Ku ric h eti V en ka ta ra m an a  
P ro g ra m  A naly st	
VEN KA T78871@ gm ail .c o m
7 997566756
H yd era b ad ,  IN D	
Pro ve n  IT  p ro fe ssio n al  w it h  e xp erie n ce  o f  3  y e ars  a n d  h ig hly  m otiv a te d  d ata  s cie n tis t  w it h  a
s tr o n g  b ack g ro u n d  in  m ath em atic s  a n d  s ta tis tic s .  S kil le d  in  u sin g  p ro g ra m min g  l a n g uag es s u ch  a s
P yth on  a n d  R .  P ro fic ie n t in  m ach in e le arn in g  a lg orit h m s &amp;  C on ce p ts  o f D eep  le arn in g  a n d  N LP  &amp;
G en  A I.  H avin g  g re at  k n ow le d g e o n  d ata  v is u aliz a tio n  lik e  P ow er  B I  a n d  d ata b ase  lik e  S Q L.
S eekin g  a  c h alle n g in g  r o le  a s a  d ata  s cie n tis t w here  I  c a n  u til iz e  m y s k il ls  a n d  k n ow le d g e t o  d riv e
d ata -d riv e n  s o lu tio n s a n d  c o n tr ib ute  t o  t h e s u cce ss o f t h e o rg an iz a tio n .	
P R O FE S SIO NAL E X PER IE N CE	
2021&nbsp;J u n e &ndash;  p re se n t
H yd era b ad ,	 In d ia	
C og niz a n t 	te ch nolo g ie s 	a n d  	so lu tio n  	P V T 	Lim it e d , 	J r  	D ata  	S cie n tis t	
&bull;W ork e d  A t C og niz a n t IP A  A naly tic s  T e am .
&bull;Pro fe ssio n al q ualif ie d  D ata  S cie n tis t/D ata  A naly st w it h  o ve r 3  y e ars  o f	 	
exp erie n ce ,  w here  I  h ave  in  D ata  S cie n ce  a n d  A naly tic s ,  in clu d in g	 	
D eep  l e arn in g ,  M ach in e L earn in g ,  S ta tis tic a l A naly sis ,  N LP  a n d  S Q L.
&bull;D esig ned  a n d  im ple m en te d  e n d -to -e n d  a u to m atio n  p ip elin es u til iz in g	 	
C N N/R N N m od els  a n d  a d va n ce d  R A G  ( R etr ie va l- A ug m en te d	 	
G en era tio n ) t e ch niq ues f o r d ocu m en t in d exin g  a n d  d ata  e xtr a ctio n .	 	
A ch ie ve d  a  s ig nif ic a n t r e d uctio n  in  p ro ce ssin g  t im e,  s p eed in g  u p	 	
d ep lo ym en t t o  m ark e t b y 4 0% .
&bull; O ptim iz e d  c o st- e ff e ctiv e n ess b y in te g ra tin g  L LM s ( L arg e L an g uag e	 	
M od els ) a n d  f in e-tu n in g  s tr a te g ie s,  r e d ucin g  o p era tio n al c o sts  b y 3 0%	 	
w hil e  m ain ta in in g  h ig h a cc u ra cy  in  d ocu m en t p ro ce ssin g  t a sk s.
&bull; C ra ft e d  a n d  o p tim iz e d  t e xt p ro m pts  f o r v a rio u s g en era tiv e  A I  t a sk s	 	
in clu d in g  t e xt g en era tio n ,  t r a n sla tio n ,  a n d  c o d e c o m ple tio n .	 	
C olla b ora te d  c lo se ly  w it h  d ata  s cie n tis ts  t o  t a il o r p ro m pts  f o r o p tim al	 	
p erfo rm an ce  a cro ss d if f e re n t d ata se ts ,  f o cu sin g  o n  m etr ic s  s u ch  a s	 	
flu en cy,  c o h ere n ce ,  a n d  c re ativ it y .
&bull; C on d ucte d  A /B  t e stin g  a n d  h um an  e va lu atio n s t o  it e ra te  o n  p ro m pt	 	
d esig ns,  e n su rin g  d esir e d  m od el o u tp uts  a n d  id en tif y in g  b ia se s o r	 	
erro rs  in  G en A I  o u tp uts .  Im ple m en te d  a d ju stm en ts  t o  p ro m pts  b ase d	 	
o n  f in d in g s t o  e n han ce  o ve ra ll p erfo rm an ce .
