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M S Gulshan — Ingénieur logiciel principal en IA
Je conçois des solutions d'IA de bout en bout — LLM affinés, pipelines de production et automatisation — et je dirige l'équipe et la livraison client qui les accompagnent.
Voir mes projets01 — À propos
À propos de moi
Je suis ingénieur logiciel principal en IA chez Vrtta Green Solutions, où je conçois et livre des solutions d'IA de bout en bout : affinage de LLM spécialisés avec LoRA/QLoRA, pipelines industriels qui automatisent des tâches manuelles, et le logiciel de production qui les entoure. Je dirige aussi la planification et le développement de l'équipe, et je gère nos mandats clients, des premières exigences jusqu'à la livraison.
Mon plus récent système automatise de bout en bout le calcul de l'empreinte carbone des produits : il transforme les nomenclatures désordonnées de plusieurs pages d'un fabricant en rapports d'émissions, avec des LLM locaux affinés qui les lisent à 98,7 % de précision et une recherche qui associe chaque matériau dans une base de plus d'un million d'entrées. Sur mon temps libre, j'ai créé AnswerGate, un outil libre qui fait échouer une demande de fusion (pull request) quand les réponses d'un assistant IA se dégradent, et Exsy, une application de gestion de l'argent familial. Auparavant, j'ai été scientifique décisionnel stagiaire chez Mu Sigma et stagiaire développeur MERN chez EY Global, et j'ai conçu un système de feux de circulation adaptatifs à base de LSTM avec la police de la circulation de Bangalore.
J'ai obtenu en 2025 mon diplôme en sciences et génie de l'information au Global Academy of Technology, major de promotion (médaille d'or, moyenne de 9,73/10).
- 98,7 %
- Précision des LLM affinés en production
- 1 M+
- Matériaux associés automatiquement
- 40 %
- De latence de recherche en moins
02 — Parcours
Expérience professionnelle
Vrtta Green Solutions
Ingénieur logiciel principal en IA
Promotion
- Je dirige la planification et le développement de l'équipe et gère les relations clients, de la définition des besoins à la livraison des versions de production.
- J'ai affiné des LLM libres avec LoRA/QLoRA et déployé des modèles spécialisés pour lire les nomenclatures et classer les matériaux.
- J'ai conçu le pipeline d'IA d'un moteur d'empreinte carbone des produits — une ingestion asynchrone lit des nomenclatures non structurées de plusieurs pages à 98,7 % de précision, automatisant un processus manuel de déclaration environnementale.
- J'ai construit une recherche hybride Qdrant (vecteurs denses + filtres de métadonnées) qui associe chaque matériau aux bibliothèques d'analyse du cycle de vie, sur plus d'un million d'entrées.
- J'ai noté chaque classement par appariement approximatif et accord de plusieurs LLM, et réduit la latence de recherche de 40 % grâce aux budgets de jetons et à la diffusion NDJSON/SSE depuis Flask.
Mu Sigma
Scientifique décisionnel stagiaire
- J'ai conçu des pipelines de traitement de données et des modèles d'analyse qui ont transformé des jeux de données d'entreprise complexes en recommandations concrètes.
- J'ai appliqué la méthode structurée de résolution de problèmes de Mu Sigma pour appuyer des décisions à l'échelle de l'entreprise.
EY Global (via Edunet)
Stagiaire développeur MERN
- J'ai développé des applications web évolutives servant plus de 100 utilisateurs simultanés tout en gardant de bonnes performances.
03 — Réalisations
Projets phares
01 / 2025 · IA/ML · Données · Full-stack
Moteur d'empreinte carbone des produits
Des LLM affinés lisent la nomenclature brute d'un fabricant, associent chaque matériau dans une bibliothèque d'émissions de plus d'un million d'entrées et produisent le rapport d'empreinte carbone du produit — automatiquement.
