Omer A.
Data Scientist
Omer ist ein hochqualifizierter Data Scientist und Machine Learning Engineer mit über vier Jahren Erfahrung in Forschung und Entwicklung. Sein Fachwissen erstreckt sich auf verschiedene Bereiche, darunter LLMs, NLP, Reinforcement Learning, Zeitreihenvorhersage, medizinische Bildgebung und End-to-End-Architekturen für maschinelle Lernsysteme.
Omer hat eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Erzielung außergewöhnlicher Ergebnisse. Er zeichnet sich durch die Entwicklung, den Einsatz und die Überwachung von fortschrittlichen Machine- und Deep-Learning-Modellen aus, die zum Erfolg verschiedener Kundenanwendungen beigetragen haben.
Seine Kompetenz und sein Engagement für Spitzenleistungen unterstreichen seine bedeutenden Beiträge zu den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
Hauptkompetenz
- NLP 5 Jahre
- Python 5 Jahre
- Data Science 6 Jahre
Andere Fähigkeiten
- TypeScript 2 Jahre
- Neo4j 1 Jahre
- Scrapy 1 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Machine Learning Engineer/Data Scientist
Vodafone - 1 jahr 1 monat
Large Language Models (LLMs), ChatGPT, Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG), Chatbots, NLP, Keyword Extraction, Keyword Matching, Semantic Search, LangChain, FastAPI.
Technologien:
- Technologien:
- Neo4j
- NLP
- Python
- FastAPI
- ChatGPT API
Senior Data Scientist/Machine Learning Engineer
Presify.Ai - 1 jahr 6 monate
- Implementing Time Series Forecasting models to predict the power generation of thousands of renewable plants for both intra-day and day-ahead markets using LSTM, XGBoost, LightGBM, and Random Forest.
- Implementing Anomaly Detection algorithms to find extreme values in Time Series Data.
- Conducting extensive data preprocessing and feature engineering to improve models' accuracy and scalability.
- Designing Machine Learning development and production environments with microservice architecture in Kubernetes clusters and Kubeflow.
- Deploying machine learning models into production using various deployment strategies, such as REST APIs, KServe, BentoML, and containerization technologies like Docker and Kubernetes.
- Continuously monitoring and training deployed machine learning models using performance metrics and user feedback, making adjustments and improvements as necessary to meet business requirements.
- Developing and maintaining core microservices for the production environment using FastAPI, Flask, and Node.js.
- Proficient in BERT, LLM, ChatGPT, Fine-Tuning, NLP, LLaMa, RAG, ChatGPT API, LangChain, and Agents.
Technologien:
- Technologien:
- NLP
- Python
- Kubernetes
- Kubeflow
- FastAPI
- SQL
- ChatGPT API
Data Scientist/Machine Learning Engineer
Titra Technology - 2 jahre
- Processed and analyzed high-dimensional 3D TOF MRA images under the supervision of a radiology group.
- Developed, optimized, and implemented 3D Vision Transformer, 3D Res U-Net, and 3D Attention U-Net-based deep models and their variants to provide diagnostic assistance for intracranial pathologies like aneurysms and ischemic strokes.
- Reduced the workload of radiologists and increased diagnostic accuracy for unruptured aneurysms by 10% with the assistance of developed models.
- Successfully developed and deployed Object Detection and Segmentation models for embedded devices such as UAVs, resulting in increased accuracy and efficiency in aerial surveillance and monitoring operations.
- Developed custom deployment pipelines and workflows that improved the deployment process of machine learning models, leading to a significant reduction in time-to-production.
Technologien:
- Technologien:
- Python
- Machine Learning
- SQL
Ausbildung
BSc.Computer Engineering
Erciyes University · 2014 - 2018
Finden Sie Ihren nächsten Entwickler innerhalb von Tagen, nicht Monaten
In einem kurzen 25-minütigen Gespräch würden wir gerne:
- Auf Ihren Bedarf bezüglich des Recruitments von Software-Entwicklern eingehen
- Unseren Prozess vorstellen und somit wie wir Sie mit talentierten und geprüften Kandidaten aus unserem Netzwerk zusammenbringen können
- Die nächsten Schritte besprechen, um den richtigen Kandidaten zu finden - oft in weniger als einer Woche