Wasim M Ansari

Über mich

Ergebnisorientierter KI-Lösungsingenieur mit einzigartigem Hintergrund in Recht und Datenwissenschaft. Ich bin spezialisiert auf die Entwicklung datenschutzorientierter KI-Systeme, die Datenschutzstandards respektieren und gleichzeitig messbaren Geschäftserfolg liefern. Mein juristischer und technischer Hintergrund gewährleistet KI-Lösungen, die nicht nur technisch fundiert, sondern auch ethisch konform und DSGVO-konform sind.

Ich bin spezialisiert auf LLM-Feinabstimmung, RAG-Implementierungen und die Bereitstellung produktionsreifer ML-Modelle. Derzeit absolviere ich eine intensive Ausbildung am IIT Madras in fortgeschrittenen ML/KI-Techniken, mit praktischer Erfahrung in Transformer-Architekturen, Vektordatenbanken und generativen KI-Lösungen. Meine Expertise umfasst PyTorch, TensorFlow und das Hugging Face-Ökosystem für den Aufbau skalierbarer KI-Anwendungen.

Ausgewählte Projekte

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  MediFlow: Post-Entlassungs-Medizin-KI-Assistent [Live Demo] [GitHub]

  Problem: Patienten, die aus Krankenhäusern entlassen werden, haben oft Schwierigkeiten, ihre medizinische Versorgung zu Hause zu verwalten, da ihnen personalisierte Anleitung und einfacher Zugang zu genauen medizinischen Informationen fehlen.
  Lösung: Implementierung eines produktionsreifen Multi-Agent-KI-Chatbots mit LangGraph, der intelligentes Routing, RAG-gestützte Wissensabfrage und Echtzeitwebsuche kombiniert.
  Auswirkung: 24/7 intelligente medizinische Unterstützung mit 95%+ Testabdeckung und vollständiger Datenschutz durch PHI/PII-bewusstes Design.
  Hauptfunktionen: Multi-Agent-System, RAG-Pipeline mit FAISS, Echtzeit-Websuche, LangSmith-Tracing, Token-Streaming, Modern Web UI.
  Tech Stack: Python, FastAPI, LangChain, LangGraph, Mistral AI, FAISS, Docker, Google Cloud Run.
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  Nephrology RAG MCP Tool [MCP Server Link] [GitHub]

  Problem: Medizinische Wissensdatenbanken benötigen nahtlose Integration mit KI-Tools wie Claude Desktop und Multi-User-Zugriff mit Sicherheit auf Enterprise-Level.
  Lösung: Aufbau eines produktionsreifen MCP-Servers (Model Context Protocol) mit HTTP/SSE-Transport, der medizinisches Wissen über authentifizierte Endpunkte verfügbar macht.
  Auswirkung: Claude Desktop-Benutzer und Custom Clients können spezialisiertes nephrologisches Wissen mit API-Schlüssel-Authentifizierung abrufen mit horizontaler Skalierung.
  Hauptfunktionen: MCP Server mit HTTP/SSE Transport, Multi-User Session Management, API Key Authentication, CORS Support, Horizontale Skalierbarkeit.
  Tech Stack: Python, FastAPI, MCP Protocol, FAISS, Mistral AI, Docker, Kubernetes, Google Cloud Run, AWS ECS/Fargate.
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  PDF Excel Extractor: KI-Dokumentenstrukturierung [Live Demo] [GitHub]

  Problem: Unternehmen haben Schwierigkeiten, unstrukturierte Daten aus verschiedenen PDF-Dokumenten zu extrahieren und zu strukturieren, was zu manueller Dateneingabe und Fehlern führt.
  Lösung: KI-gestütztes Dokumentenverarbeitungssystem, das dynamisch relevante Felder erkannt, Batch-Datenextraktion durchführt und strukturierte Excel-Dateien generiert.
  Auswirkung: Dokumentenverarbeitungszeit um 80% reduziert ohne hartcodierte Schemas, flexible Handhabung verschiedener Dokumenttypen.
  Hauptfunktionen: Dynamic Schema Detection, LLM-gesteuerte Semantikanalyse, Batch-Verarbeitung, REST API, Quality Assurance, Excel Export.
  Tech Stack: Python, FastAPI, Mistral AI, LangChain, Pandas, Docker, Google Cloud Run.
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  DocuDroid: KI-Dokumentenanalyse-Bot [Live Demo] [GitHub]

