Перейти к основному содержанию
Sahil Suriya

Sahil Suriya

Инженер по ИИ/МО

Талант
IzhevskУчастник с 27 июня 2026 г.
LangChainРазработка промптовЭмбеддингиMicrosoft Foundry SDKGeminiLLaMAFAISSChromaMongoDBPythonFastAPIОптимизация запросовNLP
·

Нанять этого специалиста

Отправьте предложение о работе этому кандидату

LangChainРазработка промптовЭмбеддингиMicrosoft Foundry SDKGemini

О себе

Инженер по ИИ с опытом более 1 года в запуске RAG-приложений и приложений на основе агентных LLM в production в виде сервисов FastAPI: от проектирования поиска и загрузки данных до оптимизации производительности API и развертывания в облаке. Напрямую взаимодействует с заинтересованными сторонами со стороны продукта и бизнеса, чтобы преобразовывать требования в развернутые функции на базе LLM. Практический опыт работы с LangChain, FAISS/Chroma, эмбеддингами, разработкой промптов, дообучением (LoRA/QLoRA) и LLM (Gemini, LLaMA, Hugging Face, Groq). Сертифицирована Microsoft по Foundry SDK; проект представлен на GHCI Hackathon 2025.

Опыт

Инженер по ИИ/МО - VectorStack - Bangalore

(2025-09)

  • Создал RAG-чат-бот полного цикла с использованием FastAPI и MongoDB для ответов на вопросы в специализированной предметной области; разработал специальные алгоритмы временного выравнивания, сопоставляющие расшифровки с событиями гонки, повысив релевантность ответов с 70% до 88%.
  • Разработал и масштабировал серверную инфраструктуру на Python и FastAPI для сложной логистической платформы доставки, обеспечив доступность API на уровне 99.9% для критически важных сервисов администрирования и подключения поставщиков.
  • Сократил сквозную задержку API на 40% благодаря целевой оптимизации запросов и индексации данных, одновременно обеспечивая обработку конвейеров загрузки неструктурированного текста из нескольких источников.
  • Напрямую взаимодействовал с заинтересованными сторонами со стороны продукта и бизнеса, чтобы преобразовывать требования в работающие развернутые функции на базе LLM.

Стажер по курированию данных для ИИ и RLHF - Skypoint - Bangalore

(2024-03 - 2024-05)

  • Автоматизировал сбор данных для RLHF с помощью Python и Selenium, повысив эффективность сбора на 30%; создал конвейеры предобработки, обеспечивающие получение наборов данных для обучения моделей с чистотой 95%.
  • Разработал загрузку данных, сократив время обработки на 25% и сэкономив 2 часа на каждом запуске обучения.

Образование

Master of Computer Applications (MCA) - Структуры данных и алгоритмы, системы баз данных, машинное обучение, искусственный интеллект, NLP - Dr. Ambedkar Institute of Technology (2023-12 - 2025-09)

Bachelor of Computer Applications (BCA) - BMS College Of Commerce & Management (2020-08 - 2023-08)

Навыки

Инженер по ИИ/МО

Отзывы

Связанное