu sio n , P hid ata , A uto g en , C re w AI, L a n g G ra p h , L a n g Sm it h , T o g eth er A I, C oh ere , G ra p hR AG , M ult im od al a p plic a tio n s La n g uag e P ro ce ssin g - sp aC y, N LTK , W ord 2V ec, G en sim , T e xtB lo b , G lo V e, T ra n sfo rm ers C om pute r Vis io n - YO LO , Deep La b v3 + , CLIP , D ete ctro n 2, Con vo lu tio n al Neu ra l Netw ork s, G en era tiv e A dve rs a ria l N etw ork s, M MDete ctio n Lib ra rie s - N um py, K era s, P an d as, p yte st, P oetry , M atp lo tlib , Te n so rF lo w , PyT o rc h , M XN et, Scik it - le arn , P yd an tic C lo u d - A zu re , A W S Oth ers - D ock e r, G it h ub , F la sk , W eig hts &amp; B ia se s, P ow er B I, R ob oflo w , P ow er A pps, N eo 4 j M an ag em en t - Pro je ct Man ag em en t, Clie n t M an ag em en t, P re sa le s &amp; S o lu tio n in g C hatG PT Pro m pt En g in eerin g fo r Deve lo p ers (O pen A I, D eep Le arn in g .a i) L a n g C hain fo r LLM Applic a tio n Deve lo p m en t (L a n g C hain , D eep Le arn in g .a i) A I A gen ts i n L a n g G ra p h (L a n g C hain , T a vily , D eep Le arn in g .a i) F in etu n in g L a rg e L a n g uag e M od els (L a m in i , D eep Le arn in g .a i) M ult i A I A gen t S yste m s w it h c re w AI (c re w AI , D eep Le arn in g .a i) L LM s a s O pera tin g S yste m s: A gen t M em ory (L e tta , D eep Le arn in g .a i) D eve lo p g en era tiv e A I s o lu tio n s w it h A zu re O pen A I S erv ic e (M ic ro so ft ) H ead ed d eliv e ry o f h ig h-v a lu e G en era tiv e A I p ro je cts , m an ag in g cro ss-fu n ctio n al te am s w it h 5+ m em bers an d en su rin g tim ely d eliv e ry w it h m easu ra b le o u tc o m es. R ece iv e d e xc e lle n t c lie n t fe ed back w it h a n a ve ra g e r a tin g o f 4 .5 /5 . L e d a k e y ro le a s th e P ro je ct M an ag er in re ce iv in g re p eat o rd ers fr o m c lie n ts . T e ch nolo g y sta ck m ain ly in clu d ed Pyth on , Mic ro so ft Azu re , P ow erB I, D ock e r, O pen A I m od els , La n g ch ain , C op ilo t, A uto G en , G it h ub , N eo 4 j, F la sk , R EST A P Is , P hid ata S u cce ssfu lly D eliv e re d p ro je cts to re p ute d c lie n ts lik e H on d a a n d To yo E n g in eerin g C orp ora tio n . M ar, - P re se n t C on su lt a n t ( G en era tiv e A I)A va na de J a pan | T o kyo