Danut M.

Machine Learning Engineer

Danut Matei ist ein Machine Learning Engineer mit fünf Jahren Berufserfahrung. Unter seine Verantwortung fallen das Design, die Implementierung und die Wartung maschineller Lernsysteme.

Mithilfe seiner Kenntnisse in Computer Science, Statistik und Datenanalyse entwickelt er lernfähige Algorithmen und Modelle, die aus umfangreichen Datensätzen Vorhersagen und Entscheidungen treffen.

Matei sammelt und vorverarbeitet Daten, um deren Qualität und Kompatibilität mit den ausgewählten Algorithmen sicherzustellen. Er wählt und konfiguriert Frameworks des maschinellen Lernens, Bibliotheken und Tools zum Aufbau robuster und skalierbarer Modelle. Darüber hinaus führt er Experimente durch, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren und zu optimieren. Er führt ständig Leistungsiterationen durch und optimiert sie anhand verschiedener Kriterien, wie Genauigkeit, Geschwindigkeit und anderen gewünschten Ergebnissen.

Hauptkompetenz
  • Data Science 5 Jahre
  • Machine learning
    Machine learning 5 Jahre
  • NumPy
    NumPy 5 Jahre
Andere Fähigkeiten
  • Keras
    Keras 3 Jahre
  • PyTorch 3 Jahre
  • TensorFlow
    TensorFlow 3 Jahre
Danut
Danut M.

Romania

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Machine Learning Engineer

    Deutsche Bank - 1 jahr 10 monate

    • Benchmarking und Erweiterung verschiedener Empfehlungsalgorithmen für Finanzdaten unter Verwendung von Numpy, Pandas und scikit-learn
    • Design und Implementierung einer PySpark-Pipeline für tägliche Vorhersagen, einschließlich Protokollierungs- und Monitoring-Komponenten

    Technologien:

    • Technologien:
    • Machine learning Machine learning
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
  • Kursleiter

    Bittnet Training - 2 jahre 1 monat

    • Bereitstellung von Kursen zu Konzepten des maschinellen Lernens, die Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Keras, Matplotlib und Seaborn behandeln
    • Bereitstellung von Kursen zu DevOps-Konzepten, die Technologien wie Kubernetes, Docker, Terraform und Ansible behandeln

    Technologien:

    • Technologien:
    • Keras Keras
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Python Python
  • Forscher

    CRC MINES - 1 jahr 8 monate

    • Erstellung eines LSTM-Modells in Keras zur Erkennung anomaler Lackphänomene durch Vorhersage der erwarteten zeitlichen Entwicklung der Luftkompressorparameter
    • Entwicklung eines robusten, automatisierten Wiederholungszählsystems für die Bewertung der Kniebeugen von Sporttreibenden mithilfe von OpenPose und OpenCV
    • Entwicklung verschiedener Lösungen für CT- und PET-Scans, einschließlich 2D-Bildregistrierung, 3D-Punktwolkenregistrierung, Gehirnsegmentierung, Blob-Erkennung, Bildfusion und 3D-Visualisierung unter Einsatz von Numpy, OpenCV und Scikit-image

    Technologien:

    • Technologien:
    • Machine learning Machine learning
    • NumPy NumPy
    • Scikit-learn Scikit-learn

Ausbildung

  • MSc.Computer- und Netzwerksicherheit

    Polytechnische Universität Bukarest · 2020 - 2022

  • BSc.Technische Informatik

    Polytechnische Universität Bukarest · 2016 - 2020

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