Biran Y.

Machine Learning Engineer

Biran on koneenoppiminen ja tekoälyn insinööri, jolla on yli kahdeksan vuoden kokemus kaupallisesta toiminnasta. Hän on erittäin ammattitaitoinen Pythonissa, Google Cloud Platformissa, Scikit-learnissa ja Pandasissa, ja on osoittautunut menestyksekkääksi tuottaa skaalautuvia, liiketoiminnallisia tekoälyratkaisuja, jotka perustuvat datavetoiseen innovaatioon.

Yksi hänen odottamattomista saavutuksistaan on kehittää sisäisiä tekoälyn agentteja, jotka tulkitsevat luonnollisen kielen kyselyjä ja tekevät itsenäisesti monimutkaisia tietoanalyysejä. Tämä aloite muuttaa muiden kuin teknisten sidosryhmien mahdollisuuksia hyödyntää näkemyksiä, nopeuttaa päätöksentekoa ja vähentää teknisten ryhmien työtaakkaa kuromalla umpeen eri osastojen viestintäaukkoja.

Yhdistämällä terävän teknisen asiantuntemuksen strategiseen liiketoimintaymmärrykseen, Biran suunnittelee ja tuottaa vaikuttavia tekoälyjärjestelmiä, jotka antavat organisaatioille mahdollisuuden hyödyntää älykkyyttä mittakaavassa.

Tärkein asiantuntemus

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

Muut taidot

  • Bash
    Bash 5 vuotta
  • Docker
    Docker 3 vuotta
  • Microservices 3 vuotta
Biran

Biran Y.

France

Aloita tästä

Valittu kokemus

Työllisyys

  • Machine Learning Engineer

    beIN Media/Digiturk - 1 year 5 months

    • Suunnittelee ja toteuttaa sisäisiä tekoälyn agentteja, jotka kykenevät tulkitsemaan luonnollisen kielen kyselyjä ja suorittamaan monimutkaisia datan analysointitehtäviä itsenäisesti.
    • Johtaa palveluiden kehittämistä ja käyttöönottoa Google Cloud Platformissa (GCP), joka takaa skaalautuvuuden, turvallisuuden ja korkean saatavuuden.
    • Rakentaa ja ylläpitää kirkkojen ennustemalleja käyttäen laajamittaisia tietokokonaisuuksia, soveltaen koneoppimista ja big data -teknologioita toimivien tietojen tuottamiseksi.
    • Kehittää ja integroi Looker Tutki Assistant laajennuksia, parantaa käyttäjäkokemusta ja mahdollistaa intuitiivisemman datan tutkimisen luonnollisten kielirajapintojen avulla.
    • Varmistaa sisäisten tietojen hallintastandardien ja ulkoisten tietosuojasääntöjen noudattamisen ja hallitsee arkaluonteisia tietoja.
    • Jatkuvasti optimoi tekoälyn agentti suorituskykyä tekemällä kokeita, viritysmalleja, ja seuranta tuotannon metriä.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • 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 months

    • Suunnitellut ja toteutetut Retrieval-Augmented Generation (RAG) -putkistot, jotka on räätälöity tehtäväkohtaisiin suuriin kielimalleihin (LLM), parantavat verkkotunnuksen merkityksellisyyttä ja tarkkuutta.
    • Kääritty koneen oppimismalleista tuotantovalmiisiin palveluihin, jotka mahdollistavat skaalautuvan käyttöönoton ja integroinnin sisäisiin järjestelmiin.
    • Suoritettu LLM-vertailu, suorituskyvyn, latenssin ja tehtäväkohtaisen tehokkuuden arviointi mallien valinnan ja virityksen ohjaamiseksi.
    • Kehitetyt ja ylläpidetyt ETL-putkistot ja sisäiset kojelautat, datan käsittelyn virtaviivaistaminen ja toiminnallisen näkyvyyden tarjoaminen avainmittareiksi ja toiminnoiksi.
    • Yhteistyö eri toiminnallisten ryhmien kanssa analyyttisten ja toiminnallisten vaatimusten muuntamiseksi skaalautuviksi datan ja mallilähtöisiksi ratkaisuiksi.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • 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 months

