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Ich baue KI-Agenten, RAG-Chatbots, LLM-Apps und stimme maßgeschneiderte KI-Modelle fein
Ravikumar M
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich bin ein Generative AI / LLM-Ingenieur mit praktischer Erfahrung im Aufbau und Einsatz von produktionsreifen KI-Systemen für Unternehmen in den Bereichen NLP, Computer Vision und generative KI.
Was ich für dich bauen kann:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines und Knowledge Copilots
- - Multi-Agenten-KI-Systeme mit LangChain, LangGraph und CrewAI
- - Individuelle KI-Chatbots und Konversationsassistenten (GPT, Gemini, Llama)
- - Feinabstimmung von LLMs (SFT, LoRA/PEFT) für domänenspezifische Anwendungsfälle
- - Dokumenten-KI und Datenextraktionspipelines
- - Semantische Suchmaschinen und Integration von Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, Chroma)
- - Cloud-Deployment und MLOps auf AWS, Azure und Databricks mit MLflow
Ich habe enterprise Multi-Agenten-Assistenten mit Governance und Sicherheitsvorkehrungen entworfen, RAG-Copilots mit Reaktionszeiten unter 2 Sekunden gebaut und skalierbare ML-Pipelines in Produktion eingesetzt. Mein Fokus liegt auf sauberem, gut dokumentiertem Code und klarer Kommunikation während des gesamten Projekts.
Lass uns deine Anforderungen besprechen – schreib mir vor der Bestellung, wenn du ein individuelles oder komplexes Projekt hast, damit ich das passende Paket empfehlen kann.
Lerne Ravikumar M kennen
Ravikumar M
Senior AI Engineer
- AusIndien
- Mitglied seitJuni 2020
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch
Senior AI Engineer with 3+ years building and deploying production AI systems across LLMs, multi-agent architectures, NLP, computer vision, and generative AI. I turn AI ideas into reliable, scalable systems — RAG pipelines, autonomous agents (LangGraph, CrewAI), and LLM/embedding fine-tuning (SFT, LoRA, PEFT). Full-stack: AWS, Azure, Databricks, MLflow, Docker, vector DBs (Pinecone, Weaviate, Chroma). Delivered sub-second response latency at enterprise scale and cut manual workflows by up to 50%. Certified in prompt engineering, RAG, and LLM fine-tuning (DeepLearning.AI).
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Informationen benötigen Sie von mir, um loslegen zu können?
Bitte teile mir deinen Anwendungsfall, die Datenquellen, mit denen die KI arbeiten soll, sowie alle spezifischen Tools oder Plattformen (z.B. AWS, Azure) mit, die du verwenden möchtest. Ich empfehle dir den besten Ansatz.
Kannst du mit einem bestehenden Codebasis arbeiten oder ein laufendes Projekt erweitern?
Ja, ich kann deine bestehende Codebasis überprüfen, neue KI-Funktionen integrieren oder bestehende LLM/RAG-Pipelines reparieren und optimieren.
Feinabstimmst du benutzerdefinierte AI/LLM-Modelle oder baust du nur mit bestehenden?
Beides. Ich feintune LLMs und Einbettungsmodelle für domänenspezifische Aufgaben mit Techniken wie SFT und LoRA/PEFT, und ich baue auch Agenten, RAG-Pipelines und Chatbots auf bestehenden Foundation-Modellen auf. Sag mir dein Ziel und ich empfehle dir den richtigen Ansatz.
Mit welchen KI-Frameworks und Modellen arbeitest du?
LangChain, LangGraph, CrewAI und LlamaIndex für Agenten und RAG; Pinecone, Weaviate und Chroma für Vektor-Suche; sowie Deployment auf AWS, Azure und Databricks mit MLflow. Ich arbeite mit den wichtigsten LLM-Anbietern und passe den Stack an dein Budget und deine Anforderungen an.
