Builders : Le podcast où on parle des hauts et des bas de la création de produits Tech d'exception. Écoutez ici

Danut M.

Ingénieur Machine Learning

Danut est un ingénieur en machine learning avec cinq ans d’expérience. Son rôle consiste à concevoir, mettre en œuvre et maintenir des systèmes de machine learning.

Il met à profit ses connaissances en informatique, en statistiques et en analyse de données pour développer des algorithmes et des modèles capables d’apprendre et de faire des prédictions ou de prendre des décisions à partir de vastes ensembles de données.

Danut collecte et pré-traite les données, en s’assurant de leur qualité et de leur compatibilité avec les algorithmes choisis. Il sélectionne et configure des frameworks, des bibliothèques et des outils de machine learning pour construire des modèles robustes et évolutifs. En outre, il mène des expériences pour former et affiner les modèles de machine learning, en itérant constamment sur leurs performances et en les optimisant pour divers critères, notamment la précision, la vitesse et d’autres résultats souhaités.

Principale expertise
  • Data Science 5 ans
  • Machine Learning
    Machine Learning 5 ans
  • NumPy
    NumPy 5 ans
Autres compétences
  • Keras
    Keras 3 ans
  • PyTorch 3 ans
  • TensorFlow
    TensorFlow 3 ans
Danut
Danut M.

Romania

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Expérience sélectionnée

Emploi

  • Ingénieur Machine Learning

    Deutsche Bank - 2 années 3 mois

    • A comparé et augmenté différents algorithmes de recommandation sur des données financières en utilisant Numpy, Pandas, et scikit-learn
    • A conçu et mis en œuvre un pipeline PySpark pour les prédictions quotidiennes, y compris les composants de journalisation et de surveillance.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Machine Learning Machine Learning
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
  • Instructeur de cours

    Bittnet Training - 2 années 6 mois

    • A dispensé des cours sur les concepts de machine learning, couvrant les bibliothèques Python telles que NumPy, Pandas, Keras, Matplotlib, et Seaborn.
    • A dispensé des cours sur les concepts DevOps, couvrant des technologies telles que Kubernetes, Docker, Terraform, et Ansible.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Keras Keras
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Python Python
  • Chercheur

    CRC MINES - 1 an 8 mois

    • Création d’un modèle LSTM dans Keras pour détecter les phénomènes anormaux de formation de vernis en prédisant l’évolution temporelle attendue des paramètres du compresseur d’air.
    • A utilisé OpenPose et OpenCV pour concevoir un système robuste et automatisé de comptage des répétitions pour l’évaluation des squats effectués par les athlètes.
    • A développé diverses solutions pour les scanners CT et PET, y compris l’enregistrement d’images 2D, l’enregistrement de nuages de points 3D, la segmentation du cerveau, la détection de blobs, la fusion d’images et la visualisation 3D. Cela a été réalisé à l’aide de Numpy, OpenCV et Scikit-image.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Machine Learning Machine Learning
    • NumPy NumPy
    • Scikit-learn Scikit-learn

Éducation

  • Maîtrise ès sciencesSécurité informatique et réseau

    Université Polytechnique de Bucarest · 2020 - 2022

  • License ès sciencesIngénierie informatique

    Université Polytechnique de Bucarest · 2016 - 2020

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