María (Ángeles) Cano Muñoz
KI-Ingenieur
Erfahrungen
KI-Ingenieur
Jaisoft, S.L.; Seahorse Technologies, S.L.; Seahorse Factory, S.L.
- Analyse, Entwurf und Implementierung eines Multi-Agenten-Text-zu-SQL-RAGs für das fortgeschrittene Produktmanagement
- PostgreSQL, FAISS, OpenAI API, LangChain, Streamlit, Neo4j, LangGraph, FastAPI, PySpark, Terraform und Kubernetes
KI-Ingenieur
Jaisoft, S.L.
- Analyse, Entwurf und Implementierung eines Text-zu-SQL-RAGs für das fortgeschrittene Kundenmanagement
- PostgreSQL, FAISS, HuggingFace, Streamlit, Neo4j, FastAPI, PySpark, Terraform und Kubernetes
KI-Ingenieur
Jaisoft, S.L.
- Analyse, Entwurf und Implementierung eines semantischen Netzwerks für das fortgeschrittene Produkt- und Kundenmanagement
- Terraform, Kubernetes, Angular, Spring Boot, PySpark, Jena, Lucene, PyTorch, HuggingFace und Stanford NLP
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Informationstechnologie (16 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Informationstechnologie (16 Jahre), Produktentwicklung (16 Jahre), Forschung und Entwicklung (12 Jahre) und Business Intelligence (6 Jahre).
Zusammenfassung
KI-Wissenschaftler, spezialisiert auf maschinelles Lernen, Reinforcement Learning und Deep-Learning-Modellentwicklung. Erfahren in der Modellevaluierung, Feinabstimmung von Transformer-Architekturen und dem Bereitstellen skalierbarer KI-Lösungen auf Cloud-Plattformen. Versiert darin, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu überführen und produktionsfertige KI-Anwendungen bereitzustellen.
Fähigkeiten
- Modell-engineering: Entwurf, Test Und Optimierung Von Dl-architekturen Für Reale Probleme (Pytorch Und Tensorflow Für Cnn, Rnn, Gnn, Transformer), Modell-feinabstimmung Mit Hugging Face Transformers, Amazon Bedrock, Gemini Und Openai.
- Kontext-engineering: Ki-agenten (Streamlit, Langchain Und Langgraph) Und Rags (Faiss, Chroma, Qdrant, Pinecone, Postgresql, Mongodb Und Neo4j).
- Evaluation-engineering: Openevals Und Openai Evals.
- Datenvisualisierung: Power Bi, Qlik, Tableau, Python-bibliotheken (Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly) Und R-bibliotheken (Ggplot2, Plotly).
- Microservices-engineering: Pydantic, Requests Und Fastapi (Oas3).
- Mlops: End-to-end-modellbereitstellung Und -Überwachung Mit Google Colab, Aws Sagemaker Und Azure Ml (Ci/cd-pipelines Für Skalierbare Ki-anwendungen).
- Big Data: Pyspark Und Databricks.
Sprachen
Ausbildung
Master in Data Science und Business Analytics · Data Science und Business Analytics
Promotion in Pädagogik · Pädagogik
Profil
Frequently asked questions
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In welchen Industrien hat María die meiste Erfahrung?
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
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