Adrianna J.

Ingénieur Machine Learning

Adrianna est une ingénieure expérimentée en Machine Learning avec sept ans d'expertise dans les domaines des sciences de la vie, du conseil, des produits de consommation, de la santé et des télécommunications.

Actuellement en poste en tant que Technology Research Associate Principal, elle est compétente en Python, TensorFlow, SPARQL, Stardog, AmpliGraph, Scikit-Learn, Docker, Streamlit, et Git.

Avec quatre ans d'expérience spécialisée dans l'apprentissage automatique des graphes, Adrianna a notamment travaillé chez Accenture et a contribué de manière significative à des projets tels que CLARIFY, où elle a dirigé des expériences d'apprentissage automatique, mené des évaluations complètes et géré le déploiement de solutions dans les hôpitaux.

Elle est titulaire d'une licence en ingénierie de contrôle et robotique et d'un double master en science des données avec une mineure en entrepreneuriat de l'EIT Digital, ce qui souligne ses solides bases techniques et son état d'esprit entrepreneurial.

Principale expertise

  • Databricks
    Databricks 4 ans
  • OpenCV
    OpenCV 5 ans
  • Computer Vision 5 ans

Autres compétences

  • CSV 9 ans
  • LaTeX
    LaTeX 8 ans
  • Matplotlib
    Matplotlib 8 ans
Adrianna

Adrianna J.

Ireland

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Expérience sélectionnée

Emploi

  • Technology Research Associate Principal

    Accenture - 5 années 6 mois

    • A mené le projet CLARIFY jusqu'à la finale du prix Greater than Award d'Accenture dans la catégorie Inspiring Growth, en gérant le transfert de technologie pour un système d'interrogation neuro-symbolique sur les graphes de connaissances biomédicales ;
    • Développement de systèmes de prédiction des rechutes et achèvement du programme de leadership TechStar 2023 ;
    • Création d'un prototype d'API REST pour AmpliGraph 2, démontré lors d'ateliers clients ;
    • J'ai contribué au projet CLARIFY H2020 de la Commission européenne en réalisant un projet pilote pour un client, en collaborant avec 11 partenaires et en rédigeant des documents ;
    • A proposé quatre idées de brevets, en tant qu'auteur principal pour deux d'entre elles ;
    • Co-supervision d'un stagiaire en doctorat sur la prédiction de gènes et de maladies interprétables avec GraphML ;
    • J'ai servi d'accompagnateur virtuel à un nouvel arrivant et j'ai participé à des groupes d'entretien ;
    • Présenté à des conférences telles que Sketching in Hardware 2022, ESSEC Business School, et EIT Digital Alumni Annual Meeting sur XAI et les graphes de connaissance ;
    • J'ai coprésenté le tutoriel COLING-22 sur les Knowledge Graph Embeddings for NLP et rédigé un article de blog Medium Labs sur XAIl ;
    • Recherche en apprentissage automatique sur l'IA explicable pour les modèles d'intégration de graphes de connaissances dans les applications de médecine de précision en oncologie ;
    • Développement d'ExamplE, une nouvelle approche explicative pour la prédiction des liens, menant à une demande de brevet et à une preuve de concept déployée à l'hôpital Puerta del Hierro pour le projet CLARIFY H2020 ;
    • J'ai conçu des expériences pour la prédiction des rechutes du cancer du poumon et j'ai contribué au développement d'AmpliGraph 1.4 ;
    • Co-rédaction de trois documents pour la Commission européenne et soumission de trois idées de brevets ;
    • A obtenu le statut de second dans l'Accenture Hackathon : Al4Insurance et a participé à l'Eco Innovation Challenge ;
    • Collaboration avec le Human Insight Lab sur diverses initiatives.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Flask Flask
    • Data Science
    • TensorFlow TensorFlow
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Open source Open source
    • CSV
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Data Analytics
    • Clustering
    • Machine Learning Machine Learning
    • Cuda Cuda
    • BeautifulSoup BeautifulSoup
    • Swagger Swagger
    • Streamlit Streamlit
    • Pytest Pytest
    • Prompt Engineering
    • CircleCI CircleCI
    • LangChain LangChain
    • GNU Octave GNU Octave
    • ChromaDB ChromaDB
    • D3.js D3.js

  • R&D Software Engineer

    Nokia - 2 années 6 mois

    • J'ai commencé en tant qu'étudiant en cours d'emploi et j'ai reçu des promotions, changeant de rôle tout en travaillant dans une équipe responsable du développement d'un cadre de test pour les composants 5G (développeur de logiciels Python en R&D) ;
    • Collaboration sur la synchronisation temporelle dans les stations de base émettrices-réceptrices, avec pour tâches principales le développement d'une application web avec support d'apprentissage automatique en Python, hébergée dans le nuage (Ingénieur en logiciel embarqué R&D) ;
    • Contribution à l'écriture de nouvelles fonctionnalités en C++, à la correction des bogues, aux tests unitaires, à la documentation et à l'utilisation des meilleures pratiques de la programmation orientée objet (POO) et du développement piloté par les tests (DPT).

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Flask Flask
    • Python Python
    • Data Science
    • TensorFlow TensorFlow
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • CSV
    • Data Analytics
    • Clustering
    • Cuda Cuda
    • Pytest Pytest
    • GNU Octave GNU Octave

Éducation

  • Maîtrise ès sciencesData Science

    Royal Institute of Technology (KTH) · 2018 - 2020

  • Maîtrise ès sciencesData Science

    Cote d'Azure University · 2017 - 2019

  • License ès sciencesControl Engineering and Robotics

    Wroclaw University of Technology · 2012 - 2016

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