Lata (Byron) D.
Leiter KI-Datenannotation
Erfahrungen
AI Data Annotation Lead
Tech Innovations AI Lab
- Teams geleitet, die umfangreiche Datensätze für Computer-Vision- und NLP-Modelle annotiert haben, und durch strenge QA-Prozesse und Richtlinieneinhaltung 99% Konsistenz sichergestellt.
- Bildkennzeichnung für Objekterkennung und Segmentierung spezialisiert, dabei Tools wie LabelStudio und CVAT verwendet, um KI-Modelle für physikbasierte Simulationen zu trainieren.
- Sprach-KI-Trainingsprotokolle entwickelt und Audiodatensätze für Spracherkennung annotiert, wodurch die Modellgenauigkeit in lauten Umgebungen um 25% gestiegen ist.
- Als KI-Tutor Junior-Annotatoren gecoacht und Shadowing-Sessions durchgeführt, um Best Practices und Feedback aus den Produktteams umzusetzen.
- In Multi-Projekt-Umgebungen zusammengearbeitet, mich wöchentlich an neue Richtlinien angepasst und durch Effizienzverbesserungen den Durchsatz um 40% gesteigert.
Research Scientist in AI and Physics
Duke University Quantum AI Center
- Datenannotation für Quanten-ML-Projekte geleitet, komplexe physikalische Datensätze gekennzeichnet und so KI-Modelle für prädiktive Simulationen verfeinert.
- Sprach-KI-Systeme für wissenschaftliche Diktierwerkzeuge trainiert und tausende Stunden Audio aus Physikvorlesungen und Experimenten annotiert.
- Doktoranden als KI-Tutor unterstützt und Techniken der Datenannotation sowie Grundlagen des KI-Trainings mit Physikbezug gelehrt.
- Audits von annotierten Datensätzen durchgeführt, Genauigkeit überprüft und Prozessverbesserungen identifiziert, um hochwertige Ergebnisse zu liefern.
- Weitere Aufgaben wie Datensatzauswahl und Feinabstimmung von Modellen unterstützt und zu Publikationen über KI-gestützte physikalische Modellierung beigetragen.
Physics and AI Intern
IBM Research AI Division
- Bild- und Videodaten für KI-Training in der Materialwissenschaft annotiert und mich auf die Identifizierung physikalischer Eigenschaften konzentriert.
- Sprach-KI-Entwicklung unterstützt, indem ich Sprachdaten für domänenspezifische Modelle in der wissenschaftlichen Computertechnik annotiert habe.
- Zu QA-Prozessen beigetragen, Datensätze auf Konsistenz geprüft und Feedback gegeben, um die Annotationsrichtlinien zu verbessern.
- Praxiserfahrung in Multi-Projekt-Umgebungen gesammelt und gelernt, mich schnell an sich entwickelnde KI-Trainingserfordernisse anzupassen.
Zusammenfassung
Als leidenschaftlicher Physiker, der jetzt KI-Enthusiast ist, hat mich schon immer fasziniert, wie die Gesetze des Universums intelligente Systeme prägen können.
Mit einem soliden Physikstudium an der Duke University habe ich meine analytischen Fähigkeiten auf KI-Training, Datenannotation und Modellverfeinerung übertragen. Meine Reise begann mit Quantensimulationen und entwickelte sich hin zu praktischer Arbeit: Ich habe große Datensätze für Machine-Learning-Modelle gekennzeichnet, KI-Systeme betreut und Spracherkennungsalgorithmen trainiert. Ich fühle mich in dynamischen Umgebungen wohl, in denen Präzision auf Kreativität trifft, und sorge dafür, dass KI-Modelle genau, unvoreingenommen und einsatzbereit für reale Anwendungen sind. Ich freue mich darauf, meine interdisziplinäre Expertise in innovative KI-Teams einzubringen und zu Durchbrüchen beizutragen, die technologische Grenzen verschieben.
Sprachen
Ausbildung
Duke University
Ph.D., Computerphysik und KI-Integration · Physik · Durham, Vereinigte Staaten · 3.9/4.0
Duke University
Master of Science, Angewandte Physik mit KI-Wahlfächern · Physik · Durham, Vereinigte Staaten · 3.8/4.0
Duke University
Bachelor of Science · Physik · Durham, Vereinigte Staaten · 3.7/4.0
Zertifikate & Bescheinigungen
Zertifizierter KI-Daten-Spezialist
Coursera
Fortgeschrittene Machine-Learning-Zertifizierung
edX, Duke University
IBM-Zertifikat für den Abschluss des KI-Praktikums
IBM
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