Kevin K.
Ingénieur Machine Learning
Kevin maîtrise quatre langues, dont le portugais (Brésil), l’anglais, l’espagnol et le français. Il possède une solide base en matière de recherche et une expertise dans des domaines tels que le machine learning sur les graphes, l’analyse des séries temporelles, le NLP et la vision par ordinateur.
Kevin est à la recherche de nouveaux défis qui lui permettront de s’attaquer à des problèmes concrets et engageants. Sa boîte à outils techniques comprend Python, C/C++, C#, SQL, ainsi que divers frameworks et plateformes, tels que PyTorch, Keras, TensorFlow, PySpark, Ray, AWS et Azure. Kevin est bien équipé pour apporter une contribution efficace dans divers domaines techniques.
Expertise principale
Python5 ans
Machine Learning4 ans
Apache Spark2 ansExpérience6
Ingénieur Machine Learning
- A travaillé sur l’extraction d’informations à partir d’étiquettes et sur la mise en correspondance de similarités textuelles avec des catalogues de produits pour un système automatisé de contrôle des stocks, assurant une précision de mise en correspondance de plus de 95 %.
- A travaillé sur des modèles de détection de points clés pour permettre la capture automatisée d’images.
- A travaillé sur des modèles de détection d’objets, sur l’analyse des erreurs et sur l’optimisation de l’inférence pour l’inspection des lignes de production.
- A amélioré la précision du système de prédiction de l’heure d’arrivée prévue. A fait appel à la projection géométrique sur l’itinéraire estimé pour corriger les données du capteur, assurant des résultats à l’intérieur d’une plage de confiance de 5 %.
- A travaillé avec l’optimisation GPU avec NVIDIA TensorRT.
- A construit des pipelines de traitement de données évolutifs avec Scala et Spark.
Scala
TensorFlow
OpenCV
Keras
Interne
- A développé un logiciel d’optimisation de l’allocation du capital pour les stratégies de volatilité.
Machine Learning
Interne
- Avoir optimisé les investissements marketing pour les différents pays, en s’appuyant sur les indicateurs relatifs aux utilisateurs et sur l’efficacité des campagnes antérieures.
Intern
- Developed a capital allocation optimization software for private pension portfolios under regulatory constraints.
Research Intern
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Complex Dynamics Reconstruction: Analyzed data from complex networks (e.g., the human brain) and worked on network dynamics reconstruction through sparse recovery techniques.
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Critical Transitions in Dynamical Systems: Researched the behavior of Lyapunov exponent as a predictor of critical changes in dynamical regime.
Scikit-learnMachine LearningUndergraduate Researcher
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Complex Dynamics Reconstruction: Analyzed data from complex networks (e.g., the human brain) and worked on network dynamics reconstruction through sparse recovery techniques.
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Critical Transitions in Dynamical Systems: Researched the behavior of Lyapunov exponent as a predictor of critical changes in dynamical regime.
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Optimized Intervention against COVID-19: Worked in a computational model for the spread of diseases by the general social dynamics of any community.
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Research intern in the Department of Mathematics at Imperial College London.
PyTorchScikit-learnMachine LearningÉducation
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