
Deepu Rajak
Deepu Rajak
Chez LifeFy, je développe actuellement une plateforme de santé IA de qualité production. J’ai construit des pipelines RAG en utilisant l’API OpenAI Assistant et optimisé GPT-4o avec une ingénierie de prompts spécifique à un domaine pour fournir des soins personnalisés basés sur les dossiers médicaux des utilisateurs.
Chez Careervira, j’ai travaillé comme data scientist où je gérais des données éducatiques à grande échelle. J’ai construit un flux de travail de classification de texte qui a amélioré la précision de la catégorisation des requêtes de 74 % à 94 % grâce à la modélisation LDA des sujets et à l’apprentissage en ensemble.
Projets techniques : J’ai développé « Smart Care AI », qui utilise un ensemble de Random Forest et XGBoost pour prédire le risque cardiovasculaire, combiné à un système RAG alimenté par Gemini pour les requêtes cliniques. J’ai aussi développé un « Analyseur de Chat WhatsApp » qui utilise l’analyse de sentiment VADER pour suivre les tendances émotionnelles dans les conversations.
Mes compétences de base incluent Python, SQL, ainsi qu’une expertise approfondie en NLP, LLM et bases de données vectorielles. J’ai aussi une solide base en outils MLOps comme Docker, Kubernetes et Jenkins pour garantir que les modèles soient évolutifs et prêts à la production. Je suis passionné par la transformation de données complexes en insights simples et exploitables qui génèrent de la valeur produit.
Horaires de travail
- Lundi:08h00 à 18h00
- Mardi:08h00 à 18h00
- Mercredi:08h00 à 18h00
- Jeudi:08h00 à 18h00
- Vendredi:08h00 à 18h00
- Samedi:Non disponible
- Dimanche:Non disponible
◦ A développé des applications de santé multiplateformes pour iOS, Android et Web en utilisant FlutterFlow avec des fonctionnalités intégrées pilotées par ML.
◦ J’ai construit un backend Supabase avec des fonctions de périphérie pour traiter des données multimodales issues de PDF et d’images à l’aide d’API LLM.
◦ Conception d’un système augmenté par la récupération utilisant l’API OpenAI Assistant pour les réponses au sol dans les dossiers médicaux des utilisateurs.
◦ Optimisation du comportement de GPT-4o grâce à la conception et l’évaluation de prompts spécifiques à un domaine pour alimenter un assistant de santé évolutif
Technologies de la santé et technologies éducatives. Expérimenté en modélisation prédictive, applications LLM et déploiement ML évolutif utilisant Python
et les API d’IA modernes. Je recherche un poste de Data Scientist ou d’Ingénieur NLP / GenAI pour construire des systèmes intelligents.
- 🇬🇧 Anglais
- 🇮🇳 Hindi



