Prakas
shrestha
Data Scientist | ML engineer | Data engineer | AI engineer
Let's Build AI Together
Have an idea or project in ML, DL, NLP, or Generative AI?
I'm open to collaborating on exciting AI projects. If you have a great idea or need technical support, feel free to reach out.
I grew up in Nepal, studied engineering in Tokyo, and have spent the last six years working across semiconductor manufacturing and IoT. I’m drawn to problems where the data is messy, the systems are complex, and the stakes are real. Today, I work at the intersection of data, engineering, and AI—turning complex real-world problems into practical, data-driven solutions.
Now
- Working on: AI & Data Science for Semiconductor Manufacturing
- Learning: LLMs, AI Agents, RAG, LangChain, MCP, and MLOps
- Reading: Building: End-to-End AI Applications with Python, FastAPI, and React
- Currently in: Yokohama, Japan · JST (UTC+9)
What I Do
Three ways I work with manufacturing and enterprise teams — from a single model to a full production pipeline.
ML Model Development
End-to-end ML pipeline: from raw data preprocessing and feature engineering to model training, evaluation, an…
Learn more →Data Engineering & Analytics
ETL pipelines Data warehouse & database setup Dashboarding Automated reporting
Learn more →Kind Words
सीपहरू
Languages & Core
Excel VBA, Java, Python, SQL
ML / DL
Data Cleaning, Decision Tree, Deep Learning, EDA, Feature Engineering, K-Means Clustering, Keras, Linear Regression, Logistic Regression, Matplotlib, Neural Networks, NumPy, Pandas, Random Forest, Scikit-learn, Seaborn, SVM, TensorFlow, XGBoost
Data Engineering
ETL, MySQL, PostgreSQL, Snowflake, Python
GenAI / LLM
AI Agents, Generative AI, LangChain, NPL, Prompt Engineering, RAG, Transformers
Domain Expertise
Semiconductor Data Analysis
अनुभव
Data Scientist
सेमिकन्डक्टर उत्पादन दोष विश्लेषण प्रोजेक्ट
यो प्रोजेक्टको उद्देश्य सेमिकन्डक्टर उत्पादनमा चिप दोषका मूल कारणहरू पहिचान गरी दोष दर घटाउनु थियो। हामीले प्रक्रिया डाटा (तापक्रम, दबाब आदि) र उपकरण सञ्चालन लगहरू संकलन तथा एकीकृत गर्यौं, डाटालाई केन्द्रीय रूपमा व्यवस्थापन गर्यौं, र दोषका कारणहरू पहिचान गर्न विश्लेषण गर्यौं।
मुख्य जिम्मेवारीहरू:
डाटा संकलन र प्रि-प्रोसेसिङ (ETL प्रोसेसिङ) Python र SQL प्रयोग गरी device log, sensor data, र production record सहितको raw data को संकलन र प्रि-प्रोसेसिङ स्वचालित गरियो। बहु स्रोतहरू (equipment CSV outputs, MES systems, बाह्य डाटाबेस) बाट नियमित रूपमा डाटा निकालियो। असामान्यता हटाउने, हराएको मान व्यवस्थापन, time-series alignment, र field normalization सहित डाटा सफा गरियो। उत्पादन विश्लेषण, दोष कारण विश्लेषण, र AI मोडेल तालिमको लागि उच्च-गुणस्तरको डाटा आधार निर्माण गर्न प्रोसेस गरिएको डाटालाई Snowflake डाटा वेयरहाउसमा एकीकृत गरियो।
Sonar Analytics Tool प्रयोग गरी विश्लेषण Sonar BI/ML platform मा उत्पादन डाटा (device logs, sensor data, quality results) को प्रि-प्रोसेसिङ, दृश्यावलोकन, र विश्लेषण गरियो। महत्त्वपूर्ण चरहरू र उपकरणको अवस्था पहिचान गर्न सहसम्बन्ध विश्लेषण, प्रवृत्ति विश्लेषण, र असामान्यता पत्ता लगाइयो। Sonar को मेशिन लर्निङ क्षमता प्रयोग गरी असामान्यता पत्ता लगाउने मोडेलहरू निर्माण गरियो। वास्तविक-समय अनुगमन र भविष्यसूचक मर्मतसम्भारको लागि Statistical Process Control (SPC) सँग समन्वय गरी स्वचालित असामान्यता अलर्टहरू लागू गरियो।
Data Scientist
Wearable Biosensor मा आधारित कामदार स्वास्थ्य व्यवस्थापन प्रणाली
कामदारहरूको स्वास्थ्य अवस्था अनुगमन गर्नका लागि wearable sensor र स्मार्टफोन एप विकास गरियो। यो प्रणालीले biometric डाटाबाट शरीरको तापक्रम र शारीरिक भार अनुमान गर्छ र वास्तविक-समयमा गर्मीजन्य रोगहरूको भविष्यवाणी गर्छ, स्मार्टफोन एप मार्फत कामदारहरूलाई अलर्ट पठाउँदै सर्भरमा डाटा भण्डारण र विश्लेषण गर्छ।
मुख्य जिम्मेवारीहरू:
स्मार्टफोन एप विकास शरीरको तापक्रम अनुमान लजिक सहितको Android एप्लिकेसन Java मा विकास गरियो। Biometric र वातावरणीय डाटा प्राप्त गर्छ, स्वास्थ्य मेट्रिक्स गणना गर्छ, र कामदारहरूलाई वास्तविक-समयमा अलर्ट सूचना पठाउँछ।
Wearable डाटा विश्लेषण स्वास्थ्य भविष्यवाणीको लागि कामदारहरूबाट संकलित wearable sensor डाटा विश्लेषण गरियो। Python मा तथ्याङ्क विश्लेषण प्रोग्रामहरू बनाइयो र VBA macro प्रयोग गरी डाटा प्रोसेसिङ स्वचालित गरियो।
हालका प्रोजेक्टहरू
California House Price Predictor
Project Introduction This is a Machine Learning-based Web Application that predicts house prices in California. The…
Like what you see above? Let's talk about your project.
शिक्षा
bachelor
Engineering
Certifications
Show additional courses
Writing
How an LLM API Request Works: From Python Code to AI Response
LM API request works internally. Understand HTTP requests, authentication, tokenization, GPU inference, token generation, sampling, detokenization, an...
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — A Complete Beginner-Friendly Guide
GitHub तथ्याङ्क
Have a project in mind?
I take on a limited number of freelance and consulting engagements each quarter. Tell me about your problem — I'll respond within 24 hours.