Farid H.

Machine Learning Engineer

Farid Haziyev ist ein kompetenter Machine Learning Engineer, der über Erfahrungen aus verschiedenen Technologieunternehmen und Forschungsprojekten verfügt.

Während seiner Karriere hat er mehrere bemerkenswerte Projekte durchgeführt. Unter anderem arbeitete er an einem KI-basierten News-Aggregation- und Filtersystem für ein Nachrichten-Website-Start-up in Aserbaidschan. Darüber hinaus brachte er im Rahmen eines F&E-Projekts eines Technologie-Start-ups die Entwicklung eines Spracherkennungsmodells für die aserbaidschanische Sprache voran.

Außerdem war er eine der treibenden Kräfte bei der Förderung der konversationellen künstlichen Intelligenz für Kund:innen aus verschiedenen Branchen wie Bankwesen und Lebensmittel. Sein Beitrag erwies sich bei der Verbesserung der Kundschaftsinteraktion und der allgemeinen Nutzungserfahrung als unschätzbar.

Hauptkompetenz
  • Data Science 4 Jahre
  • Keras
    Keras 3 Jahre
  • NumPy
    NumPy 5 Jahre
Andere Fähigkeiten
  • Data Analytics 3 Jahre
  • TensorFlow
    TensorFlow 2 Jahre
  • PostgreSQL
    PostgreSQL 2 Jahre
Farid
Farid H.

Azerbaijan

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Ingenieur für maschinelles Lernen

    OMILIA LTD - 1 jahr 3 monate

    • Beteiligung an Forschung und Entwicklung.
    • Entwicklung eines REST-Servers für das Autokorrektur-Modul mit nahtloser und effizienter Funktionalität.
    • Nutzung von OPTUNA für automatisches Hyperparameter-Tuning, Optimierung der Leistung von Modellen und Algorithmen.
    • Anwendung erklärbarer KI-Techniken, einschließlich Tools wie Captum, Lime und SHAP, um interpretierbare Einblicke in Modellprognosen und Entscheidungsprozesse zu geben.
    • Durchführung der Feinabstimmung von BERT-Modellen für Absichtsklassifizierungsaufgaben zur Verfeinerung spezifischer kontextabhängiger Verständnisaufgaben.
    • Implementierung eines PyTorch-basierten DIET-Klassifikators von Grund auf und Ermöglichung einer breit gefassten Absichtserkennung und Klassifizierung.
    • Durchführung von Experimenten mit dem konversationellen Open-Source-KI-Framework von RASA durch Erforschung von dessen Fähigkeiten und potenziellen Anwendungsmöglichkeiten.
    • Erforschung von End-to-End-Dialogmodellen mithilfe von Sprachmodellen (LLM) und deren Wirksamkeit und Leistung bei konversationellen KI-Aufgaben.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Data Science
    • Python Python
    • PyTorch
    • Machine Learning Machine Learning
    • NLP
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Docker Docker
    • Git Git
  • Data Scientist

    eTeam - 2 monate

    • Beschäftigung mit Forschung und Entwicklung sowie Datenanalyse.
    • Anwendung eines Sentiment-Detection-Modells mit Python, PyTorch, scikit-learn, Docker und Flask.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • PyTorch
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Docker Docker
    • Git Git
    • FastAPI FastAPI
    • Flask Flask
  • Deep-Learning-Ingenieur

    BUGLANCE - 1 jahr 3 monate

    • Volle Verantwortung für die Überwachung und Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von ML-Projekten.
    • Erfolgreiche Implementierung eines modernen aserbaidschanischen Speech-to-Text-Modells mithilfe des Kaldi-Toolkits und Python.
    • Entwicklung eines aserbaidschanischen Text-to-Speech-Modells mithilfe von Tacotron2 und eines parallelen veganen Modells für Synthese in PyTorch.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • PyTorch
    • NLP
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • Docker Docker
    • Git Git

Ausbildung

  • MSc.Technische Informatik

    Hacettepe-Universität · 2016 - 2019

  • BSc.Wirtschaftsingenieurwesen

    Middle East Technical University · 2009 - 2014

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