Saikumar Mudam

Practicante de Desarrollo Full Stack en Python - Infosys - Remote

(2026-01 - 2026-04)

Construyó canalizaciones de datos escalables basadas en Dask y flujos de trabajo SQL para procesar grandes conjuntos de datos de registros, mejorando la precisión en la detección de anomalías y la cobertura de monitoreo en más de 5 categorías de sistemas.
Aplicó técnicas de análisis estadístico, incluyendo métodos de puntuación Z y pruebas de hipótesis, para identificar fallos del sistema en 3 categorías de registros, permitiendo la detección proactiva de problemas y el análisis de causa raíz.
Automatizó canalizaciones de alertas por correo electrónico basadas en Python para flujos de trabajo de monitoreo, reduciendo el tiempo de respuesta a incidentes en un 35% y mejorando la eficiencia operativa mediante sistemas de notificación en tiempo real.
Desarrolló paneles interactivos con Plotly y Excel que visualizan métricas clave de rendimiento, habilitando análisis de autoservicio, seguimiento de tendencias y toma de decisiones basada en datos para las partes interesadas del negocio.

Practicante de IA Generativa - DataTeach.AI - Remote

(2024-09 - 2024-10)

Desarrolló dos aplicaciones potenciadas por IA utilizando LangChain, APIs de OpenAI y marcos de modelos de lenguaje de gran escala para automatizar flujos de trabajo empresariales, mejorar la participación del usuario e incrementar las métricas de adopción de prototipos en un 40%.
Diseñó e implementó canalizaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) integrando recuperación de conocimiento basada en vectores, procesamiento contextual de documentos y técnicas de ingeniería de prompts, logrando una mejora del 20% en la precisión de las respuestas del LLM.
Construyó sistemas de recomendación conscientes del contexto aprovechando las APIs de OpenAI, metodologías de búsqueda semántica y patrones de interacción del usuario para entregar resultados personalizados, reduciendo los esfuerzos de resolución manual de consultas en aproximadamente 3 horas por semana.
Realizó optimización de prompts, evaluación de respuestas y validación de resultados en múltiples casos de uso empresarial para mejorar los conocimientos generados por IA, la calidad de las recomendaciones y las capacidades de apoyo a la decisión para los usuarios finales.

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