Anna B.
Senior AI/ML-Ingenieur
Erfahrungen
Jan. 2022 - Dez. 2025
4 JahrenPolen
Senior AI/ML-Ingenieur
Artkai
- (KI-Teamleiter) Analyse von Rechtsvereinbarungen: Plattform: BERT, PyTorch, TensorFlow für Textklassifikation; LLMs, RAG, OpenCV für OCR über MLflow und Kubernetes eingesetzt – Latenz um 40 % gesenkt.
- Bildungs-Chatbot: ML-Chatbot mit Botpress, Hugging Face Transformers, OpenAI-APIs, LangChain, LLM, RAG, AWS entwickelt; Antwortgenauigkeit um 30 % gesteigert.
- Backends für Projekte: Flask-, FastAPI-, Python- und SQL-Backends entwickelt; auf Kubernetes bereitgestellt und 99,9 % Verfügbarkeit erreicht.
- Generative KI-Content-Engine: GANs und Diffusionsmodelle für juristische Inhalte erstellt; mit AWS integriert – Generierungszeit um 50 % verkürzt.
- Echtzeit-Betrugserkennungssystem: Anomalieerkennung mit PyTorch, TensorFlow, LLMs, RAG entwickelt; über MLflow und Kubernetes bereitgestellt; 95 % Genauigkeit erreicht und Betrug um 30 % reduziert.
Jan. 2021 - Dez. 2022
2 JahrenVereinigtes Königreich
KI-Ingenieur / Data Scientist
Cloud Retail
- Plattform zur Produktkategorisierung und Review-Analyse: BERT-, PyTorch-, TensorFlow- und Hugging Face-Modelle mit LLM-Prompt-Engineering, OpenCV-CNN und Spark MLlib erstellt; Genauigkeit um 25 % verbessert.
- MQ5-Trading-Bots: MQ5- und Spark MLlib-Bots auf AWS mit Solidity-Verträgen entwickelt; Marktvorhersagegenauigkeit von 92 % erreicht.
- Empfehlungsmodelle: bei der kollaborativen Filterung unterstützt.
- Optimierung mit Reinforcement Learning: PyTorch-Q-Learning-System auf AWS mit MLflow konzipiert; Umsatz um 15 % gesteigert.
Jan. 2018 - Dez. 2021
4 JahrenTallinn, Estland
KI-Spezialist
MindTitan
- Brustkrebserkennung: Keras- und TensorFlow-Modelle mit CNNs für die Bildverarbeitung entwickelt; 97 % Erkennungsgenauigkeit erzielt.
- Sarkomerkennung: PyTorch- und TensorFlow-Modelle mit Bioinformatik und SQL erstellt; 98 % Sensitivität erreicht.
- Deep-Learning-Modelle entwickelt: Keras- und TensorFlow-Segmentierungsmodelle erstellt; Präzision um 20 % verbessert.
- Multi-modales Diagnosesystem: PyTorch-Modelle für Bild-, Text- und Audioanalyse mit Spracherkennung integriert; diagnostische Genauigkeit erhöht.
- Fortschrittliches System für medizinische Bildgebung: PyTorch-CNN und OpenCV-Pipeline für präzise Bildsegmentierung und Anomalieerkennung entwickelt; Diagnostik um 25 % verbessert.
Jan. 2016 - Dez. 2018
3 JahrenTartu, Estland
ML-Ingenieur / Full-Stack-Entwickler
Mooncascade
- Hauspreisvorhersage: Regressionsmodelle mit Spark MLlib und Pandas entwickelt.
- Frontends für Websites: React-, JavaScript-, HTML- und CSS-Frontends mit SQL-Integration erstellt.
- Prädiktive Modelle: XGBoost-Modelle für Churn- und Betrugserkennung mit Pandas und SQL entwickelt.
- Sprachbasiertes Analytics-Tool: TensorFlow-basiertes Spracherkennungssystem mit PyTorch für Echtzeitanalyse von Immobilienwerten entwickelt; in Django-APIs integriert.
Zusammenfassung
Ich bin Senior AI/ML-Ingenieur mit über 9 Jahren Erfahrung in Deep Learning, NLP und Full-Stack-ML-Systemen.
Ich habe wirkungsvolle Deployments im Gesundheitswesen, E-Commerce und Finanzwesen geleitet, dabei PyTorch, TensorFlow, AWS und LLMs eingesetzt.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherFranzösisch
GrundkenntnisseAusbildung
Okt. 2016 - Juni 2018
Tallinn University
Master in Künstlicher Intelligenz · Künstliche Intelligenz · Tallinn, Estland
Okt. 2013 - Juni 2016
Tallinn University
Bachelor in Informatik · Informatik · Tallinn, Estland
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