Anna U.
Senior Machine Learning Ingenieur
Erfahrungen
Mai 2024 - Bis heute
1 Jahr 7 MonatenNew York, Vereinigte Staaten
Senior Machine Learning Ingenieur
Klarity Labs
- Entwarf und implementierte LLM- und Transformer-basierte NLP-Modelle mit Hugging Face, BERT und RoBERTa.
- Entwickelte cloud-native ML-APIs mit FastAPI, containerisierte sie mit Docker und stellte sie auf AWS Lambda bereit.
- Implementierte Echtzeit-Inferenzüberwachung mit Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellgesundheit.
- Experimentierte mit Reinforcement-Learning-Algorithmen (PPO, SAC), um die Echtzeit-Entscheidungsfindung in sensorgesteuerten Umgebungen zu optimieren.
- Führte angewandte Forschung zu Multi-Agent-RL-Strategien durch, um die verteilte Steuerung in sensorisierten Umgebungen zu optimieren.
- Baute automatisierte Pipelines für Modell-Neutrainings mit MLflow und GitHub Actions auf und führte Datenversionierung ein.
- Arbeitete mit Softwareentwicklern zusammen, um Modelergebnisse über RESTful-Services in Backend-Systeme zu integrieren.
- Koordinierte mit Stakeholdern, um Anforderungen an KI-Lösungen zu definieren und implementierte maßgeschneiderte Modelle auf Cloud-Plattformen im Einklang mit Geschäftszielen.
- Arbeitete mit Healthcare-Kunden bei der Entwicklung KI-gestützter Patientenbindungs- und Contact-Center-Lösungen unter Einhaltung von HIPAA und gesundheitsrelevanten KPIs.
- Unterstützte die Modell-Governance durch Pflege von Artefakten, Nachverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeitsstandards.
- Leitete die technische Dokumentation und das Onboarding neuer MLOps-Teammitglieder.
- Untersuchte Multi-Sensor-Daten (Kamera + LiDAR) für 3D-Objekterkennung und Szenensegmentierung zur Verbesserung der Wahrnehmungspipelines.
- Prototypisierte Auto-Labeling-Workflows und Techniken zur synthetischen Datenaugmentation, um Trainingsdatensätze für NLP- und CV-Modelle zu erweitern.
Feb. 2021 - Apr. 2024
3 Jahren 3 MonatenSan Francisco, Vereinigte Staaten
Machine Learning Ingenieur
Tech Innovate Solutions
- Entwickelte Empfehlungssysteme und Klassifikationsmodelle mit PyTorch und Scikit-learn.
- Verwaltete die Infrastruktur für verteiltes Modelltraining auf AWS und GCP mit aktiviertem Autoscaling.
- Erstellte und wartete ETL-Pipelines mit Airflow und SQL, um Multi-Source-Daten für ML-Modelltraining und Reporting zu transformieren.
- Gestaltete eine modulare Codebasis für Experimente und Tests mit MLflow-Tracking.
- Arbeitete mit Frontend- und Backend-Teams zusammen, um ML-Services in kundenorientierte Anwendungen zu integrieren.
- Führte wöchentliche Code-Reviews durch und betreute Junior-ML-Ingenieure in Best Practices der Modellbereitstellung.
- Setzte fortgeschrittenes Feature Engineering und Zeitreihenprognosen (ARIMA, LSTM) ein, um Nachfrageprognosen zu erstellen und operative Abläufe zu optimieren.
Jan. 2019 - Dez. 2020
2 JahrenRedmond, Vereinigte Staaten
Machine Learning Ingenieur – KI-Plattform
Microsoft
- Erstellte MLOps-Pipelines mit Azure ML, Databricks und Azure Kubernetes Service (AKS).
- Arbeitete an der Umsetzung verantwortungsvoller KI mit SHAP, LIME und entwickelte Dashboards zur Modellerklärbarkeit.
