Vin ay C hau d hari 
Data  S cie n tis t 
Exp erie n ce d  D ata  S cie n tis t w it h  
6 y e ars
 i n  
ML,
gen era tiv e  A I, a n d  p re d ic tiv e  a n aly tic s
, s e ekin g  t o
in no va te  i n  
Gen A I p ro je cts
. 
vin ay ch au d hari1 996@ gm ail .c o m  
+91 8 484991328 
Pune, I n d ia  
lin ke d in .c o m /in /v in ay -c h au d hari- a i 
med iu m .c o m /@ vin ay 1 996 
WORK  E X PER IE N CE 
Data  S cie n tis t 
Brid gesto ne E M EA  
01/2 023 -  P re se n t
, 
  (R em ote ) P un e, I n dia  
Glo bal l e a d er i n  m obil it y  s o lu tio n &amp;  t y re  m an ufa ctu rin g 
Role : 
I d eve lo ped  M L &amp;  a n aly tic s s o lu tio ns f o r i n te rn al s ta ke h o ld ers  a n d
su b sid ia rie s a cro ss t h e E M EA  r e g io n. 
LLM -B ase d  C usto m er R evie w  A naly sis
: I m pro ve d  c u sto m er s a tis fa ctio n b y
id en tif y in g  c o m mon p ro duct i s su es a n d  a re as f o r i m pro ve m en t. U se d  O pen ai
GPT-4  m odel &amp;  R AG  o n c u sto m er r e vie w  d ata  
Dem an d  F o re ca stin g : 
Desig ned  a n d  i m ple m en te d  1 0+ u niq ue f o re ca stin g
meth o do lo gie s a cro ss E u ro pe, o ptim iz in g  5 000+ p ro duct S K U s a n d  i n te g ra tin g
La rg e L a n g uag e M odels  ( L LM s) f o r s c a la b le  s o lu tio ns. 
Applie d  R ese arc h : 
Cond ucte d  g ro und bre akin g  r e se arc h  o n m ult i- t im e s e rie s
pre d ic tio n a t s c a le , e n han cin g  c o m puta tio nal e ﬃ cie n cy  b y 8 0%  a n d  i n cre asin g
fo re ca stin g  a ccu ra cy  b y 2 5% . 
Te ch  s ta ck : 
Neu ra lF o re ca st, S ta ts F o re ca st, L la m aIn dex ,  l la m a, 
Huggin g F a ce
,
pysp ark , p an das, A zu re  D ata b ric k s, O pen A I
 
Se n io r D ata  S cie n tis t -  P ro duct D eve lo pm en t 
Aays A naly tic s 
01/2 022 -  1 2/2 022
, 
  (R em ote ) M um bai, I n dia  
Se a so ned  v e n do r f o r G en A I &amp;  a n aly tic s 
Role :
 I  c re ate d  N LP  a n d  A uto M L p ro duct a n aly tic s s o lu tio ns f o r c o rp o ra te  f o r
Fo rt u ne&#039;s  1 00 c lie n ts  
Zero -s h o t l iv e  t ra n sc rip ts  c la ssiﬁ ca tio n: 
Im ple m en te d  t o pic  m odelin g  u sin g
Hug gin g  F a ce  B A RT-L a rg e-M NLI f o r z e ro -s h o t c la ssiﬁ ca tio n o n L iv e C hat
tra n sc rip ts , e xtra ctin g  i n sig hts  t o  g uid e b usin ess d ir e ctio n f o r t h e S e n io r
Le ad ers h ip  T e am  
Util iz e d  L D A  m odel 
in  G en sim  t o  i d en tif y  k e y t o pic s f ro m  t h e t ra n sc rip ts  d ata ,
to  g uid e t h e b usin ess d ir e ctio n f o r t h e p ro duct t e am . 
ML P ro duct D eve lo pm en t:
  Deve lo ped  s c a la b le  M L a rc h it e ctu re  a n d  M LO ps
work ﬂ ow s w it h  a u to  m odel s e le ctio n, M Lﬂ ow  t ra ck in g , a n d  C I/ C D  p ip elin e,
bo ostin g  d ata  s c ie n ce  p erfo rm an ce . 
Te ch  s ta ck : 
Huggin gfa ce , T ra n sfo rm er, 
Gen sim , N LT K , P ysp ark , p an das, A zu re
Data b ric k s, M lﬂ ow , A zu re  D evO ps
 
