Biran Y.

Machine Learning Engineer

Biran ist ein Maschinenbauingenieur mit mehr als acht Jahren kommerzieller Erfahrung. Sie ist hochqualifiziert in Python, Google Cloud Plattform, Scikit-learnn und Pandas, und liefert auf datengestützte Innovationen basierende, skalierbare, unternehmensorientierte KI-Lösungen.

Eine ihrer herausragenden Leistungen ist die Entwicklung interner AI-Agenten, die natürliche Sprachabfragen interpretieren und komplexe Datenanalysen durchführen. Diese Initiative verwandelt die Art und Weise, wie nicht-technische Stakeholder auf Einsichten zugreifen, die Entscheidungsfindung beschleunigen und die Arbeitsbelastung für technische Teams verringern, indem sie Kommunikationslücken zwischen den Abteilungen überbrückt.

Biran entwickelt und liefert schlagkräftige KI-Systeme, die Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Intelligenz im Maßstab zu nutzen.

Hauptkompetenz

  • Google Cloud
    Google Cloud 5 Jahre
  • MLOps 3 Jahre
  • Python
    Python 8 Jahre

Andere Fähigkeiten

  • Bash
    Bash 5 Jahre
  • Docker
    Docker 3 Jahre
  • Microservices 3 Jahre
Biran

Biran Y.

France

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Machine Learning Engineer

    beIN Media/Digiturk - 1 jahr 5 monate

    • Entwirft und implementiert interne KI-Agenten, die in der Lage sind, natürliche Sprachabfragen zu interpretieren und komplexe Datenanalyseaufgaben selbständig durchzuführen.
    • Führt die Entwicklung und den Einsatz von Services auf Google Cloud Plattform (GCP), um Skalierbarkeit, Sicherheit und hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten.
    • Erstellt und wartet Kirchen-Vorhersagemodelle mit großen Datenbeständen, Anwendung des Maschinenlernens und großer Datentechnologien, um schlagkräftige Einsichten zu liefern.
    • Entwickelt und integriert Looker Explore Assistant Erweiterungen, verbessert die Benutzererfahrung und ermöglicht eine intuitivere Erkundung von Daten durch natürliche Sprachschnittstellen.
    • Sicherstellung der Einhaltung interner Standards zur Datenverwaltung und externer Datenschutzbestimmungen bei der Verwaltung sensibler Informationen.
    • Optimiert kontinuierlich die Leistung von AI Agenten durch die Durchführung von Experimenten, Tuning-Modellen und Überwachung von Produktionsmetriken.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • SQL SQL
    • Terraform Terraform
    • BigQuery BigQuery
    • OpenAI API OpenAI API
    • LangChain LangChain
    • ChromaDB ChromaDB
    • Looker Looker
    • Ollama Ollama
    • LlamaIndex LlamaIndex

  • Machine Learning Engineer

    Monk.io - 11 monate

    • Entworfene und implementierte Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines zugeschnitten auf arbeitsspezifische Large Language Models (LLMs) und verbessert die Domänenrelevanz und Genauigkeit.
    • Umgewickelte Maschinenlernmodelle in produktionsfertige Dienste ermöglichen skalierbaren Einsatz und Integration über interne Systeme.
    • Conducted LLM benchmarking, evaluating models for performance, latency and task specific effectiveness to guide model selection and tuning.
    • Entwickelte und gewartete ETL-Pipelines und interne Dashboards, rationalisieren die Datenverarbeitung und sorgen für eine handlungsfähige Sichtbarkeit in Schlüsselmetriken und -operationen.
    • Zusammenarbeit mit funktionalen Teams bei der Umsetzung analytischer und operativer Anforderungen in skalierbare Daten- und Modelllösungen.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Microservices
    • Python Python
    • Google Cloud Google Cloud
    • NLP
    • OpenAI API OpenAI API
    • LangChain LangChain
    • ChromaDB ChromaDB
    • Ollama Ollama
    • Large Language Models (LLM) Large Language Models (LLM)
    • LlamaIndex LlamaIndex