- Entwickelte Streaming-Pipelines für Anomalieerkennung und Regelungsoptimierung unter Nutzung von Azure ML und Reinforcement-Learning-Methoden, einschließlich Safe-RL-Ansätzen, um die Robustheit in sicherheitskritischen Systemen zu erhöhen.
- Entwickelte interne AutoML-Tools und verwaltete die GPU-Ressourcenplanung über verteilte Jobs.
- Leitete die Entwicklung eines Modell-Katalogisierungs-Frameworks zur unternehmensweiten Auffindbarkeit und Wiederverwendung.
- Erstellte Streaming-Modelle zur Anomalieerkennung, integriert mit Azure Event Hubs und Kafka-Pipelines.
- Setzte statistische Analysen und prädiktive Modellierung ein, um Entscheidungen zu unterstützen und die Betriebseffizienz in großskaligen Produktionsumgebungen zu steigern.
- Integrierte Azure Cognitive Services (Vision-, Sprach- und Text-APIs) in Unternehmensanwendungen, um intelligente Automatisierung zu ermöglichen und Kundenerlebnisse zu verbessern.
- Arbeitete mit Compliance- und IT-Teams im Gesundheitswesen zusammen, um HIPAA-konforme KI-Workflows bereitzustellen und unterstützte Healthcare-Kunden bei der Implementierung von KI-Lösungen für klinische und operative Anwendungsfälle.
- Beteiligte sich an Sicherheits-Compliance-Prüfungen, Modell-Audits und trug zur Microsoft-KI-Wissensdatenbank bei.
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams an Multi-View-Perzeptionsmodellen und integrierte Daten aus Vision- und Sensorströmen für Anomalieerkennung und semantische Segmentierung.
März 2013 - Dez. 2018
5 Jahren 10 MonatenBoston, Vereinigte Staaten
KI-Entwickler
NextGen Analytics
- Entwickelte Computer-Vision-Modelle mit YOLO, CNNs und OpenCV zur Fehlererkennung in Industriesystemen.
- Entwarf OCR-basierte Dokumentparser-Module zur Digitalisierung gescannter Formulare.
- Packte KI-Modelle als Microservices mit Flask-APIs und setzte sie in Docker-Containern ein.
- Setzte ML in industriellen Steuerungssystemen ein und nutzte Sensordaten (Kamera, LiDAR, Radar) zum Aufbau adaptiver Modelle für Anomalieerkennung und Optimierung.
- Arbeitete mit Product Ownern zusammen, um KI in B2B-Plattformen für Analysen und Reporting zu integrieren.
- Automatisierte Trainings- und Test-Workflows mit Shell-Skripten und versionskontrollierten Notebooks.
- Arbeitete eng mit QA-Teams zusammen, um die Basisgenauigkeit festzulegen und Modellvorhersagen zu validieren.
- Entwickelte frühe autonome Wahrnehmungsprototypen unter Einsatz von CNNs und Sensor-Fusion-Ansätzen zur Objekterkennung.
Zusammenfassung
Senior Machine Learning Ingenieur und angewandter KI-Forscher mit über 10 Jahren Erfahrung in Reinforcement Learning, Deep Learning und intelligenten Regelungssystemen. Spezialisierung auf Reinforcement Learning, Deep Learning und cloud-native MLOps (AWS, GCP, Azure). Nachweisliche Expertise in der Gestaltung von ML-Pipelines, dem Einsatz prädiktiver Modelle für strukturierte und Zeitreihendaten sowie der Integration von KI/ML-Lösungen zur Optimierung von Geschäftsabläufen und Entscheidungsfindung.
Versiert in PyTorch, TensorFlow, Kubernetes und Experiment-Tracking (Ray, MLflow, W&B). Fundierter Hintergrund in Computer Vision, Anomalieerkennung und der Integration von KI in industrielle Arbeitsabläufe zur Steigerung von Effizienz und adaptiver Steuerung.
Sprachen
Englisch
MutterspracheAusbildung
National University of Sciences and Technology
Bachelor in Informatik · Informatik · Islamabad, Pakistan
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