&bull; E xp lo re d  n ew  p ro m ptin g  t e ch niq ues s u ch  a s f e w -s h ot a n d  z e ro -s h ot	 	
le arn in g  t o  in nova te  p ro m pt d esig n a n d  im pro ve  G en A I  m od el	 	
b eh avio r in  c re ativ e  t e xt g en era tio n  a p plic a tio n s.
&bull; D eve lo p ed  e ff ic ie n t d ata  p ip elin es f o r p ro m pt e va lu atio n ,  e n ab lin g	 	
d eta il e d  a n aly sis  o f G en A I  o u tp uts  t o  r e fin e p ro m pts  a n d  a ch ie ve	 	
o p tim al r e su lt s .  S hare d  p ro m pt e n g in eerin g  b est p ra ctic e s w it h in  t h e	 	
te am ,  f o ste rin g  a  c u lt u re  o f c o n tin uou s im pro ve m en t.
&bull;C om mun ic a te d  t h e im pact o f p ro m pt d esig n o n  G en A I  o u tp uts	 	
e ff e ctiv e ly  t o  b oth  t e ch nic a l a n d  n on -te ch nic a l s ta ke h old ers ,	 	
d em on str a tin g  t h e v a lu e o f o p tim iz e d  p ro m ptin g  s tr a te g ie s in	 	
a ch ie vin g  b usin ess g oals .

&bull;Con tr ib ute d  t o  t h e d eve lo p m en t o f in te rn al p ro m pt m an ag em en t a n d	 	
eva lu atio n  t o ols ,  e m pow erin g  d ata  s cie n tis ts  a n d  a n aly sts  t o	 	
s tr e am lin e p ro m pt c re atio n ,  v e rs io n  c o n tr o l,  a n d  d ata  a n aly sis	 	
p ro ce sse s.
&bull;L eve ra g ed  s tr o n g  p ro b le m -s o lv in g  s k il ls  t o  e va lu ate  m ult ip le	 	
p ro m ptin g  a p pro ach es a n d  s e le ct t h ose  y ie ld in g  t h e b est c re ativ e	 	
o u tp uts  f r o m  G en A I  m od els ,  e n su rin g  a lig nm en t w it h  p ro je ct	 	
o b je ctiv e s.
&bull;T his  e xp erie n ce  s e ctio n  h ig hlig hts  t h e c a n d id ate &#039;s  p ro fic ie n cy  in	 	
b uil d in g  a u to m atio n  p ip elin es u sin g  a d va n ce d  A I  m od els ,  o p tim iz in g	 	
op era tio n al c o sts ,  a n d  e xp ertis e  in  p ro m pt e n g in eerin g  f o r g en era tiv e	 	
A I  t a sk s.  It  e m phasiz e s t h eir  a b il it y  t o  in nova te ,  c o lla b ora te  e ff e ctiv e ly	 	
w it h  c ro ss-fu n ctio n al t e am s,  a n d  d riv e  c o n tin uou s im pro ve m en t in  A I-
d riv e n  s o lu tio n s f o r d ocu m en t p ro ce ssin g  a n d  b eyo n d .	
E D UCA TIO N	
2016&nbsp;J u n e &ndash;
2 020&nbsp;S ep te m ber
K ham mam	
B ach elo r 	o f 	T ech nolo g y, 	
S w arn a 	B hara th i 	I n stit u te  	o f 	S cie n ce &amp;  	Tech nolo g y	
C G PA :	7.0	
2 015&nbsp;M arc h  &ndash;
2 016&nbsp;A pril
K ham mam	
In te rm ed ia te , 	K ris h nave n i 	J u n io r 	c o lle g e	
P erc e n ta g e: 	9 4.2	
2 013&nbsp;J u n e &ndash;
2 014&nbsp;M arc h
K ham mam	
S SC , 	S ri 	c h ait a n ya  	V id ya la ya m	
C G PA : 	9 .8	
S K IL LS	
Pyth on	M ach in e L earn in g	P an d as	N um py	M atp lo tlib	S eab orn	S Q L	
Gen era tiv e  A I	D eep  L earn in g	N LP	P yT o rc h	T e n so rF lo w	
P R O JE C TS	
VA T-E rro r 	A naly sis	
C lie n t: 	A ke r S olu tio n s	
Tech nolo g ie s:	 P yth on ,  R an d om  f o re st C la ssif ic a tio n ,  M ach in e l e arn in g	
&bull;A s a  D ata  S cie n tis t,  I  h ave  s u cce ssfu lly  c o m ple te d  a  p ro je ct w here  I  b uil t  a  R an d om  F o re st	 	
cla ssif ic a tio n  m od el t o  id en tif y  e rro rs  in  V A T t a x c a lc u la tio n s.
