Lukasz A.
Senior Machine-Learning-Ingenieur / Datenwissenschaftler
Erfahrungen
Sept. 2024 - Bis heute
1 Jahr 4 MonatenSenior Machine-Learning-Ingenieur / Datenwissenschaftler
Sysmatch
- Leitung von Forschung und Experimenten für groß angelegte ML- und LLM-Systeme, wobei Datenanalyse mit angewandter Modellierung kombiniert wird, um produktive KI-Funktionen zu unterstützen.
- Entwicklung und Bereitstellung einer retrieval-augmentierten Pipeline zur personalisierten Inhaltserstellung, was in Live-A/B-Tests zu einer etwa 12%igen Verbesserung der Relevanzwerte führte.
- Entwicklung von Fine-Tuning-Workflows für große Sprachmodelle mit LoRA- und Adapter-Techniken, wodurch die Trainingskosten gesenkt und gleichzeitig eine stabile Generalisierung beibehalten wurde.
- Aufbau eines statistischen Bewertungsframeworks zur Messung der Qualität generativer Modelle mittels verschiedener quantitativer und menschlicher Bewertungsmetriken.
- Zusammenarbeit mit Forschungs- und Infrastrukturteams zur Verfeinerung von KI-Assistent-Prototypen, mit Fokus auf iteratives Testen und Daten-Effizienz.
- Pflege reproduzierbarer Forschungsumgebungen mit MLflow-Tracking und Hugging Face-Integration für Versionsverwaltung und Dokumentation von Experimenten.
Feb. 2022 - Sept. 2024
2 Jahren 8 MonatenSenior KI/ML-Datenwissenschaftler
- Fortgeschrittene Experimente, Modellprototyping und Kausalanalysen für ML-Systeme zur Unterstützung von Produkt- und Business-Intelligence-Teams.
- Leitung des Experimentdesigns für A/B- und multivariate Tests in Ranking- und Empfehlungssystemen, die in mehreren Produktlinien eingesetzt werden.
- Erstellung von Prototypen und Validierung transformerbasierter Modelle für Text- und Bilddaten, wodurch die anfängliche Modellgenauigkeit in Produktionstests verbessert wurde.
- Anwendung von Kausalinferenz-Frameworks wie DoWhy und EconML zur Schätzung von Behandlungseffekten und zur Steuerung wichtiger Produkteinführungen.
- Zusammenarbeit mit Data Engineers zur Erstellung von Feature-Pipelines, integriert mit Spark und Snowflake, um schnellere Modelliterationszyklen zu ermöglichen.
- Durchführung von Fairness- und Interpretabilitätsprüfungen mit SHAP und Modelldiagnosen zur Unterstützung interner Compliance-Überprüfungen.
- Mitverfasser interner Forschungsarbeiten und technische Beratung von Junior-Teammitgliedern hinsichtlich Experimentreproduzierbarkeit.
- Zusammenarbeit mit Analytics- und Engineering-Leads, um experimentelle Ergebnisse in stabile, produktionsreife ML-Services umzusetzen.
Nov. 2018 - Jan. 2022
3 Jahren 3 MonatenMachine-Learning-Ingenieur / Ingenieur für angewandte Forschung
DeepL
- Umsetzung von ML-Entwicklung und -Bereitstellung, Verknüpfung von Forschungsmodellen und Produktionsumgebungen durch automatisierte Experimentierpipelines.
- Entwicklung und Wartung von ML-Workflows für Empfehlungs- und Vorhersagemodelle, Automatisierung von Datenaufnahme, Training und Inferenz.
- Durchführung von Deep-Learning-Experimenten mit PyTorch und TensorFlow, Anwendung von Transfer Learning für Bild- und Sprachaufgaben.
- Einrichtung reproduzierbarer Forschungsumgebungen mit MLflow und TensorBoard für Experimentverfolgung und Modellvergleiche.
- Bereitstellung von Modellen über containerisierte REST-Services mit Docker und FastAPI auf AWS, wodurch die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Auslieferung verbessert wurde.
Okt. 2017 - Nov. 2018
1 Jahr 2 MonatenDatenwissenschaftler
Humai Technologies
- Durchführung eksplorativer Datenanalysen und Hypothesentests zur Aufdeckung von Faktoren, die das Kundenverhalten und die Produktnutzung beeinflussen.
- Erstellung von Regressions- und Klassifikationsmodellen in Python und R zur Prognose wichtiger Kennzahlen und zur Unterstützung interner Strategie-Teams.
Zusammenfassung
Senior Machine-Learning-Ingenieur mit über 8 Jahren praktischer Erfahrung in Data Science, angewandter Forschung und statistischer Modellierung. Erfahren darin, ML-Konzepte von der Erkundung bis zur Produktion zu begleiten, indem Experimente, Hypothesentests und Modellevaluationen kombiniert werden, um Produkt- und Forschungsentscheidungen zu leiten. Gewohnt an die Zusammenarbeit in verteilten Teams im Remote-Setting und daran, Forschungstiefe mit praktischen Ingenieursanforderungen zu verbinden. Fundierte Kenntnisse in Python, Deep-Learning-Frameworks und Experimentierplattformen.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherAusbildung
Mai 2019 - Mai 2021
University of York
Master of Science in Fortgeschrittener Informatik · Fortgeschrittene Informatik · York, Vereinigtes Königreich
Sept. 2013 - Aug. 2017
Nanyang Technological University
Bachelor of Computing (Hons) in Informatik · Informatik · Singapur
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