Danut M.
Ingénieur 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.
Expertise principale
Machine Learning5 ans
NumPy5 ans
Pandas5 ansExpérience3
Ingénieur Machine Learning
- 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.
Instructeur de cours
- 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.
Chercheur
- 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.
Évaluations
Excellence en ingénierie
Les performances globales de Danut lors d'une évaluation technique en direct de 90 minutes se classent dans le top 5% des Ingénieur Machine Learning évalués chez Proxify.
Éducation
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