డేటా నుంచి AI వరకు.. అమెరికా టెక్ రంగంలో రోహిత్ మాంచి ప్రత్యేక ప్రస్థానం

హైదరాబాద్: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్రపంచవ్యాప్తంగా వ్యాపార వ్యవస్థలను మార్చుతున్న తరుణంలో, AIకి అవసరమైన విశ్వసనీయమైన డేటా వ్యవస్థలను నిర్మించడం అత్యంత కీలకంగా మారింది. ఈ విభాగంలో తనదైన సాంకేతిక నైపుణ్యాన్ని చాటుకుంటూ ముందుకు సాగుతున్నారు AI Data Engineer రోహిత్ మాంచి. Data Engineering, Artificial Intelligence, Enterprise Analytics, Cloud Technologies రంగాల్లో ఐదేళ్లకు పైగా అనుభవం కలిగిన ఆయన ప్రస్తుతం అమెరికాలో enterprise AI systemsకు అవసరమైన next-generation data infrastructureపై పనిచేస్తున్నారు.

ప్రస్తుతం Paycom Payroll LLCలో AI Data Solutions Engineerగా పనిచేస్తున్న రోహిత్, Large Language Modelsకు సంస్థలోని knowledge, business dataను విశ్వసనీయంగా అందించే Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, AI agents ఉపయోగించగల datasets, Model Context Protocol (MCP) integrations వంటి ఆధునిక AI infrastructure solutions అభివృద్ధిలో భాగస్వామిగా ఉన్నారు. ఆయన రూపొందిస్తున్న RAG systems sales, support, operations విభాగాల్లోని 500 మందికి పైగా internal usersకు ఉపయోగపడుతున్నాయి

రోజుకు 10 వేలకుపైగా AI Queries

AI applications కేవలం సమాధానాలు ఇవ్వడం కాకుండా, సరైన enterprise information ఆధారంగా ఖచ్చితమైన responses ఇవ్వడం ఇప్పుడు పెద్ద సవాలుగా మారింది. ఈ సమస్య పరిష్కారంలో రోహిత్ చేస్తున్న పని ప్రత్యేక ప్రాధాన్యతను సంతరించుకుంది.

ClickHouse ఆధారిత reusable datasets, MCP integrations ద్వారా AI agentsకు enterprise informationను అందించే infrastructureను అభివృద్ధి చేసిన ఆయన systems ప్రస్తుతం రోజుకు 10,000కు పైగా queriesను handle చేస్తున్నాయి.  

AI systemsలో మరో కీలక సమస్య ‘hallucination’ లేదా సరైన ఆధారాలు లేకుండా తప్పు సమాచారం రావడం. దీనిని తగ్గించడానికి chunking, embeddings, retrieval evaluation strategiesపై పనిచేసిన రోహిత్, RAGAS evaluation framework ద్వారా grounded-answer qualityను కొలిచే విధానాన్ని అమలు చేశారు. ఈ ప్రయత్నాలతో offline evaluationsలో grounded-answer rateను 72 శాతం నుంచి 91 శాతానికి పెంచగలిగారు

రోజుకు 800 GBకు పైగా డేటా ప్రాసెసింగ్

AI రంగంలోకి అడుగుపెట్టకముందే enterprise-scale Data Engineeringలో రోహిత్ గణనీయమైన అనుభవాన్ని సంపాదించారు. Paycomలో BI & Data Engineerగా పనిచేసిన సమయంలో Python, SQL, Airflow ఆధారంగా ingestion, transformation pipelinesను అభివృద్ధి చేసి 60కి పైగా enterprise clients కోసం రోజుకు 800 GBకు పైగా data processing జరిగే వ్యవస్థలపై పనిచేశారు

Greenplum నుంచి ClickHouseకు data infrastructure modernizationలోనూ కీలకంగా పనిచేశారు. Client-specific schemas, composite ordering keys, parallel data loads వంటి సాంకేతిక విధానాలను ఉపయోగించడం ద్వారా nightly data load timeను 55 శాతం తగ్గించినట్లు ఆయన ప్రొఫైల్ వెల్లడిస్తోంది.

Data Engineering అంటే కేవలం భారీ మొత్తంలో సమాచారాన్ని process చేయడం మాత్రమే కాదు; ఆ dataలో పొరపాట్లు వ్యాపార నిర్ణయాలపై చూపే ప్రభావాన్ని ముందుగానే గుర్తించడం కూడా అత్యంత కీలకం. రోహిత్ రూపొందించిన Booked Sales ingestion workflowsలో validation mechanisms, Splunk alerts అమలు చేయడం ద్వారా quarterly close cyclesలో 2 లక్షల అమెరికన్ డాలర్లకు పైగా reporting discrepanciesను గుర్తించినట్లు ఆయన professional record పేర్కొంటోంది

అదేవిధంగా Jira API ఆధారిత operational automation ద్వారా service-desk assignment, SLA recalculation వంటి processesను automate చేసి సుమారు వారానికి ఎనిమిది గంటల manual coordinationను తగ్గించారు.

