Sai S u bh asis h  R ou t	
AI/M L E ngin eer	
sa is u bh asis h ro u t7 77@ gm ail. c o m	 	+ 91 9 556 332 113	 	B an galo re , I n dia	 	
w ww.li n ked in .c o m /in /s u bh asis h -s a i	 	h ttp s:/ /g it h u b.c o m /s a is u bh asis h	 	
h ttp s:/ /m ed iu m .c o m /@ sa is u bh asis h ro u t7 77	 	
S U M MARY
Exp erie n ce d  A I D eve lo p er 	h ig h ly  p ro fic ie n t i n  d eve lo p in g	 f u ll- s ta ck  p ro je cts  w it h  e ffic ie n t p ip eli n es. S tr o n g	
back g ro u n d  in   m ath em atic s,  pro g ra m min g,  an d  data   m an ip u la tio n ,  tr a n sla tin g 	b u sin ess  go als	  in to	
im pactfu l,  d ata -d riv e n  	so lu tio n s	. S pecia li z es i n  p re d ic tiv e  m od eli n g, s tr a te g ic  i m ple m en ta tio n  o f d ata -d riv e n	
a p pro ach es,  an d op tim iz in g  d ecis io n -m ak in g  p ro ce sse s.  Skille d  in  P ro m pt  E ngin eerin g  an d effe ctiv e ly
c o m mun ic a te s  te ch n ic a l  co n ce p ts   to  n on -te ch n ic a l  sta k eh old ers.  C om mit te d  to  	co n tin uou s  le a rn in g	 a n d	
sta yin g a b re a st o f i n du str y  t r e n ds t o  	in nova te  	w it h in  t h e d yn am ic  f ie ld  o f d ata  s c ie n ce	
S K IL L S
Data b ase s
M yS Q L, M on goD B
Deep  L ea rn in g
N LP, T ra n sfo rm ers, G en era tiv e  A I, P yT o rc h ,	 	
Ten so rflo w , P ro m pt E ngin eerin g
D ata  A naly tic s
P ow er B I
M ach in e L ea rn in g
Scik it - le a rn
V ersio n  C on tr o l
G it h u b
G it h u b a ctio n s C I- C D  A IO ps	
P ro gra m min g L an gu ag e: P yth on
FastA PI, P an das, N um py, S ele n iu m , L an gch ain ,	 	
R eq u ests , B eu tif u ls o u p4, F la sk
D ata  P ro ce ssin g
PyS park , K afk a, A ir flo w , A pach e,
C lo u d
AW S S 3, A W S E C 2, A W S S Q S, A W S C lo u dw atc h
D ata  M on it o rin g a n d G ove rn an ce
D ata  d rif t
C on ta in eriz a tio n  a n d O rc h estr a tio n
D ock er	
P R O FE SSIO N AL E X PE R IE N CE
AI 	E ngin eer 	- S D E 	1	
Enga gesp h ere  	T ech n olo g y 	P vt 	L td	
&bull;D eve lo p  a n d m ain ta in  	A I s o lu tio n s	 t o  e n han ce  b u sin ess p ro ce sse s, 	a u to m ate	 	
ta sk s	, a n d d riv e  g ro w th .	
05/2 0 24 &ndash;  p re se n t
B en galu ru ,	 I n dia	
&bull;D esig n  	m od el a rc h it e ctu re s	 f o r v a rio u s a p pli c a tio n s a n d s e le ct t h e a p pro p ria te	 	
te ch n olo g y s ta ck s.
&bull;D eve lo p  a n d 	op tim iz e  p ro m pts	 t o  e x tr a ct t h e r ig h t i n fo rm atio n  f r o m  l a n gu ag e	 	
m od els .
&bull;D esig n  a n d i m ple m en t 	A PIs  	fo r 	e ffic ie n t d ata  r e tr ie va l	, p ro ce ssin g, a n d s to ra g e.	
&bull;C olla b ora te  w it h  f r o n t- e n d d eve lo p ers  t o  	in te g ra te  b ack -e n d	 s e rv ic e s w it h  f r o n t-	
e n d c o m pon en ts .	
A sso cia te  	D ata  	S cie n tis t	
iN eu ro n  	In te lli g en ce  	P vt.  	L td .	
&bull;Im ple m en te d  A I- d riv e n  I n nova tio n s f o r E du ca tio n al P la tfo rm  E nhan ce m en t.	
1 0 /2 0 23 &ndash;  0 3/2 0 24
B an galo re ,	 I n dia	
&bull;A ch ie ve d  a  s ig n if ic a n t 	4 5%  i m pro ve m en t	 i n  a d m in is tr a tiv e  e ffic ie n cy  t h ro u gh  q u iz	 	
a n d a ssig n m en t 	a u to m atio n  	in  t h e L ea rn in g M an ag em en t S yste m  ( L M S).	
&bull;S tr e a m li n ed  t h e o ve ra ll u se r e x p erie n ce  w it h in  t h e L M S,r e su lt in g i n  a  	6 0 %	 	
d ecre a se  i n  o ve ra ll c li c k s	.	
&bull;E nhan ce d  c u sto m er s a tis fa ctio n  b y r e d u cin g r e sp on se  t im e t o  8 0 %  	th ro u gh  t h e	 	
d eve lo p m en t o f a n  a u to m ate d  e m ail r e p ly  s y ste m .