    • Automatisoitu AWS Glue Jobs käyttäen Terraformia, joka takaa luotettavan ja toistettavan infrastruktuurin tarjoamisen datatyönkulkua varten.
    • Kehitetty jatkuva analyysi näkemyksiä Amazon Athena tukea lähes reaaliaikaista kyselyn ja liiketoiminnan oivalluksia.
    • Rakennetut ja ylläpidetyt skaalautuva tietovarasto käyttäen DBT:tä (Data Build Tool), joka mahdollistaa modulaariset, testattavat ja versiohäiriöt.
    • Luotu ja hallittu Preset.io kojelauta sisäistä valvontaa varten, joka tarjoaa selkeää näkyvyyttä keskeisiin operatiivisiin ja liiketoiminnan mittareihin.
    • Tehdyt tapauskohtaiset ja kartoittavat tietoanalyysit (EDA) tietojen paljastamiseksi, päätöksenteon tukemiseksi ja sidosryhmien kyselyjen käsittelemiseksi.
    • Yhteistyö toiminnallisten tiimien kanssa tietovaatimusten muuntamiseksi toiminnallisiksi oivalluksiksi ja skaalautuviksi analytiikkaratkaisuiksi.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • 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 year 11 months

    • Kehitetyt ja toteutetut uudet tuoteominaisuudet vastaamaan asiakkaan muuttuvia vaatimuksia ja varmistaen yhdenmukaisuuden liiketoiminnan tavoitteiden ja käyttäjien tarpeiden kanssa.
    • Eksploratiivinen data-analyysi (EDA) asiakkaan perehdytysprosessien optimoimiseksi, keskeisten oivallusten ja trendien paljastamiseksi.
    • Luotu selkeitä ja oivaltavia visualisointeja, jotka välittävät datan tuloksista sidosryhmille ja tukevat datapohjaista päätöksentekoa.
    • Parannettu suorituskyvyn seurantamekanismit, parantaa järjestelmän havainnointia ja mahdollistaa tarkempi KPI mittaus.
    • Ylläpidetään ja refactored olemassa olevaa codebase, varmistetaan pitkän aikavälin skaalautuvuus, ylläpidettävyys ja noudattamalla kehitystä parhaita käytäntöjä.

    Tekniikat:

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

  • Data Scientist / Machine Learning Engineer

    VNGRS - 2 years 9 months

    • Parannettu chatbot-suorituskyky virittämällä tekoälymalleja ja optimoimalla parametrit vastaamaan paremmin tarkkuuteen ja käyttäjäkokemukseen.
    • Esikuva-analyysi ja parannus suorituskykyä Speech-to-Text, puheenjäljennös ja Optical Character Recognition (OCR) mallien useissa käyttötapauksissa.
    • Käytetty eksploratiivinen data-analyysi (EDA) ja ylläpidetty KPI seurantaputket seurata järjestelmän tehokkuutta ja ohjata strategisia parannuksia.
    • Led T&K-aloitteet usean attribuutin ennustamisessa, skaalautuvan koneoppimisen työnkulun suunnittelussa ja käyttöönotossa integroitu AWS SageMaker.
    • Kehitetyt vankat luokitus- ja tiedonkeruumallit dokumenttien käsittelyä, mahdollistaa automaation ja parannetun dokumenttiälyn.
    • Ohjattu end-to-end datan toiminta, mukaan lukien tietojen valmistelu, manipulointi ja merkitseminen erilaisiin tekoälypohjaisiin projekteihin, varmistaa korkean tiedon laadun ja johdonmukaisuuden.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • 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)

Koulutus

  • BSc.Mathematical Engineering

    Yıldız Technical University · 2013 - 2018

Löydä seuraava kehittäjäsi päivien, ei kuukausien sisällä

Kun otat yhteyttä, järjestämme lyhyen 25 minuuttia kestävän tapaamisen, jonka aikana:

  • Kartoitamme yrityksenne kehitystarvetta
  • Kertoa prosessimme, jolla löydämme teille pätevän, ennakkotarkastetun kehittäjän verkostostamme
  • Käymme läpi askeleet, joilla oikea ehdokas pääsee aloittamaan – useimmiten viikon sisällä

Keskustele kanssamme

Ensimmäinen kehittäjä pääsee yleensä aloittamaan muutaman päivän sisällä yhteydenotosta.