Pranam Shetty

Rochester, NY

Desarrollador de IA. Ingeniero ML. Ajusto modelos, construyo canalizaciones escalables y automatizo flujos de trabajo.

Con Qué Trabajo

Experiencia

Pasante de Ingeniero de IA

Mayo 2025 - Agosto 2025

Estados Unidos

Investigación sobre el rendimiento y la aplicabilidad de LLMs en el asesoramiento de inversiones y gestión de patrimonios.

Becario Ingeniero ML

Junio 2023 - Agosto 2023

India

Desarrollé modelos de aprendizaje profundo para la predicción de acciones financieras y visualización de datos en tiempo real.

Knowledge Solutions

Becario de Investigación ML

Sept 2021 - Nov 2021

India

Construí y optimicé canalizaciones de ML para la predicción de costos de reclamaciones de seguros y procesamiento de big data.

Laugh Out Loud Ventures

Becario de Análisis SEO

Feb 2020 - Marzo 2020

India

Gestioné estrategias de publicidad digital para optimizar conversiones para cursos educativos.

Colaborador de Código Abierto

Jun 2024 - Ahora

Intento contribuir activamente al Código Abierto en mi GitHub

Proyectos

Hugo Noir

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Aprende Más
Sistema de Respuesta a Emergencias de Viaje

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Blogs

2025-09-07

La Atención No Es Todo Lo Que Necesitas. Es Cómo La Necesitas.

Jet-Nemotron repiensa la IA usando atención solo cuando es necesario, aumentando dramáticamente la velocidad y precisión comparado con modelos tradicionales de atención completa.

2025-08-23

¿Son innecesariamente grandes los LLM? Compresión extrema de LLMs usando redes tensoriales inspiradas en la mecánica cuántica

Presenta un nuevo enfoque llamado CompactifAI de Multiverse Computing, que utiliza redes tensoriales inspiradas en la mecánica cuántica para comprimir drásticamente los LLMs con una pérdida mínima de precisión.

2025-08-16

Cómo los Modelos de IA se Entrenan en Datos Privados Sin Acceder a Ellos: Aprendizaje Federado Explicado

El Aprendizaje Federado (FL) permite que los modelos de IA se entrenen en datos distribuidos sin centralizar información sensible. En lugar de recopilar datos en una ubicación, FL envía copias del modelo a dispositivos locales donde se entrenan con datos privados.