Arpit.

· Machine-Learning-Modelle trainiert mit Python, TensorFlow und PyTorch und sie in C# mit ONNX, REST APIs und Docker bereitgestellt, durch Entwicklung von Backend-Services mit Python (Fast API) und .NET (OpenAPI.NET).
· Tools für MLOps-Pipelines entwickelt, um Datenverarbeitung und Modellmanagement zu verbessern.
· Unit-Tests entwickelt und gepflegt für C# (.NET) und Python-Anwendungen, um Codequalität und Stabilität sicherzustellen.
· Features in einer .NET-Anwendung implementiert, um die End-to-End-Bereitstellung von Machine Learning Modellen zu unterstützen.
· Swagger/OpenAI-Dokumentation erstellt und gepflegt, um einfache interne Zusammenarbeit und externe Integrationen zu ermöglichen.
· Einen Cross-Platform-Mobile-Prototyp gebaut mit Angular und Capacitor, mit nativen Funktionen wie Kamera und OAuth, und die Entwicklungszeit um 90 % reduziert durch eine gemeinsame Codebasis für mehrere Plattformen.
· Datenoperationen automatisiert mit PowerShell-Skripten, Python und Azure Storage für effiziente ML
Workflows.

· Die Entwicklung mehrerer Flutter-Mobile-Apps geleitet, skalierbare Codebasen aufgebaut, Third-Party-APIs integriert und Apps für Android veröffentlicht.
· Code-Reviews durchgeführt, Junior-Entwickler betreut und auf sauberen, wartbaren Code geachtet.
· REST APIs, Firebase, BLE und Offline-Speicherlösungen integriert