M S Gulshan

Ingénieur logiciel principal en IA (promu après le poste de développeur logiciel en IA)

• Je dirige la planification et le développement de l'équipe IA, et gère les projets clients jusqu'à la livraison.
• J'ai construit le pipeline de l'outil d'empreinte carbone des produits de l'entreprise : il lit des nomenclatures de plusieurs pages et produit les rapports d'émissions qui étaient auparavant préparés à la main.
• J'ai affiné des LLM libres (LoRA, QLoRA) pour extraire et classer les matériaux, avec 98,7 % de précision de lecture.
• J'ai construit une recherche hybride dans Qdrant (vecteurs et filtres de métadonnées) qui associe chaque matériau à plus d'un million d'entrées d'ACV.
• J'ai réduit la latence de recherche de 40 % grâce aux budgets de jetons et à la diffusion NDJSON/SSE depuis le serveur Flask.

Scientifique décisionnel stagiaire

• J'ai construit des pipelines de données et des modèles d'analyse pour de grandes entreprises, et présenté les résultats.

Stagiaire développeur MERN

• J'ai développé des applications web MERN servant plus de 100 utilisateurs simultanés.

Python, Ollama, Qdrant, GitHub Actions · github.com/gulshanmsgit/answergate · PyPI

• Outil libre en ligne de commande et GitHub Action, publié sur PyPI, qui pose des questions de test à un assistant IA et fait échouer la demande de fusion quand les réponses se dégradent.
• Note les réponses avec un LLM local via Ollama et vérifie les fuites de renseignements personnels, l'injection de requêtes et les réponses hors sujet.
• A détecté 36 des 42 défauts introduits sur 1 070 questions de test, sans fausse alerte, et signalé un changement de taille des segments qui a réduit l'exactitude d'un assistant FastAPI + Qdrant.

JavaScript, Firebase, application web installable · github.com/gulshanmsgit/Exsy- · Application en ligne

• Application web installable pour suivre l'argent d'une famille : un carnet par personne, comptes d'argent comptant, de banque et de carte, prêts et mensualités avec taxe.
• Gère une tontine (chit fund) : collectes mensuelles, liste des retards, tirage au sort parmi les membres qui n'ont pas encore gagné, et relevés PDF partagés sur WhatsApp.
• Remplit une écriture à partir d'un texto bancaire ou d'un message UPI collé; fonctionne hors ligne, avec connexion Google et synchronisation privée par Firestore.

Python, LSTM, SQL

• J'ai entraîné un LSTM sur les données de capteurs de circulation en direct pour ajuster la durée des feux; la congestion a baissé de 30 % en simulation.