Akash Verma — AI Engineer

AboutÜber mich

I'm Akash, an M.Sc. Data Science student with 3 years of professional software engineering experience and hands-on experience developing and evaluating LLM-based applications and AI agents. I work with Python, REST APIs, RAG, prompt engineering, tool calling, and multi-agent workflow orchestration using LangGraph, LangChain, and CrewAI. I've built AI solutions that integrate external systems, knowledge sources, and specialized agents to automate multi-step tasks. I bring a strong software engineering foundation and a structured, analytical approach to evaluating AI solutions, improving workflows, and translating requirements into practical applications. I'm also pursuing relevant certifications and currently exploring n8n workflow automation and Model Context Protocol (MCP) integrations.

Ich bin Akash, M.Sc.-Student der Data Science mit drei Jahren Berufserfahrung in der Softwareentwicklung und praktischer Erfahrung in der Entwicklung und Bewertung LLM-basierter Anwendungen und KI-Agenten. Ich arbeite mit Python, REST-APIs, RAG, Prompt Engineering, Tool Calling und Multi-Agent-Workflows mit LangGraph, LangChain und CrewAI. Ich habe KI-Lösungen entwickelt, die externe Systeme, Wissensquellen und spezialisierte Agenten integrieren, um mehrstufige Aufgaben zu automatisieren. Dabei verbinde ich eine solide Grundlage in der Softwareentwicklung mit einer strukturierten, analytischen Herangehensweise an die Bewertung von KI-Lösungen, die Verbesserung von Workflows und die Umsetzung praktischer Anwendungen. Außerdem absolviere ich relevante Zertifizierungen und beschäftige mich derzeit mit n8n-Workflow-Automatisierung und Integrationen auf Basis des Model Context Protocol (MCP).

Frankfurt, Germany i9akashv@gmail.com German (B1) · English (C1) Deutsch (B1) · Englisch (C1)

ProjectsProjekte

CrewAI-Powered Software Release IntelligenceKI-gestützte Software-Release-Analyse mit CrewAI

July 2026 – August 2026

A multi-agent system that analyzes real Apache Hadoop releases by combining GitHub commits and Apache Jira issues to generate structured release documentation in Markdown.

Ein Multi-Agent-System, das reale Apache-Hadoop-Releases anhand von GitHub-Commits und Apache-Jira-Tickets analysiert und strukturierte Release-Dokumentation im Markdown-Format erstellt.

Identifies release versions, retrieves commits between releases, extracts Jira issue IDs, and gathers related issue metadata.
Ermittelt Release-Versionen, ruft Commits zwischen Releases ab, extrahiert Jira-Ticket-IDs und sammelt zugehörige Ticket-Metadaten.
Uses specialized CrewAI agents and Gemini-hosted LLMs to analyze release context and produce organized release notes.
Verwendet spezialisierte CrewAI-Agenten und Gemini-gehostete LLMs, um Release-Kontexte zu analysieren und strukturierte Release Notes zu erstellen.

GitHub

PythonCrewAILLMsGitHub APIApache JiraMulti-Agent SystemsMarkdown

TravelMind AI — Multi-Agent Travel PlannerTravelMind AI — Multi-Agent-Reiseplaner

April 2026 – June 2026

A stateful AI travel planner built with LangGraph and Google Gemini that coordinates specialized agents to create personalized travel plans, from flights and hotels to activities and budget-aware itineraries.

Ein zustandsbasierter KI-Reiseplaner mit LangGraph und Google Gemini, der spezialisierte Agenten koordiniert, um personalisierte Reisepläne mit Flügen, Hotels, Aktivitäten und budgetgerechten Reiserouten zu erstellen.

Implemented multi-agent orchestration, shared state, persistent memory, and Human-in-the-Loop workflows with LangGraph interrupts and checkpointing.
Multi-Agent-Orchestrierung, gemeinsamen Zustand, persistentes Gedächtnis und Human-in-the-Loop-Workflows mit LangGraph-Interrupts und Checkpointing implementiert.
Integrated external tools and real-time flight, hotel, and web search APIs; deployed an interactive application with Streamlit.
Externe Tools sowie Echtzeit-APIs für Flug-, Hotel- und Websuche integriert und eine interaktive Anwendung mit Streamlit bereitgestellt.

GitHub Live DemoLive-Demo

PythonLangGraphGoogle GeminiTool CallingHuman-in-the-LoopChromaDBSQLiteStreamlit

RAG-Based ChatbotRAG-basierter Chatbot

Dec 2025 – Feb 2026

LLM and RAG-powered chatbot for answering domain-specific university admission queries, deployed on Hugging Face Spaces.

LLM- und RAG-gestützter Chatbot zur Beantwortung domänenspezifischer Zulassungsfragen, bereitgestellt auf Hugging Face Spaces.

