Suresh choudhary

AI Researcher

Berlin, Berlin, Germany10 yrs 8 mos experience
Highly StableAI Enabled

Key Highlights

  • Expert in LLM fine-tuning and generative AI solutions.
  • Proven track record in MLOps and cloud deployments.
  • Led cross-functional teams to deliver scalable data solutions.
Stackforce AI infers this person is a Data Scientist specializing in AI/ML solutions for Healthcare and Fintech industries.

Contact

Skills

Core Skills

Retrieval-augmented Generation (rag)Large Language Models (llm)Large Language Model Operations (llmops)Generative AiComputer VisionMachine LearningProteomicsFraud DetectionArtificial Intelligence (ai)

Other Skills

AWSAgentic AIAmazon Web Services (AWS)Apache AirflowApache SparkArtificial Neural NetworksBERT (Language Model)Big DataCloud InfrastructureConvolutional Neural Networks (CNN)DIA-NNData AnalysisData MiningData VisualizationDatabricks unity catalog

About

Results-oriented AI/ML Engineer and Data Scientist with global experience delivering machine learning and generative AI solutions across industries including risk modelling, fraud detection and customer behavioural modelling. I specialize in: - LLM fine-tuning (BERT, GPT-2) and RAG pipelines - YOLOv11 object detection and transformer-based vision models - End-to-end MLOps, cloud deployments (GCP, AWS, Azure) and real-time pipelines using Spark, MLflow, Airflow, Docker I’ve contributed to cutting-edge academic and applied AI research in Germany, including cow pain detection, poultry behavior analysis, and LLM optimization for NLP tasks. 👥 I’ve led cross-functional teams, mentored junior ML engineers, and collaborated with stakeholders to turn business needs into scalable data solutions. 🌍 Actively seeking full-time AI/ML roles in Germany, especially in companies driving innovation in GenAI, ML productization, and AI infrastructure. 🔗 GitHub: github.com/sureshkuc 📍 Based in Berlin | German: B2 | English: C1 Erfahrener Data Scientist und KI/ML-Ingenieur mit über 6 Jahren Berufserfahrung, spezialisiert auf Generative KI (LLMs, RAG), MLOps, sowie Cloud-gestützte ML-Lösungen (GCP, AWS, Azure). Besondere Kompetenzen: - Feintuning von BERT, GPT-2, und RAG-Pipelines - Vision-Modelle wie YOLOv11, ResNet, EfficientNet - Deployment mit Spark, Airflow, Docker, MLflow Ich schließe derzeit meinen studuim an der Freien Universität Berlin (Note: 1,3 sehr gut) ab und habe an innovativen KI-Forschungsprojekten wie Kuh-Schmerzerkennung, Verhaltensanalyse bei Geflügel, sowie LLM-Optimierung mitgewirkt. 💼 Ich suche eine Vollzeitstelle in Deutschland im Bereich KI/ML, vorzugsweise mit Fokus auf Generative AI, produktionsreife Machine-Learning-Systeme oder AI-Infrastruktur. 📍Wohnort: Berlin | Deutsch: B2, Englisch: C1 🔗 GitHub: github.com/sureshkuc

Experience

10 yrs 8 mos
Total Experience
1 yr 7 mos
Average Tenure
--
Current Experience

Squash facilities network (sfn) & semiconductor facility

Senior AI / LLM Engineer

Apr 2025Nov 2025 · 7 mos · Germany · Remote

  • Designed a Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline ( chat application) using databricks, LangChain, and MLflow.
  • Engineered context-aware NLP models for document summarization and knowledge extraction using LLMs (GPT-based)
Retrieval-Augmented Generation (RAG)Databricks unity catalogMLflowLangChainlangsmithweaviate+9

Preomics

PreOmics

May 2022Feb 2023 · 9 mos · Munich · On-site

  • Conducted a comparative study of DIA algorithms (DIA-NN, Spectronaut, MaxQuant, Skyline) using deep plasma proteomics data to evaluate and optimize proteotypic protein identification workflows.
Artificial Neural NetworksLarge Language Models (LLM)ProteomikMachine LearningPythonPyTorch+4