- 98,7 %
- Précision de lecture des nomenclatures
- 1 M+
- Matériaux consultables
- 40 %
- De latence de recherche en moins
02 / 2026 · IA/ML · Full-stack
AnswerGate — tests de régression pour assistants IA
Une vérification libre en intégration continue qui repère le moment où les réponses d'un assistant IA se dégradent après un changement de code, et fait échouer la demande de fusion en nommant les questions touchées.
- 36/42
- Défauts injectés détectés
- 0
- Fausses alertes, 1 070 questions
- 19/44
- Questions signalées par une seule vérification
Vidéo · 1:35 · avec son
03 / 2026 · Full-stack
Exsy — carnet d'argent familial
Une application installable pour l'argent d'une famille : un carnet par personne, mensualités avec TPS indienne (GST), prêts, une tontine (chit fund) avec tirages équitables, et des écritures remplies à partir d'un texto bancaire collé.
Vidéo · 1:03 · avec son
04 · IA/ML · Données
Feux de circulation adaptatifs — avec la police de la circulation de Bangalore
Un moteur d'optimisation du trafic à base de LSTM qui apprend des flux de capteurs en temps réel pour adapter la durée des feux, conçu en collaboration avec la police de la circulation de Bangalore.
- 30 %
- De congestion en moins (simulation)
04 — Travailler ensemble
Du début à la fin
Je conçois des solutions logicielles complètes, de zéro jusqu'à la mise en production — conception, développement, IA et lancement, avec un seul interlocuteur du début à la fin.
- 01
Découverte et planification
On cerne le problème, les utilisateurs et ce que signifie la réussite.
- Exigences
- Architecture
- Échéancier
- 02
Conception
Parcours, écrans et conception du système à valider avant d'écrire du code.
- Parcours UX
- Écrans UI
- Conception système
- 03
Développement
Le produit complet — serveur, API, base de données et interface.
- API Python
- Interface React
- Bases de données
- 04
Intégration de l'IA
LLM affinés, pipelines et automatisation intégrés au produit.
- LLM affinés
- Pipelines d'IA
- Automatisation
- 05
Déploiement
Mise en production avec tests, CI/CD et surveillance.
- Infonuagique ou sur site
- CI/CD
- Surveillance
- 06
Soutien
Documentation, présentation à votre équipe et améliorations après le lancement.
- Documentation
- Transfert
- Itérations
Plan de projet gratuit
Dites-moi ce qu'il vous faut. Recevez un plan en 48 heures.
Un plan gratuit d'une page, rédigé pour votre idée. Sans engagement.
- Portée et fonctionnalités
- Architecture et technologies
- Échéancier et jalons
05 — Compétences
Compétences et outils
Ingénierie IA
Affinage de LLM (LoRA / QLoRA)/ Pipelines d'IA et automatisation/ Déploiement de LLM locaux/ RAG et recherche vectorielle/ Ingénierie de requêtes/ Réseaux LSTM
Serveur
Python/ Flask/ SQL/ Conception d'API REST/ Pipelines d'ingestion asynchrones
Interface
React.js/ Server-Sent Events/ Interfaces en continu/ Optimisation UI/UX
Données et outils
MongoDB/ Git/ VS Code/ OpenCode/ Agile/ Cycle de vie logiciel
06 — Formation
Formation et distinctions
2021 — 2025
Global Academy of Technology
Baccalauréat en génie (B.E.) en sciences et génie de l'information
Moyenne 9,73 · Médaille d'or
2019 — 2021
The Master's PU College
Études préuniversitaires en sciences (PCMB)
93,6 %
01
Médaille d'or
Promotion 2025, B.E. en sciences et génie de l'information — Global Academy of Technology (moyenne 9,73)
02
3e rang national
International Science Talent Examination (ISTE), Inde — 2019
07 — Contact
Me joindre
Vous recrutez pour un poste en IA, préparez un projet, ou voulez simplement parler d'IA — écrivez-moi.
gulshanms.sde@gmail.comRéponse en moins de 24 heures