Maria Daniela Leite De Souza
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.
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 (4 Jahre) und Bildung (1 Jahr).
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 Forschung und Entwicklung (4 Jahre), Produktentwicklung (3 Jahre) und Informationstechnologie (1 Jahr).
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
Profil
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In welchen Industrien hat Maria Daniela die meiste Erfahrung?
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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