Amazonలో Software Engineering అనుభవం

రోహిత్ కెరీర్‌లో Amazon అనుభవం మరో ముఖ్యమైన మైలురాయి. Software Development Engineerగా పనిచేసిన సమయంలో internal finance applications కోసం Java backend APIs, AWS integrationsను అభివృద్ధి చేశారు. ఆయన పనిచేసిన applicationsను 2,000 మందికి పైగా staff ఉపయోగించగా, Lambda, API Gateway, S3, DynamoDB ఆధారిత systems ద్వారా నెలకు లక్షకు పైగా transactionsను process చేసే infrastructureపై పనిచేశారు.

Secure file-processing workflowsలో భాగంగా S3 presigned URLsను ఉపయోగించి నెలకు 10,000కు పైగా secure uploads నిర్వహించే వ్యవస్థలను రూపొందించడంలో భాగమయ్యారు. DynamoDB Streams, Lambda, SNS ఆధారిత event-driven architecture ద్వారా రోజుకు వేల సంఖ్యలో system eventsను process చేసే integrationsపైనా పనిచేశారు.

Software reliabilityకు ప్రాధాన్యతనిస్తూ 150కి పైగా unit, integration tests రాసి 85 శాతానికి పైగా code coverage నిర్వహించినట్లు ఆయన ప్రొఫైల్ పేర్కొంటోంది. Amazonలో మూడు engineering teamsతో కలిసి requirements, implementation, debugging, documentation ప్రక్రియల్లో పనిచేశారు.

Accenture నుంచి Enterprise AI వరకు

రోహిత్ టెక్నాలజీ ప్రయాణం ఒక్కరోజులో ఏర్పడింది కాదు. Accentureలో Associate Software Developerగా ఉన్న సమయంలో enterprise Tableau infrastructureను support చేశారు. ఆ infrastructureను 400 మందికి పైగా business users ఉపయోగించగా, reporting availabilityను 99 శాతానికి పైగా కొనసాగించడంలో ఆయన భాగస్వామిగా ఉన్నారు. Tableau server migration సమయంలో 200కి పైగా workbooksను validate చేసి reporting downtime లేకుండా cutover పూర్తి చేయడంలోనూ పనిచేశారు

అంతకుముందు Tata Institute of Fundamental Research (TIFR) లో Web Developer Internగా JavaScript, HTML, CSS, Java, MySQL technologiesపై పనిచేయడం ద్వారా తన software careerకు పునాది వేసుకున్నారు.

AI ఏజెంట్ల కోసం స్వతంత్ర ప్రాజెక్టులు

ఉద్యోగ బాధ్యతలకే పరిమితం కాకుండా, AI Data Engineeringపై స్వతంత్రంగా కూడా రోహిత్ ప్రయోగాలు చేస్తున్నారు.

తాను రూపొందించిన Enterprise Support Q&A Agentలో 12,000కు పైగా technical support articlesను ఉపయోగించి end-to-end RAG pipelineను నిర్మించారు. LangGraph, pgvector, OpenAI embeddings, RAGAS evaluation ఉపయోగించిన ఈ prototypeలో 89 శాతం grounded-answer rate సాధించినట్లు ఆయన పేర్కొన్నారు.

మరో MCP Data Explorer ప్రాజెక్టులో Python ఆధారంగా MCP serverను నిర్మించి PostgreSQL analytics warehouseను AI agents ఉపయోగించగల toolsగా మార్చారు. Connection pooling, query guardrails, caching వంటి mechanismsను ఉపయోగిస్తూ 40కి పైగా database tablesపై natural-language-to-SQL functionalityను ప్రదర్శించారు.

హైదరాబాద్ విద్యార్థి నుంచి అమెరికాలో AI Data Engineer వరకు

రోహిత్ Osmania University నుంచి Information Technologyలో Bachelor of Engineering పూర్తి చేసి, అనంతరం అమెరికాలోని University of North Texas నుంచి Business Analyticsలో Master of Science పూర్తి చేశారు. Software development నుంచి analytics, enterprise data engineering, అక్కడి నుంచి AI-ready infrastructure వరకు తన careerను దశలవారీగా అభివృద్ధి చేసుకున్నారు

ఇప్పుడు ప్రపంచవ్యాప్తంగా Generative AI విస్తరిస్తున్న నేపథ్యంలో, పెద్ద సంస్థలకు సవాలు AI modelను ఉపయోగించడం మాత్రమే కాదు; ఆ modelకు సరైన data, trusted knowledge, security, retrieval architecture, real-time enterprise access అందించడం. ఈ సమస్యల మధ్యలోనే Rohit Manchi వంటి AI Data Engineers పాత్ర మరింత కీలకంగా మారుతోంది.

Software Development నుంచి Data Engineeringకు, అక్కడి నుంచి RAG, AI Agents, MCP, Enterprise LLM Infrastructure వరకు తన expertiseను విస్తరించుకుంటూ సాగుతున్న రోహిత్ ప్రయాణం, కొత్త తరానికి చెందిన భారతీయ technology professionals ప్రపంచస్థాయి AI transformationలో ఎలాంటి పాత్ర పోషించగలరో చూపిస్తోంది.