Vipransh Agarwal

Vipransh Agarwal

Delhi, Inde

Vipransh Agarwal

Ingénieur IA
Je suis ingénieur GenAI avec 2+ ans d’expérience dans la création de systèmes RAG agents, d’agents orchestrés par LLM et de systèmes backend évolutifs pour des clients entreprises. Compétent en Python, FastAPI, LlamaIndex et AWS. A livré des solutions d’IA percutantes dans l’intelligence immobilière, la surveillance intelligente, l’automatisation du lieu de travail et les systèmes de gestion de bus. Passionné par la transformation de la recherche en IA de pointe en produits fiables et prêts à la production.

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 un outil automatisé d’intelligence immobilière commerciale pour identifier les opportunités d’immobilier commercial à valeur ajoutée en Australie-Occidentale.
● Mise en œuvre un mécanisme de scraping multi-sources, un pipeline de filtrage multi-passes à 9 règles avec déduplication floue, et un système de notation composite pondérée (0-1) pour évaluer le potentiel des propriétés.
● Livraison quotidienne automatisée d’un rapport Excel complet, incluant des listes à valeur ajoutée prioritaires et un journal auditable des propriétés exclues, aux parties prenantes clés.
● Développement d’une architecture backend pour des systèmes NVR alimentés par IA déployés sur des dispositifs Sophon et Rockchip edge pour soutenir la surveillance intelligente dans les gares routières de villes telles que Bangalore, Hyderabad et Chennai.
● A construit des pipelines d’IA détectant le vandalisme et les activités suspectes, fournissant des renseignements exploitables aux forces de l’ordre et aux autorités municipales.
● Architecture système conçue pour un système de gestion de bus par IA soutenu par le gouvernement, offrant l’optimisation des itinéraires, une meilleure gestion des conducteurs et du personnel ainsi qu’une efficacité des transports à l’échelle de la ville
● A construit des composants fondamentaux d’un système RAG agent alimentant un jumeau numérique basé sur Slack, permettant une assistance autonome et consciente du contexte au travail.
● Infrastructure backend évolutive conçue, récupération contextuelle avec LlamaIndex, cache Redis et pipelines de données, stimulant l’innovation des fonctionnalités et l’orientation produit.
● A contribué à sécuriser le premier client majeur d’Ekai en livrant une plateforme robuste et à fort impact démontrant une profondeur technique et une fiabilité.
  • Fondements de l’apprentissage automatique AWS 22/10/2022
  • Bootcamp de développement web 16/01/2021
  • 🇬🇧 Anglais
  • 🇮🇳 Hindi
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