रिया गुप्ता
- फ़ोन: +91 98765 43210
- ईमेल: riya.gupta@email.com
- स्थान: मुंबई, भारत
- LinkedIn: riya-gupta-cs
सारांश
पिछले 8 वर्षों से कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में स्नातकोत्तर छात्रों को पढ़ाने और उनका मार्गदर्शन करने का अनुभव। अनुसंधान परियोजनाओं का नेतृत्व किया, जिससे प्रकाशनों की संख्या में 25% की वृद्धि हुई और छात्रों को उद्योग-प्रासंगिक कौशल प्राप्त करने में मदद मिली।
अकादमिक और उद्योग के बीच की खाई को पाटने के लिए पाठ्यक्रम विकास में विशेषज्ञता, जिससे छात्रों के प्लेसमेंट दर में 15% का सुधार हुआ।
कार्य अनुभव
एसोसिएट प्रोफेसर, कंप्यूटर विज्ञान विभाग, भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान बॉम्बे (IIT Bombay) -- मुंबई, भारत
अगस्त 2019 – वर्तमान
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डेटा संरचनाओं में स्नातक और स्नातकोत्तर स्तर पर पाठ्यक्रम पढ़ाए, जिसमें प्रति सेमेस्टर औसतन 150 से अधिक छात्रों को प्रशिक्षित किया।
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नेशनल कॉन्फ्रेंस में 10 से अधिक शोध पत्रों का पर्यवेक्षण और सह-लेखन किया, जिससे विभाग की शोध उत्पादकता में 20% की वृद्धि हुई।
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कई विश्वविद्यालय-स्तरीय समितियों में सेवा की, जिसमें पाठ्यक्रम संशोधन समिति शामिल है, जिससे कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम को आधुनिक उद्योग मांगों के साथ संरेखित किया गया।
सहायक प्रोफेसर, कंप्यूटर इंजीनियरिंग, वीरमाता जीजाबाई प्रौद्योगिकी संस्थान (VJTI) -- मुंबई, भारत
जुलाई 2015 – जुलाई 2019
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जावा प्रोग्रामिंग, डेटाबेस प्रबंधन और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जैसे विषयों में 300 से अधिक छात्रों को पढ़ाया।
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छात्रों के इंटर्नशिप प्लेसमेंट में 10% की वृद्धि हासिल की, उद्योग के साथ मजबूत संबंध विकसित किए।
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विभाग के लिए एक नई 'एथिकल हैकिंग' कार्यशाला विकसित की और उसका नेतृत्व किया, जिसमें 50 से अधिक छात्रों ने भाग लिया।
शिक्षा
भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान बॉम्बे (IIT Bombay), कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में पीएच.डी. -- मुंबई, भारत
अगस्त 2011 – जून 2015
पुणे विश्वविद्यालय, कंप्यूटर इंजीनियरिंग में एम.टेक. -- पुणे, भारत
अगस्त 2009 – जुलाई 2011
पुणे विश्वविद्यालय, कंप्यूटर इंजीनियरिंग में बी.ई. -- पुणे, भारत
अगस्त 2005 – जुलाई 2009
कौशल
शिक्षण और शैक्षणिक कौशल: पाठ्यक्रम विकास, व्याख्यान वितरण, छात्र मूल्यांकन, शोध पर्यवेक्षण, अकादमिक परामर्श, प्रयोगशाला प्रबंधन
तकनीकी कौशल: पायथन, जावा, C++, डेटा संरचनाएं, एल्गोरिदम, डेटाबेस (SQL, NoSQL), मशीन लर्निंग (TensorFlow, PyTorch), आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, क्लाउड कंप्यूटिंग (AWS, Azure)
अनुसंधान और विश्लेषण: साहित्य समीक्षा, परिकल्पना परीक्षण, डेटा विश्लेषण, वैज्ञानिक लेखन, शोध प्रस्ताव विकास, सांख्यिकीय मॉडलिंग
भाषाएँ: हिंदी (मातृभाषा), अंग्रेजी (धाराप्रवाह)