&bull;Engin eere d  a n  e ffic ie n t A I c h at s y ste m , 	o p tim iz in g t e a m  s iz e  b y 3 0 %	, a n d	 	
re d u cin g c u sto m er q u ery  r e so lu tio n  t im e.
&bull;L ed  t o  i m pro ve d  e ffic ie n cy  a n d r e so u rc e  u tili z a tio n	, s tr e a m li n in g o p era tio n s	 	
acro ss d if fe re n t a sp ects  o f t h e e d u ca tio n al p la tfo rm .

Data  	S cie n ce  	T ech  	C on su lt a n t	
iN eu ro n  	In te lli g en ce  	P vt.  	L td .	
&bull;D eve lo p ed  	w eb  c ra w le rs	, e x tr a ctin g d ata  f r o m  d iv e rs e  w eb sit e s.	
0 8/2 0 23 &ndash;  1 0 /2 0 23
B an galo re ,	 I n dia	
&bull;E sta b li s h ed  a  	p ip eli n e f o r d ata  c le a n in g	 a n d s to ra g e i n  a  r e la tio n al d ata b ase .	
&bull;S ch ed u le d  t h e r e fr e sh in g p ro ce ss e ve ry  t h re e d ays u sin g a  	cro n  j o b	 t o  m ain ta in	 	
u pto -d ate  i n fo rm atio n .	
A sso cia te  	Q A 	Engin eer	
In ov a are  	C lo u ds 	S oft w are  	S olu tio n s 	P vt.  	L td .	
&bull;D eve lo p ed  a n d m ain ta in ed  	au to m atio n  t e st s c rip ts	 u sin g P yth on  f o r r e g re ssio n	 	
te stin g.	
12 /2 0 21 &ndash;  0 8/2 0 23	
B hu ban esw ar,	 I n dia	
&bull;P artic ip ate d  i n  d aily  	sc ru m  m eetin gs	, p ro vid in g s ta tu s u pd ate s o n  t e stin g	 	
pro g re ss.
&bull;P erfo rm ed  r e g re ssio n  t e stin g a n d f u n ctio n al t e stin g o n  n ew  f e a tu re s a n d	 	
en han ce m en ts .	
G ra d u ate  	E ngin eer 	T ra in ee	
S hah i 	E xp orts  	P vt.  	L td .	
&bull;W ork ed  a s t r a in ee i n  I n du str ia l E ngin eerin g D ep artm en t.	
1 0 /2 0 19  &ndash;  0 5/2 0 20	
B hu ban esw ar,	 I n dia	
P R O JE C TS
AI-D riv e n  	C usto m er 	S u pport 	C hat 	S yste m	
In nov a tiv e 	C hat 	S upport 	S yste m :	
&bull;Acco m pli s h ed  a  s ig n if ic a n t 	4 0 %  r e d u ctio n	 i n  r e sp on se  t im es, c o n tr ib u tin g t o	 	
o ve ra ll e ffic ie n cy  i n  r e so lv in g s tu den ts &#039;  q u erie s.	
11/2 0 23 &ndash;  0 2/2 0 24	
&bull;A ppli e d  d ata -d riv e n  i n sig h ts  t o  p ers o n ali z e i n te ra ctio n s b ase d  o n  	in div id u al	 	
p re fe re n ce s	.	
A uto m ate d -E du ca tio n al 	A sse ssm en t 	S yste m	
&bull;L eve ra g ed  L L M  m od el f o r 	a u to  	assig n m en t, q u iz  g en era tio n , a n d s tr e a m li n in g	 	
gra d in g p ro ce sse s.	
10 /2 0 23 &ndash;  1 1/2 0 23	
P E R SO N AL P R O JE C TS
Thyro id  	D is e a se  	D ete ctio n	
&bull;A ddre ssin g t h e p re va le n ce  o f t h yro id  d is e a se  a s a  c o m mon  e n docrin e d is o rd er, I	 	
d eve lo p ed  a n  M L m od el t o  a ssis t h osp it a ls  i n  p re d ic tin g t h yro id  c o n dit io n s b ase d	 	
o n  p atie n t d ata .	
0 1/2 0 23 &ndash;  0 3/2 0 23	
&bull;T ech  S ta ck : P yth on , M L a lg orit h m s, D ock er, A W S, A ir flo w , M on goD B, F la sk , F ast	 	
A PI, A W S, G it h u b-a ctio n s, M LO ps
&bull;A tta in ed  a cc u ra cy  o f 9 9.8 5%	 u sin g X gB oost.	
E D UCATIO N
Bach elo rs 	o f 	T ech n olo gy	
IT E R , 	S O A 	U niv ersit y	
M ech an ic a l E ngin eerin g	
08/2 0 15  &ndash;  0 5/2 0 19	
B hu ban esw ar,	 I n dia	
C ER TIF IC ATE S	
Fu ll S ta ck  D ata  S cie n ce
W hat i s  G en era tiv e  A I ?	
T he D ata  S cie n ce  o f	 	
H ea lt h ca re , M ed ic in e, a n d	 	
P ubli c  H ea lt h
P yth on  f o r D ata  S cie n ce	
G en era tiv e  A I: W ork in g w it h	 	
L arg e L an gu ag e M od els
S ta tis tic s 1 0 1	
A W AR D S
Best 	v o lu n te er 	o f 	th e 	ye a r	
A w ard ed  b y t h e N GO  &quot; T he H elp in g E ye&quot; i n  2 0 20 .