Farid H.

Ingénieur Machine Learning

Farid est un ingénieur spécialisé dans l'apprentissage automatique qui a travaillé dans diverses entreprises technologiques et dans des projets de recherche.

Tout au long de sa carrière, il a mené à bien plusieurs projets remarquables, notamment en travaillant sur un système d'agrégation et de filtrage des actualités basé sur l'IA pour une startup de sites web d'actualités en Azerbaïdjan. En outre, il a dirigé le développement d'un modèle de reconnaissance vocale conçu pour la langue azerbaïdjanaise dans le cadre d'un projet de R&D pour une startup technologique.

Il a également joué un rôle essentiel dans l'avancement de l'intelligence conversationnelle pour des clients issus de divers secteurs d'activité, tels que la banque et l'alimentation. Ses contributions se sont avérées inestimables pour améliorer les interactions avec les clients et l'expérience globale des utilisateurs.

Principale expertise
  • Data Science 4 ans
  • Keras
    Keras 3 ans
  • NumPy
    NumPy 5 ans
Autres compétences
  • Data Analytics 3 ans
  • TensorFlow
    TensorFlow 2 ans
  • PostgreSQL
    PostgreSQL 2 ans
Farid
Farid H.

Azerbaijan

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Expérience sélectionnée

Emploi

  • Ingénieur en apprentissage automatique

    OMILIA LTD - 1 an 3 mois

    • Engagé dans des activités de recherche et de développement.
    • A développé un serveur REST pour le module Autocorrect, offrant une fonctionnalité transparente et efficace.
    • A exploité OPTUNA pour l'ajustement automatique des hyperparamètres, optimisant ainsi les performances des modèles et des algorithmes.
    • A utilisé des techniques d'intelligence artificielle explicables, notamment des outils tels que Captum, Lime et SHAP, pour fournir des informations interprétables sur les prévisions des modèles et les processus de prise de décision.
    • A procédé à un réglage fin des modèles BERT pour les tâches de classification d'intention, en affinant leurs performances sur des tâches spécifiques de compréhension contextuelle.
    • A mis en œuvre un classificateur DIET basé sur PyTorch à partir de zéro, permettant la reconnaissance et la classification d'intentions larges.
    • A mené des expériences avec le framework d'IA conversationnelle open-source de RASA, en explorant ses capacités et ses applications potentielles.
    • A exploré des modèles de dialogue de bout en bout utilisant des modèles de langage (LLM), en étudiant leur efficacité et leur performance dans des tâches d'intelligence artificielle conversationnelle.

    Les technologies:

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

    eTeam - 2 mois

    • A travaillé dans le domaine de la R&D et de l'analyse des données ;
    • A appliqué le modèle d'analyse des sentiments du début au déploiement, en utilisant Python, PyTorch, scikit-learn, Docker et Flask.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Python Python
    • PyTorch
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Docker Docker
    • Git Git
    • FastAPI FastAPI
    • Flask Flask
  • Ingénieur Apprentissage Profond

    BUGLANCE - 1 an 3 mois

    • A assumé l'entière responsabilité de la supervision et de la gestion de l'ensemble du cycle de vie des projets de ML.
    • A mis en œuvre avec succès un modèle de synthèse vocale azerbaïdjanais à l'aide de la boîte à outils Kaldi et de Python.
    • A développé un modèle de synthèse vocale azerbaïdjanais utilisant le Tacotron2 et un modèle végétalien parallèle pour la synthèse dans PyTorch.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Python Python
    • PyTorch
    • NLP
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • Docker Docker
    • Git Git

Éducation

  • Maîtrise ès sciencesIngénierie informatique

    Université Hacettepe · 2016 - 2019

  • License ès sciencesIngénieur industriel

    Université technique du moyen orient · 2009 - 2014

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