&bull;T he p ro je ct in vo lv e d  d ata  p re  p ro ce ssin g ,  d ata  c le an in g ,  f e atu re  e n g in eerin g ,  a n d  m od el t r a in in g	 	
usin g  P yth on  a n d  l ib ra rie s l ik e  P an d as ,N um py,  S eab orn  &amp;  S cik it - L earn .
&bull;I  a n aly ze d  l a rg e d ata se ts  a n d  u se d  s ta tis tic a l t e ch niq ues t o  id en tif y  p att e rn s in  t h e d ata  t h at	 	
w ere  in d ic a tiv e  o f t a x c a lc u la tio n  e rro rs .
&bull;T he r e su lt in g  m od el a ch ie ve d  a  h ig h a cc u ra cy  r a te ,  a llo w in g  f o r t h e id en tif ic a tio n  o f t a x e rro rs	 	
w it h  a  h ig h d eg re e o f p re cis io n .
&bull;T his  p ro je ct d em on str a te s m y e xp ertis e  in  d ata  a n aly sis ,  m ach in e l e arn in g ,  a n d  p ro b le m -
so lv in g ,  a n d  m y a b il it y  t o  d eliv e r d ata -d riv e n  s o lu tio n s t h at d riv e  b usin ess v a lu e.	
S m art 	A ud it	
C lie n t: 	T e am  H ealt h	
T ech nolo g ie s:	 P yth on  ,R an d om  f o re st R eg re ssio n ,  M ach in e l e arn in g

&bull;As a  D ata  S cie n tis t,  I  h ave  s u cce ssfu lly  c o m ple te d  a  p ro je ct w here  I  b uil t  a  R an d om  F o re st	 	
re g re ssio n  m od el t o  m in im iz e  e rro rs  in  t h e a u d it  p ro ce ss.
&bull;T he p ro je ct in vo lv e d  a n aly zin g  l a rg e d ata se ts  u sin g  P yth on  a n d  P an d as,  N um py,  S eab orn ,	 	
S cik it - L earn ,  id en tif y in g  f e atu re s t h at w ere  p re d ic tiv e  o f a u d it  e rro rs ,  a n d  t r a in in g  a  r e g re ssio n	 	
m od el t o  m in im iz e  t h ose  e rro rs .
&bull;I  a ls o  c o n d ucte d  d ata  v is u aliz a tio n  a n d  f e atu re  e n g in eerin g  t o  e xtr a ct m ean in g fu l in sig hts  f r o m	 	
th e d ata .
&bull;T he r e su lt in g  m od el a ch ie ve d  h ig h a cc u ra cy  in  p re d ic tin g  a u d it  e rro rs ,  l e ad in g  t o  a  m ore  e ff ic ie n t	 	
an d  e ff e ctiv e  a u d it  p ro ce ss.
&bull;T his  p ro je ct s h ow ca se s m y e xp ertis e  in  d ata  a n aly sis ,  m ach in e l e arn in g ,  a n d  p ro b le m -s o lv in g ,	 	
as w ell a s m y a b il it y  t o  d eve lo p  a n d  d ep lo y d ata -d riv e n  s o lu tio n s t h at d riv e  b usin ess v a lu e.	
C ER TIF IC A TES	
Mic ro so ft  p ow er p la tfo rm	 	
fu n d am en ta ls  ( P L-9 00)
P ow er A uto m ate  R PA	 	
D eve lo p er A sso cia te  ( P L-
5 00)	
P ow er B I  D ata  A naly st	 	
A sso cia te  ( P L-3 00)	
P ow er P la tfo rm  A pp M ake r	 	
A sso cia te  ( P L-1 00)	
D EC LA RATIO N	
I  h ere b y d ecla re  t h at t h e in fo rm atio n  p ro vid ed  in  t h is  r e su m e is  t r u e a n d  a cc u ra te  t o  t h e b est o f
m y k n ow le d g e a n d  b elie f.	
K uric h eti&nbsp; V en ka ta ra m an a