  Problem: Entwickler haben oft Schwierigkeiten, große Bibliotheks- und API-Dokumentationen zu durchsuchen, wenn sie nur ein präzises Codebeispiel oder Nutzungsmuster benötigen.
  Lösung: Implementierung eines temporären In-Memory-Vektorspeichers mit Chunking für sofortigen Abruf, kombiniert mit RAG und LLM-generierten Antworten.
  Auswirkung: Beschleunigte Entwickler-Workflows durch gezielte Codebeispiele und verkürzte Zeit bis zur ersten funktionierenden Integration.
  Hauptfunktionen: Intelligenter Chat mit LLM, PDF & Web-Inhaltsanalyse, Chunking & In-Memory-Vektorspeicher, Echtzeit-Abruf.
  Tech Stack: Python, FastAPI, LangChain, Mistral AI, InMemoryVectorStore, Modern HTML/CSS/JS, Docker, Google Cloud Run.
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  Flux Bildgenerator [Live Demo] [GitHub]

  Problem: Viele Nutzer müssen sich für Bildgenerierungstools anmelden und es fehlt an API-gesteuerter Automatisierung.
  Lösung: Entwicklung einer benutzerfreundlichen Bildgenerierungsplattform mit REST-API-Endpunkten.
  Auswirkung: Optimierte Automatisierung und Integration für Design- und Content-Workflows.
  Hauptfunktionen: Text-zu-Bild-Generierung, REST-API, Mehrfachmodell-Unterstützung, Batch-Generierung.
  Tech Stack: Python, FastAPI, Azure Web Apps, Hugging Face Diffusers, PIL, Docker.
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  RudeBot - Dein frecher KI-Begleiter [Live Demo] [GitHub]

  Problem: Ursprünglich als Wochenendprojekt entwickelt — viele Chatbots sind übermäßig höflich und standardisiert.
  Lösung: Implementierung eines kontextbewussten Chatbots mit Streaming-Antworten und einer bewusst frechen, humorvollen Persönlichkeit.
  Auswirkung: Dient als demonstrativer Prototyp für konversationelles Persona-Design und Streaming-Interaktionen.
  Hauptfunktionen: Streaming-Antworten, Persönlichkeitsbasierte Antworten, Persistentes Gedächtnis.
  Tech Stack: Python, Mistral AI, LangGraph, Streamlit, Docker.
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  Gesichtsmasken-Erkennung mit CNN & VGG16 [Live Demo] [GitHub]

  Problem: COVID-19 schuf einen Bedarf an automatisierter Masken-Compliance-Überwachung in öffentlichen Räumen.
  Lösung: Transfer-Learning-Ansatz mit VGG16-Architektur für Echtzeit-Maskenerkennung.
  Auswirkung: 95% Genauigkeit in der Echtzeit-Maskenerkennung.
  Hauptfunktionen: Echtzeit-Erkennung, Dreiklassen-Klassifikation, Transfer Learning.
  Tech Stack: Python, PyTorch, VGG16, OpenCV, NumPy, Matplotlib.
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  Mogambo Sprach-KI Terminplaner [Live Demo] [GitHub]

  Problem: Manuelle Kalenderverwaltung ist mühsam und zeitaufwendig.
  Lösung: Google OAuth für sicheren Zugriff auf persönliche Kalenderdaten und sprachgesteuerter Assistent.
  Auswirkung: Demonstration der Machbarkeit sprachbasierter Kalenderverwaltung.
  Hauptfunktionen: Sprach- & Texteingabe, Google Kalender-Integration, Intelligente Ereigniszuordnung.
  Tech Stack: FastAPI, LangGraph, LangChain, Google Calendar API, SpeechRecognition, pydub, gTTS.
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  Jurisol: KI-gestützter indischer Rechtsassistent [Live Demo] [Docker Hub] [GitHub]

  Problem: Anwälte benötigen eine zentrale Stelle für Recherche und Präzedenzfallsuche.
  Lösung: RAG-System, das Vektorspeicher und Online-Regierungsdatenbanken durchsucht.
  Auswirkung: Optimierte juristische Recherche und kostenloser Zugang zu Rechtsinformationen.
  Hauptfunktionen: Sofortige Rechtseinblicke, KI-gestützte Suche, Indischer Rechtsfokus.
  Tech Stack: Python, FastAPI, Streamlit, ChromaDB, MistralAI, LangChain, Docker.
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  KI-Interview-Vorbereitungsassistent [Live Demo] [GitHub]

