Vorschau
Eine Multi-Agenten-Plattform für strategische Vorausschau in kleinen und mittleren Unternehmen. Agenten sammeln Signale, prüfen Evidenz und erstellen Entscheidungsgrundlagen.
Sieben Agenten · Recherche, Evidenz und BriefingsBhavesh Mahender Jain
Data
Scientist.
GenAI, Multi-Agenten-Systeme und strategische Vorausschau. KI, die aus Evidenz Entscheidungen macht.
Hi, ich bin Bhavesh.
Ich bin Data Scientist und Team Lead Data & Development im Joint Innovation Hub am Fraunhofer ISI in Heilbronn. Meine Arbeit verbindet generative KI, Multi-Agenten-Systeme und strategische Vorausschau.
Ich entwickle Vorschau, arbeite am JIH Trend Radar und publiziere Forschung zu Wissensabruf und transparenten KI-Systemen. In meinen Texten beschäftige ich mich mit Evaluation und KI-Produktentwicklung.
Mein Fraunhofer-Profil
Werkzeuge und Methoden.
Mein aktueller Stack und die KI-Methoden, die ich vertiefe.
Core
Python · SQL · PyTorch · Scikit-learn · Pandas · Polars
GenAI
LLMs · RAG · Embeddings · Prompt Engineering · Context Engineering · Structured Outputs · LLM Evaluation
Agents
LangGraph · Agentic Systems · Multi-Agent Systems · Tool Use · Workflow Orchestration · Human-in-the-Loop
Delivery
FastAPI · PostgreSQL · pgvector · Docker · Git · MLOps
Platforms
AWS · GCP · Microsoft Azure · Azure Foundry · OpenAI APIs · Anthropic APIs · Weights & Biases
AI Product
AI Product Management · AI Project Management · Product Discovery · Experimentation
Forschung in der Praxis.
JIH Trend Radar
Technologie-Scouting am Fraunhofer ISI: bibliometrische Analysen und Sprachmodelle verbinden Publikations- und Patentsignale zu einer interaktiven Übersicht.
Technologiesignale · Trendprofile · UnternehmenskontextMehr erfahren ↗Transparente Multi-Agenten-Systeme
Publizierte Forschung zu Multi-Agenten-RAG und transparenten KI-Schnittstellen: Wissensabruf, Antwortgenerierung und nachvollziehbares Agentenverhalten.
Multi-Agenten-RAG · Evidenz · Mensch–KI-InteraktionMehr erfahren ↗Was als Nächstes entstehen könnte
Drei Projektideen — vorgeschlagen, ohne behauptete Umsetzung oder Ergebnisse.
Glassbox Agent Reliability Lab
Ein vorgeschlagenes Testlabor, das Werkzeugaufrufe und Zustandsänderungen prüft: Hat der Agent die Aufgabe tatsächlich erledigt?
Hintergrund lesen ↗Signal Ledger
Ein vorgeschlagener Evidenz-Arbeitsbereich für Technologiesignale, mit Quellen, Gegenbefunden und nachvollziehbaren Schlussfolgerungen.
Hintergrund lesen ↗AI Product Decision Lab
Ein vorgeschlagener Produkt-Discovery-Arbeitsbereich: Nutzeraufgabe, einfache Baseline, Qualitäts- und Kostenbudget sowie Kriterien für Start, Überarbeitung oder Stopp.
Hintergrund lesen ↗Immer weiter lernen.
Laufende Lernschwerpunkte, keine Zertifikatsbehauptungen.
Generative KI
Retrieval, Embeddings und Kontextgestaltung; zuverlässige Prompts und strukturierte Ausgaben; aufgabenbezogene Evaluation und Unsicherheit.
Agentische Systeme
Workflows und autonome Agenten; Werkzeuge, Speicher und Zustände; menschliche Freigaben, Wiederherstellung und Betriebsbudgets.
Multi-Agenten-Systeme
Routing, Orchestrierung und geteilter Kontext; Delegationsgrenzen; Evaluation von Aufgaben, Traces und Nebenwirkungen.
KI-Produkt- und Projektmanagement
Nutzerbedürfnisse und Priorisierung; Qualität, Kosten, Latenz und Umsetzung; Experimente, Review-Kapazität und Freigabekriterien.
Der Weg bis hier.
Research Associate
Fraunhofer ISI · Joint Innovation Hub
Aktuell Leitung Data & Development; GenAI- und Vorausschau-Werkzeuge.Data Science Research Assistant
Fraunhofer IML
Air-Cargo-Forecasting, NLP und Machine-Learning-Forschung.Data Analyst
SAP
Analytics-Cloud-Dashboards und ML-gestützte Planung.Data Science Research Assistant
TU Dortmund
Data-Mining-Forschung und Tutorium Big Data Analytics.Quality Specialist
Amazon India
Python-Automatisierung und Datenvalidierung.Ausbildung
2023 · M.Sc. Data Science · University of Potsdam
2019 · B.Tech. Computer Science Engineering · Sreenidhi Institute of Science and Technology
Gedanken im Offenen.
48 englischsprachige Texte zu KI, Produktentwicklung und strategischer Vorausschau.
Alle Texte lesenFortschritt zum Nachsehen.
Forschung zum Nachlesen.
From Black Box to Glass Box: Designing Transparent Multi-Agent Systems for Enterprise Users
Jain, B. M., Shaji, G., & Kumar, D.
HCI International 2026 · Lecture Notes in Computer Science · SpringerDOI: 10.1007/978-3-032-29586-6_24Predicting Tech Readiness through Bibliometric Analysis using Unsupervised Machine Learning
Jain, B., & Kumar, D.
ISPIM Conference · 15–18 June 2025DOI: 10.24406/publica-5777Multi-agent Retrieval-Augmented Generation for Enhancing Answer Generation and Knowledge Retrieval
Kumar, D., & Jain, B.
EPIA 2025 · Lecture Notes in Computer Science · SpringerDOI: 10.1007/978-3-032-05179-0_22Fallstudienbasierte Analyse der Integration generativer KI-Werkzeuge in die strategische Vorausschau.
with Busch, M., Kumar, D., Valentowitsch, J., & Wurster, D.
19th Symposium for Foresight and Technology Planning · Berlin, October 2025DOI: 10.17619/UNIPB/1-2467Lass uns gemeinsam bauen.
[email protected]Heilbronn · Englisch und grundlegendes Deutsch · CET/CEST