Maria daniela L.
Forschungswissenschaftler
Erfahrungen
Forschungswissenschaftler
Intel Labs
- Entwarf und implementierte KI-gesteuerte Orchestrierungsmodelle für umfangreiche verteilte Systeme.
- Entwickelte Optimierungspipelines in Python und Go, um die Platzierung von Diensten in Kubernetes-Clustern zu automatisieren.
- Arbeitete an skalierbaren Datenpipelines und an der Integration produktionsreifer Modelle in serverlose Frameworks (intentgesteuerte K8s-Operatoren).
- Beteiligte mich am Horizon Europe VERGE-Projekt.
Ph.D.-Forschungspraktikant
Huawei - Intelligent Cloud Technologies Lab
- Entwickelte GNN-basierte Heuristiken, um das Lösen von MILP für Operations-Research-Probleme in der Huawei Cloud zu beschleunigen.
- Baute einen End-to-End-Forschungsprototypen, der ML und Optimierung in verteilten Umgebungen integriert.
Mitbegründer und wissenschaftlicher Leiter
Sealtech
- Entwickelte Deep-Learning-Modelle zur Vorhersage der Abbruchquoten von Studierenden anhand von Engagementsignalen.
- Übertrug Erkenntnisse in Frühinterventionsstrategien für Online-Lernplattformen.
Zusammenfassung
Ich bin ein angewandter Wissenschaftler mit Fachkenntnissen in Netzwerkwissenschaft, maschinellem Lernen und Optimierung. Ich entwerfe und analysiere Graphmodelle, um Systemdynamiken vorherzusagen und Inferenzaufgaben in komplexen Netzwerken durchzuführen.
Meine Arbeit verbindet statistische Modellierung mit Theorie des optimalen Transports, um reproduzierbare und datenbasierte Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.
Fähigkeiten
Programmiersprachen Und Frameworks
Python (Hauptsprache), C++, Go
Pytorch, Pytorch Geometric, Tensorflow, Scikit-learn
Infrastruktur Und Tools
Kubernetes (Helm, Operatoren), Docker, Cloud-edge-orchestrierung, Sql (Grundkenntnisse), Git
Spezialisierungen Im Bereich Maschinelles Lernen
Graph-neuronale Netze, Optimaler Transport Für Netzwerke, Verteilte Systeme, Datenanalyse
Experimente & Analyse
Networkx, Pymc, Mlflow, Bayessche Modellierung, Simulationsdesign
Soft Skills
Projektmanagement, Kollaboratives Problemlösen, Kommunikation, Führung, Eigeninitiative
Sprachen
Ausbildung
Max Planck Institute for Intelligent Systems
Doktor (PhD) in Informatik/Maschinellem Lernen · Informatik/Maschinelles Lernen · Tübingen, Deutschland · Magna Cum Laude
Brazilian Center for Research in Physics
Physik/Theoretische Physik · Physik/Theoretische Physik · Rio de Janeiro, Brasilien
Regional University of Cariri
Physik · Physik · Brasilien · Notendurchschnitt: 9,6/10
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Technischer PMO | Delivery Master | LLM-Experte
Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten
Mitgründer & CTO
Senior-Entwickler
KI-Ingenieur
Freiberuflicher Data Scientist
MLOps (Machine-Learning-Betrieb)
AI-Backend-Entwickler-Praktikant
Leiter Cloud & KI
Freiberuflicher Datenarchitekt
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt
Innovationsmanager
KI-Softwareentwickler
Solution Architekt / Projektleiter