Data  S cie n tis t 
Connectin g D ots  I n fo te ch  
11/2 019 -  0 1/2 022
, 
  Pun e, I n dia  
End-t o -e n d C re a tiv e  a n d T e ch  S e rv ic e s H ouse . 
Role : 
Core  c o ntrib uto r f o r d ra g -a n d -d ro p, n o -c o de s o lu tio n |  D eve lo ped  s c a la b le
ML/N LP
 m odel f o r 
re al- t im e t ic k e t r e so lu tio n
 |  C re ate d  
pre d ic tiv e  e n g in e
 f o r
web  s e rie s s u cce ss |  B ooste d  e -c o m merc e  s a le s b y 3 0%  w it h  
re co m men d atio n
en g in e
 |  D esig ned  u se r-f rie n d ly  
Auto M L/A uto A I
 c o m po nen ts . 
Jr. D ata  S cie n tis t 
Maxg en  T e ch n o lo gie s 
09/2 018 -  0 9/2 019
, 
  Pun e, I n dia  
Web  d eve lo pm en t s e rv ic e s 
Role :
  In d ep en d en tly  d eve lo ped  M L s o lu tio ns f o r a d -h o c t a sk s a n d  i n te g ra te d
asp ect-s e n tim en t a n aly sis  f o r H IN GLIS H  m ed ia  c o m men ts
, e n han cin g  w eb
se rie s c o nte n t s tra te g ie s. 
SK IL L S  
Pyth o n 
AI S o lu tio ns D eve lo pm en t 
Mach in e L e arn in g  
Deep  L e arn in g  
Data b ric k s 
Tim e S e rie s F o re ca stin g  
NLP  
LLM  
RAG  
MLF lo w  
AI 
Model D ep lo ym en t 
Clo ud  P la tfo rm s ( A W S, A zu re ) 
La n g ch ain  
Gen A I 
ED UCATIO N 
Pune U niv e rs it y  
BE i n  I n fo rm atio n T e ch n o lo gy ( 7 8% ) 
06/2 014 -  0 6/2 018
, 
 
Pun e, I n dia  
ACH IE V EM EN TS 
Deve lo ped  L LM  b ase d  s o lu tio n 
Enh an cin g c o m pu ta tio nal e ﬃ cie n cy  b y 8 0%  a n d i n cre a sin g
fo re ca stin g a ccu ra cy  b y 2 5% . 
Deve lo ped  E arly  M ed ia  c o nte n t p re d ic tio n
pla tfo rm  
OTT m ed ia  w eb  s e rie s s u cce ss o r f a il u re  p re d ic tio n b efo re  i t
la u n ch  
ONLIN E C O URSE S &amp;
CER TIF IC ATIO NS 
Ora cle  C lo ud  I n fra stru ctu re  2 024 G en era tiv e  A I
Cert iﬁ ed  P ro fe ssio nal 
Ora cle  
LLM  :  A pplic a tio n T h ro ug h P ro ductio n 
Data b ric k s 
Data b ric k s G en era tiv e  A I F u nd am en ta ls  
Data b ric k s 
AW S M L S ch o lo rs h ip  
Udacit y  
Neu ra l N etw ork s &amp;  D eep  L e arn in g  
Deep Le a rn in g.A I 
IN TER EST S 
Read in g  
Writ in g  
Pla y in g  C hess 
Ach ie ve m en ts /T a sk s 
Ach ie ve m en ts /T a sk s 
Ach ie ve m en ts /T a sk s 
Ach ie ve m en ts /T a sk s