Built a Scrapy + BeautifulSoup pipeline to crawl, structure, and process textual data into a knowledge base.
Scrapy + BeautifulSoup-Pipeline zum Crawlen, Strukturieren und Verarbeiten von Textdaten in eine Wissensbasis aufgebaut.
Designed and evaluated multiple chunking strategies (fixed, section-based, hybrid) to improve retrieval quality.
Mehrere Chunking-Strategien (fest, abschnittsbasiert, hybrid) zur Verbesserung der Retrievalqualität entworfen und bewertet.
Generated MiniLM embeddings and indexed document chunks in ChromaDB for semantic retrieval.
MiniLM-Embeddings generiert und Dokumentenabschnitte in ChromaDB für semantisches Retrieval indexiert.
Evaluated BM25, dense semantic, and hybrid retrieval using Precision, Recall, and MRR on a curated dataset.
BM25, dichtes semantisches und hybrides Retrieval mit Precision, Recall und MRR auf einem kuratierten Datensatz evaluiert.
Integrated Qwen 2.5–7B via HuggingFace Inference API, deployed using Streamlit on Hugging Face Spaces.
Qwen 2.5–7B über HuggingFace Inference API integriert und mit Streamlit auf Hugging Face Spaces deployt.

GitHub Live DemoLive-Demo

PythonRAGChromaDBLangChainHuggingFaceStreamlitBM25MiniLM

Vision-Language Assistant AI AppVision-Language-KI-Assistent

May 2025 – Dec 2025

Multimodal AI assistant that understands images and generates contextual natural language responses, deployed on Azure VM.

Multimodaler KI-Assistent, der Bilder versteht und kontextuelle natürlichsprachliche Antworten erzeugt, deployt auf Azure VM.

Fine-tuned MobileLLaMA (1.4B) with LoRA and trained LDP alignment on Flickr8k and LLaVA-Instruct datasets.
MobileLLaMA (1,4B) mit LoRA feinabgestimmt und LDP-Alignment auf Flickr8k- und LLaVA-Instruct-Datensätzen trainiert.
Designed an end-to-end inference pipeline using CLIP vision encoder + learned LDP projector + LLM fusion.
End-to-End-Inferenzpipeline mit CLIP Vision Encoder + LDP-Projektor + LLM-Fusion entworfen.
Reduced hallucinations by improving prompt engineering; optimised memory and computation using PEFT.
Halluzinationen durch verbessertes Prompt Engineering reduziert; Speicher und Rechenleistung mit PEFT optimiert.
Built and deployed a RESTful inference service (FastAPI) on Azure VM, integrated with a mobile app via REST endpoints.
RESTful-Inferenzdienst (FastAPI) auf Azure VM gebaut und bereitgestellt, via REST-Endpunkte in eine mobile App integriert.

GitHub

PyTorchLoRA / PEFTCLIPMobileLLaMAFastAPIAzureComputer VisionLLM

Work ExperienceBerufserfahrung

Apr 2025 – Sep 2025

Student Assistant — NLPStudentische Hilfskraft — NLP

Philipps-University Marburg, Germany

Collaborated with faculty and students in fast-paced academic settings.
Zusammenarbeit mit Lehrenden und Studierenden in einem dynamischen akademischen Umfeld.
Independently designed and delivered NLP tutorials to student groups.
Eigenständige Konzeption und Durchführung von NLP-Tutorien für Studierendengruppen.

Mar 2021 – Dec 2023

Software EngineerSoftwareingenieur

LTIMindtree Limited, India

Designed, developed, and tested complex SSIS packages for ETL workflows in banking tax data.
Entwurf, Entwicklung und Test komplexer SSIS-Pakete für ETL-Workflows im Banksteuerbereich.
Developed automated data transformation and validation on structured enterprise data, reducing operational risk by minimising manual errors.
Automatisierte Datentransformation und -validierung für strukturierte Unternehmensdaten entwickelt, operationelle Risiken durch Minimierung manueller Fehler reduziert.
Improved accuracy by 50% through automated workflows for global banking tax data, ensuring regulatory compliance.
Genauigkeit um 50 % durch automatisierte Workflows für globale Banksteuerdaten verbessert und regulatorische Compliance sichergestellt.
Proactively resolved critical production issues to maintain uninterrupted monthly data workflows.
Kritische Produktionsprobleme proaktiv gelöst, um unterbrechungsfreie monatliche Daten-Workflows zu gewährleisten.
Collaborated in Agile teams across time zones, contributing to CI/CD pipelines and ETL automation.
In agilen Teams über Zeitzonen hinweg zusammengearbeitet und zu CI/CD-Pipelines sowie ETL-Automatisierung beigetragen.

Soft SkillsSoft Skills

🤝

Team CollaborationTeamarbeit

Worked across time zones in Agile teams on complex engineering projectsAgile Zusammenarbeit über Zeitzonen hinweg in komplexen Projekten

🧩

Problem SolvingProblemlösung

Resolving critical production issues and designing systems that scaleKritische Produktionsprobleme lösen und skalierbare Systeme entwerfen

🔬

Research MindsetForschungsdenken

Iterative experimentation and rigorous evaluation of ML models and architecturesIterative Experimente und rigorose Auswertung von ML-Modellen

🎓

Teaching & MentoringLehren & Mentoring

Designed and delivered NLP tutorials at university levelNLP-Tutorien auf Universitätsniveau konzipiert und durchgeführt

🌍

Cross-cultural AgilityInterkulturelle Kompetenz

Working and studying across India and Germany in multilingual environmentsArbeiten und Studieren in Indien und Deutschland in mehrsprachigen Umgebungen

⚡

Fast LearnerSchnelle Auffassungsgabe

Continuously upskilling across new frameworks, tools, and research areasKontinuierliche Weiterbildung in neuen Frameworks und Forschungsgebieten