  • Data Scientist / Data Engineer

    WalletConnect - 3 monate

    • Automatisierte AWS Glue Jobs mit Hilfe von Terraform gewährleisten eine zuverlässige und wiederholbare Bereitstellung der Infrastruktur für Datenworkflows.
    • Entwickelte kontinuierliche Analysen Ansichten in Amazon Athena um fast Echtzeit-Suchanfragen und Business-Einsichten zu unterstützen.
    • Strukturiert und gewartet ein skalierbares Data-Warehouse mit DBT (Data Build Tool), das modulare, testbare und versionsgesteuerte Transformationen ermöglicht.
    • Erstellte und verwaltete Preset.io Dashboards für interne Überwachung, die klare Sichtbarkeit in die wichtigsten Betriebs- und Business-Metriken bieten.
    • Durchgeführte Ad-hoc- und Sondierungsdatenanalysen (EDA) zur Aufdeckung von Einsichten, zur Unterstützung der Entscheidungsfindung und zur Beantwortung von Anfragen von Interessengruppen.
    • Zusammenarbeit mit funktionalen Teams bei der Umsetzung von Datenanforderungen in machbare Einblicke und skalierbare Analyselösungen.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • SQL SQL
    • AWS S3 AWS S3
    • Terraform Terraform
    • AWS Athena AWS Athena
    • dbt dbt
    • AWS Glue AWS Glue

  • Machine Learning Engineer

    Grokstream - 1 jahr 11 monate

    • Entwickelt und implementiert neue Produktmerkmale als Antwort auf sich entwickelnde Kundenanforderungen, um die Anpassung an Geschäftsziele und Bedürfnisse der Anwender zu gewährleisten.
    • Durchführung der Exploratory Data Analysis (EDA) zur Optimierung der Kunden-Onboarding-Prozesse, Aufdeckung wichtiger Erkenntnisse und Trends.
    • Erstellte klare und aufschlussreiche Visualisierungen zur Kommunikation von Datenergebnissen an Interessengruppen und zur Unterstützung datengestützter Entscheidungsfindung.
    • Verbesserte Leistungsverfolgungsmechanismen, verbesserte Systemüberwachung und eine genauere KPI-Messung.
    • Pflege und Refaktorierung der bestehenden Codebase, die langfristige Skalierbarkeit, Instandhaltung und Einhaltung bewährter Entwicklungsmethoden gewährleistet.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Microservices
    • Python Python
    • TensorFlow TensorFlow
    • DevOps DevOps
    • Azure Cloud Azure Cloud
    • Azure ML Azure ML
    • Clustering

  • Data Scientist / Machine Learning Engineer

    VNGRS - 2 jahre 9 monate

    • Verbesserte Leistung des Chatbots durch das Tuning von KI-Modellen und die Optimierung von Parametern zur Verbesserung der Reaktionsgenauigkeit und Benutzererfahrung.
    • Benchmarkiert und verbessert die Leistung von Sprach-zu-Text, Sprach-Replikation und Optische Charaktererkennung (OCR) Modellen in mehreren Anwendungsfällen.
    • Durchführung der Exploratory Data Analysis (EDA) und Wartung von KPI-Pipelines zur Überwachung der Systemeffizienz und zur Orientierung strategischer Verbesserungen.
    • F&E-Initiativen für mehrattributspezifische Prognosen, Projektierung und Bereitstellung skalierbarer Arbeitsabläufe im Maschinenlernprozess mit integrierter AWS SageMaker.
    • Entwickelte robuste Klassifikations- und Informationsextraktionsmodelle für die Dokumentenverarbeitung, die Automatisierung und verbesserte Dokumentenintelligenz ermöglichen.
    • Datenaufbereitung, Manipulation und Kennzeichnung für verschiedene kI-getriebene Projekte, die eine hohe Datenqualität und Konsistenz gewährleisten.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Docker Docker
    • AWS AWS
    • Flask Flask
    • Microservices
    • Python Python
    • Azure Azure
    • Google Cloud Google Cloud
    • TensorFlow TensorFlow
    • DevOps DevOps
    • PyTorch PyTorch
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • NLP
    • Dialogflow Dialogflow
    • Rasa (NLP)

Ausbildung

  • BSc.Mathematical Engineering

    Yıldız Technical University · 2013 - 2018

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