  Problem: Bewerber haben oft Schwierigkeiten, maßgeschneiderte, realistische Übungsfragen zu finden.
  Lösung: KI-gestützter Assistent für personalisierte Übungsinterviews mit Mistral AI.
  Auswirkung: Über 100 Nutzer konnten ihre Interviewfähigkeiten verbessern.
  Hauptfunktionen: Individuelle Fragengenerierung, Detaillierte Antworten, Progressive Schwierigkeit.
  Tech Stack: Streamlit, Python, Mistral AI, Custom CSS.
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  BikeValuePro: ML-Preisvorhersage [Live Demo] [GitHub] [Docker Hub]

  Problem: Käufer und Verkäufer im Gebrauchtmotorradmarkt sind mit unzuverlässigen Preisschätzungen konfrontiert.
  Lösung: ML-gestützte Preisvorhersage mit fortgeschrittenen Ensemble-Modellen.
  Auswirkung: 92% Genauigkeit bei der Preisvorhersage.
  Hauptfunktionen: Genaue Preisvorhersage, KI-gestützte Einblicke, Benutzerfreundliche Oberfläche.
  Tech Stack: Streamlit, Python, Scikit-learn, XGBoost, ColumnTransformer.
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  KI-gestützter Aufgaben-Löser [Live Demo] [GitHub]

  Problem: IIT Madras Wettbewerb: 10 Datenanalyse- und Coding-Aufgaben in 30 Minuten.
  Lösung: Entwicklung eines automatisierten Aufgabenlösers mit A+ Bewertung.
  Auswirkung: Demonstration der Leistungsfähigkeit autonomer KI-Agenten.
  Hauptfunktionen: KI-generierte Code-Ausführung, Multi-Format-Dateiverarbeitung.
  Tech Stack: Python, FastAPI, Mistral API, Pandas, pdfplumber, Docker.
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  Foto-Journal App [Live Demo] [GitHub]

  Problem: Bedarf an zuverlässiger, Cloud-nativer Plattform für Foto-Journale.
  Lösung: Serverlose Foto-Journal-App auf Google Cloud Run.
  Auswirkung: 99,9% Verfügbarkeit und mühelose Skalierung.
  Hauptfunktionen: Bild-Uploads, Multi-User-Support, Chronologischer Feed.
  Tech Stack: Flask, Google Cloud SQL, Google Cloud Storage, Google Cloud Run.
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  Text-Ähnlichkeitsdetektor [Live Demo] [Docker Hub] [GitHub]

  Problem: Content-Plattformen kämpfen mit Duplikatserkennung.
  Lösung: ML-gestütztes Textsimilaritätssystem mit Word2Vec und XGBoost.
  Auswirkung: 88% Genauigkeit bei der Duplikatserkennung.
  Hauptfunktionen: Semantische Ähnlichkeitsanalyse, Konfidenzwertung, Intelligente ML-Pipeline.
  Tech Stack: Python, Flask, XGBoost, Word2Vec, Docker, HTML + CSS.
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  System-Bedrohungsvorhersage (Kaggle Top 5%) [Kaggle]

  Problem: Kaggle-Wettbewerb vom IIT Madras zur Entwicklung eines ML-Modells für Bedrohungserkennung.
  Lösung: Entwicklung einer Ensemble-Technik für Top 5% Platzierung.
  Auswirkung: Demonstration fortgeschrittener ML-Experimentierung.
  Hauptfunktionen: Feature Engineering, Ensemble-Modellierung, Kaggle-Wettbewerbsranking.
  Tech Stack: Python, Random Forest, XGBoost, Pandas, Scikit-learn.

Berufserfahrung

• KI/ML-Ingenieur & Lösungsentwickler — Freiberuflich/Unabhängige Projekte (Dehradun, Indien)
  Sept. 2024 – Heute
  • Absolviere das IIT Madras Diplom in Datenwissenschaft und lerne intensiv fortgeschrittene Themen, mit besonderem Interesse an Transformer-Architektur, Reinforcement Learning und Cloud-Diensten.
  • Entwickelte und implementierte mehrere End-to-End KI/ML-Anwendungen, von prädiktiver Modellierung bis hin zu Konversations-KI und rechtlichen Assistenzsystemen.
  • Lieferte produktionsreife Implementierungen mit Docker, FastAPI, Flask, Streamlit und Google Cloud/Azure.
  • Erreichte Top 5% Kaggle-Ranking in einer Cybersecurity-Detection-Challenge.
  • Baue aktiv ein vielfältiges Projektportfolio auf, das Anpassungsfähigkeit und technische Tiefe demonstriert.

Professionelle Standards & Zertifizierungen

Technische Expertise