Freie universität berlin

KI/ML (LLM) Schwerpunkt

Oct 2020Apr 2025 · 4 yrs 6 mos · Berlin, Germany · On-site

  • ●​ Entwicklung einer „Kuhschmerz“-Bildklassifikationspipeline mit ResNet,
  • EfficientNet & ViT - Fokus auf Lernkurve und datenrelevante Auswahl.
  • ●​ Objekterkennungs-Pipelines mit YOLOv11 – inkl. Deployment auf
  • Cloud-Infrastruktur.
  • ●​ Veröffentlichtes Artikel über LLMs: “Auswirkungen der Feinabstimmung auf das
  • Modelltraining: A Comprehensive Study Using the SQuAD Benchmark, Global Journal of
  • Business and Integral Security, 2024.”
  • ●​ Feinabstimmung und Performance-Optimierung von NLP‑Modellen (BERT, GPT‑2) für
  • Forschungsprojekte.
Large Language Model Operations (LLMOps)Large Language Models (LLM)MLflowBERT (Language Model)Retrieval-Augmented Generation (RAG)Agentic AI+9

Hawkscode

2 roles

Data Scientist

Promoted

Sep 2019Sep 2020 · 1 yr · Jaipur, Rajasthan, India · Hybrid

  • ●​ Leitung der Pipeline-Entwicklung für Kredit- und Betrugserkennungsmodelle mit python, mlflow, pySpark, MySQL,
  • und AWS: +20 % Genauigkeit erreicht.
  • ●​ Einführung von CI/CD (Docker, Terraform) - deutlich beschleunigte Funktionsfreigaben.
Python (Programming Language)Natural Language Processing (NLP)Extract, Transform, Load (ETL)credit risk analyticsFraud DetectionMachine Learning+4

Data Scientist

Jan 2017Jul 2018 · 1 yr 6 mos · Jaipur, Rajasthan, India · Remote

  • ●​ Aufbau eines Moduls zur Kundenklassifizierung für gezielte Marketingkampagnen.
  • ●​ Automatisierung von Modell-Drift-Erkennung und Retraining-Prozessen.

Central university of rajasthan

Data Consultant ( Asst. prof.)

Jul 2018Sep 2019 · 1 yr 2 mos · Kishangarh, Rajasthan, India · On-site

  • ●​ Leitung der Forschung und akademische Beratung im Bereich des angewandten
  • maschinellen Lernens, einschließlich Random Forests, XGBoost und Clustering-Algorithmen.
  • ●​ Betreuung von Studenten und Mitarbeitern bei der statistischen Modellierung und dem
  • Entwurf von KI-Projekten, Verbesserung der Forschungsergebnisse.
Machine LearningAmazon Web Services (AWS)HadoopApache SparkPyTorchMLflow+6

Applied data finance

Data Scientist, R&D

Jul 2015Jan 2017 · 1 yr 6 mos

  • ●​ Entwicklung von Betrugs- und Risikoanalysen mit logistic regression, XGBoost, Random Forests mit Python, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib, MySQL and AWS.
  • ●​ Aufbau Docker-basierter ETL-Pipelines auf Databricks – verbesserte Reproduzierbarkeit
  • & Skalierbarkeit.
  • ●​ Automatisierung von Retraining-Prozessen und Modellüberwachung
Artificial Intelligence (AI)Deep Neural Networks (DNN)Operations ResearchRandom ForestConvolutional Neural Networks (CNN)Apache Airflow+9

Burning glass technologies

Advanced Software Engineer(Data Scientist)

Jun 2014Jun 2015 · 1 yr · chennai · On-site

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningDeep Neural Networks (DNN)Operations ResearchRandom ForestConvolutional Neural Networks (CNN)+9

Education

Freie Universität Berlin

Data Science

Indian Institute of Technology, Kanpur

Master of Technology — Computer Science

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