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Full-Stack Data Solutions Architekt

Entwicklung intelligenter End-to-End Anwendungen

Ich entwickle umfassende intelligente Lösungen, die Dateninfrastruktur, maschinelles Lernen und Benutzererfahrungen nahtlos integrieren. Von explorativer Datenanalyse bis hin zu Webanwendungen mit eingebetteten ML-Fähigkeiten oder skalierbaren Architekturen für datengesteuerte Produkte. Mit über 5 Jahren Erfahrung bei Branchenführern wie Bosch und Expertise im gesamten Technologie-Stack liefere ich Lösungen, die echten Geschäftswert vom Prototyp bis zur Produktion schaffen.

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Rahul Bohare - ML Consultant

Lösungsspektrum

🤖

Intelligente Pipeline-Architektur

Entwerfe und implementiere skalierbare maschinelle Lernsysteme, die in vollständige Full-Stack-Anwendungen integriert sind. Von der Datenaufnahme bis zur Modellbereitstellung mit Überwachung und Rückkopplungsschleifen.

📊

Daten-Intelligence-Plattformen

Verwandle Daten in umsetzbare Geschäftseinblicke durch maßgeschneiderte Analytics-Dashboards und Business-Intelligence-Tools, die Entscheidungsfindung vorantreiben.

🔧

Dateninfrastruktur & APIs

Erstelle robuste Backend-Systeme und APIs mit integrierten ML-Modell-Serving-Fähigkeiten. Spezialisiert auf skalierbare Dateninfrastruktur und Echtzeitverarbeitung.

🚀

Produktions-ML-Bereitstellung

Stelle ML-Modelle in großem Maßstab mit Überwachung und Beobachtbarkeit bereit. Implementiere CI/CD-Pipelines für kontinuierliche Modellverbesserung und zuverlässige Produktionssysteme.

👁️

Machine-Vision-Systeme

Entwickle fortschrittliche Computer-Vision-Systeme für reale Anwendungen einschließlich Objekterkennung, Verfolgung und industrielle Automatisierungslösungen.

💬

Conversational-AI-Lösungen

Erstelle intelligente Assistenten und Wissenssysteme mit großen Sprachmodellen und retrieval-augmented generation für natürliche Sprachinteraktion.

Ausgewählte Projekte

Reale datengesteuerte Anwendungen in verschiedenen Branchen

LLM Project Onboarding Assistant

Robert Bosch GmbH
2025

Entwickelte eine vollständige LLM-Assistentlösung unter Verwendung des Retrieval-Augmented Generation (RAG) Frameworks mit OpenWebUI und asynchronen Python-Bibliotheken. Entwarf die gesamte Systemarchitektur vom Datenbankdesign mit ChromaDB bis zur Benutzeroberfläche und generierte dynamisch strukturierte Projektleitfäden für verschiedene Teamrollen.

Python httpx async-lru pydantic OpenWebUI

Enterprise RAG Knowledge System

Robert Bosch GmbH
2024-25

Entwarf und prototypisierte die vollständige Integration verschiedener LLMs mit proprietären Wissensdatenbanksystemen, um natürlichsprachige Abfrageergebnisse für Unternehmensteams bereitzustellen. Konzipierte die Full-Stack-Lösung einschließlich API-Schicht, Vektordatenbankintegration und Benutzeroberfläche für effiziente Wissensentdeckung und -abruf.

Python Docker FastAPI Confluence API OpenAI API ChromaDB

Trailer Weight Detection System

Well-known Automotive Giant
2023-24

Beratung bei der Implementierung eines umfassenden Anhängergewichtserkennungssystems unter Verwendung neuartiger neuronaler Netzwerkarchitekturen und Zeitreihenanalyse. Entwarf die vollständige Lösungs-Pipeline von der Sensordatenaufnahme bis zur Bereitstellungsarchitektur für genaue Gewichtsschätzung in Produktionsumgebungen.

Python TensorFlow Conda NVIDIA Jetson Keras

Multi-Modal Sensor Fusion Pipeline

Another well-known automotive giant
2023-24

Implementierte ein vollständiges multimodales Sensorfusionssystem, das Daten von mehreren Kameras fusioniert, Punktwolken generiert und kritische Bereichseindringungen erkennt. Entwarf die vollständige Verarbeitungspipeline und Integrationsarchitektur für erweiterte Sicherheitsüberwachungssysteme.

Python PyTorch NumPy ROS pyrealsense

Autonomous Driving Light Classification

Collaboration project between Robert Bosch and an automotive giant
2022-23

Konfigurierte Label-Erkennungspipeline für die Feinabstimmung von Modellen zur Klassifizierung verschiedener Lichtquellen beim autonomen Fahren und verbesserte die Fahrzeugwahrnehmungsfähigkeiten.

Python C++ Gtest Voxel51 AzureML Docker

Autonomous Parking System

Spleenlab GmbH
2021-22

Entwarf und trainierte neuartige neuronale Netzwerkarchitekturen für nahfeldbasierte Ultraschallsensor-Objektklassifizierungssysteme, die präzise autonome Parkfähigkeiten ermöglichen.

Python NumPy Conda Docker

Cell Tower Anomaly Detection

Spleenlab GmbH
2021

Trainierte objektbasiertes Erkennungssystem zur Identifizierung sichtbarer Fehler in Mobilfunkturmkomponenten. Bereitstellung auf Jetson-Embedded-Geräten unter Verwendung von Modellquantisierung mit TensorRT für Echtzeitbetrieb.

Python NumPy Docker TensorRT

Drone Landing Area Detection

Spleenlab GmbH
2020-21

Implementierte modernste semantische Segmentierungs- und Objekterkennungsmodelle zur Klassifizierung sicherer Drohnenlandebereiche. Bereitstellung auf Jetson-Geräten unter Verwendung von Modelldestillation für optimale Leistung.

Python NumPy Conda Docker

Erfahrung

Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von Full-Stack datengesteuerten Lösungen für Branchenführer

Software Engineer

Robert Bosch GmbH
Juni 2022 - Heute

Entwicklung von Lösungen für branchenübergreifende Projekte. Entwarf und implementierte vollständige RAG-Systeme mit LLMs, beriet einen Automobilriesen bei der Architektur von Anhängergewichtserkennungssystemen und konzipierte Sensorfusionspipelines für automotive Sicherheitssysteme.

Machine Learning Engineer

Spleenlab GmbH
Oktober 2020 - Mai 2022

Entwickelte und wartete visuelle Wahrnehmungspipelines für autonome Systeme. Spezialisiert auf neuartige neuronale Netzwerkarchitekturen und Embedded-Bereitstellung auf NVIDIA Jetson-Geräten.

M.Sc. Informatik

TU München
2020

Spezialisierung auf maschinelles Lernen und Deep Learning. Lehrbeauftragte für ML-Kurse.

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