Dmytro K.
Senior AI/ML-Ingenieur
Erfahrungen
Mai 2023 - Apr. 2025
2 JahrenCambridge, Vereinigte Staaten
Senior AI/ML-Ingenieur
ReversingLabs
- Konzeption und Bereitstellung KI-gesteuerter Lösungen mit Fokus auf skalierbare Machine-Learning-Modelle für Echtzeitanalysen und Automatisierung.
- Entwicklung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen (CNNs, Transformers, LLMs) mit PyTorch und TensorFlow zur Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz in mehreren Projekten.
- Aufbau von End-to-End-ML-Pipelines – von Datenaufnahme und Feature-Engineering bis hin zu Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Monitoring.
- Entwurf und Bereitstellung von Microservices für KI-Inferenz mit FastAPI, Docker und AWS/GCP zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und geringer Latenz.
- Anwendung von MLOps-Praktiken wie automatisiertem Retraining, Modellversionierung und CI/CD-Pipelines mit MLflow, Airflow und Kubernetes.
- Betreuung von Junior Data Scientists und ML-Ingenieuren, Durchführung von Code Reviews und Etablierung von Best Practices für reproduzierbare und wartbare KI-Entwicklung.
- Zusammenarbeit mit Produkt- und Data-Engineering-Teams zur Integration von KI-Funktionen in bestehende Systeme und Erzielung messbarer Geschäftserfolge.
- Recherche und Implementierung fortschrittlicher KI-Techniken (LLMs, generative Modelle und Vektor-Datenbanken), um Innovation zu fördern und Systemintelligenz zu verbessern.
- Leitung der Einführung eines NLP-basierten Automatisierungsmodells, das die manuelle Bearbeitungszeit um 40 % verringerte und die Antwortgenauigkeit um 30 % steigerte.
- Entwurf einer skalierbaren Inferenzarchitektur, die die Modelllatenz um 45 % senkte und Echtzeitentscheidungen in Produktionsumgebungen ermöglichte.
- Implementierung von MLOps-Automatisierungen, die die Deployment-Zeit um 60 % verkürzten und die Reproduzierbarkeit von Modellen verbesserten.
- Leitung einer bereichsübergreifenden KI-Initiative, die die operative Effizienz um 15 % steigerte und von der Geschäftsführung anerkannt wurde.
Mai 2021 - Apr. 2023
2 JahrenCambridge, Vereinigte Staaten
Data Scientist
ReversingLabs
- Unterstützung von Data-Science-Initiativen im Bereich Cybersecurity-Analysen, Arbeit mit groß angelegten Malware- und Threat-Intelligence-Datensätzen.
- Durchführung von Datenbereinigung, Datenumwandlung und Feature-Engineering mit Python, Pandas und SQL zur Vorbereitung strukturierter Datensätze für das Modelltraining.
- Unterstützung von Senior Data Scientists bei der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen für Anomalieerkennung, Bedrohungsklassifizierung und Predictive Analytics.
- Durchführung explorativer Datenanalysen (EDA) zur Aufdeckung von Trends und zur Verbesserung der Modellgenauigkeit durch bessere Merkmalsauswahl.
- Mitwirkung bei Modellbewertung und Tests unter Verwendung von Metriken wie Precision, Recall, F1-Score und ROC-AUC.
- Erstellung von Visualisierungen und Berichten in Matplotlib und Seaborn zur Vermittlung von Erkenntnissen und Ergebnissen an Analytics- und Engineering-Teams.
- Mitarbeit in funktionsübergreifenden Meetings, um Erkenntnisse aus Daten mit praktischen Verbesserungen bei Cybersecurity-Produkten zu verknüpfen.
- Beitrag zur Verbesserung der Malware-Erkennungsgenauigkeit um 18 % durch optimierte Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering-Techniken.
- Entwicklung interner Tools zur Automatisierung der Datensatzvalidierung, wodurch die manuelle Datenvorbereitungszeit um 25 % reduziert wurde.
- Praxiserfahrung mit KI- und Machine-Learning-Workflows gesammelt und zur angewandten Forschung im Bereich Predictive Threat Modeling beigetragen.
Okt. 2019 - März 2021
1 Jahr 6 MonatenTallinn, Estland
Junior Data Scientist
MindTitan
- Unterstützung bei Datenerfassung, Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung aus verschiedenen Quellen zur Sicherstellung hochwertiger Datensätze für Analysen und Modellierung.
- Durchführung explorativer Datenanalyse (EDA) zur Identifizierung von Trends, Mustern und Ausreißern und Unterstützung der Entscheidungsfindung für Geschäftsteams.
- Entwicklung prädiktiver Modelle mit Python und scikit-learn zur Analyse des Kundenverhaltens.
- Erstellung von Datenvisualisierungen und Dashboards mit Matplotlib, Seaborn und Tableau zur Vermittlung von Erkenntnissen an Stakeholder.
- Zusammenarbeit mit Senior Data Scientists und Ingenieuren zur Unterstützung beim Modelldeployment und der Optimierung von Datenpipelines.
- Dokumentation von Workflows und Analysen zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit und Einhaltung von Best Practices im Datenumgang.
- Steigerung der Effizienz der Datenvorverarbeitung um 20 % durch Implementierung automatisierter Skripte.
- Beitrag zu einem prädiktiven Modell, das die Prognosegenauigkeit um 15 % steigerte und dem Unternehmen eine bessere Planung ermöglichte.
- Mitarbeit in funktionsübergreifenden Projekten mit Fokus auf KI und NLP und Gewinn von Praxiseinblick in reale Machine-Learning-Anwendungen.
Zusammenfassung
Data Scientist & KI-Ingenieur mit über 6 Jahren Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning- und Deep Learning-Lösungen. Starke Expertise in Python, TensorFlow, PyTorch und MLOps, mit nachweislicher Erfahrung im Aufbau skalierbarer KI-Systeme für NLP, Computer Vision und Predictive Analytics. Kombiniert datenbasierte Erkenntnisse mit technischem Know-how, um wirkungsvolle, produktionsreife KI-Lösungen zu liefern, die Geschäftswert und Innovation fördern.
Fähigkeiten
- Python
- R
- Sql
- Pandas
- Numpy
- Scikit-learn
- Tensorflow
- Pytorch
- Keras
- Hugging Face Transformers
- Opencv
- Spacy
- Langchain
- Nltk
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
- Fastapi
- Flask
- Docker
- Kubernetes
- Mlflow
- Airflow
- Aws
- Gcp
- Deep Learning
- Nlp
- Computer Vision
- Mlops
Sprachen
Englisch
FortgeschrittenUkrainisch
FortgeschrittenEstnisch
GrundkenntnisseAusbildung
Sept. 2015 - Juni 2019
Bohdan Khmelnytsky University
Bachelor-Abschluss in Informatik · Informatik · Ukraine
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