Sebastian Palacio
ML-Ingenieur
Erfahrungen
ML-Ingenieur
Aller Media AS
- Entwarf und implementierte von NLP/LLM gesteuerte Empfehlungsalgorithmen für mehrsprachige nordische Nachrichtenmarken.
- Aufbau und Wartung von End-to-End-ML-Pipelines (Kubeflow, TFX, Vertex AI).
- Migration kundenspezifischer ETL-Workflows zu Airflow/Composer.
- Implementierung von CI/CD für ML-Modelle, automatisierte Tests und Überwachung der Pipelines.
- Zusammenarbeit mit Data-Engineering-Teams zur Verbesserung der Architektur der nordischen Datenplattform.
- Enge Zusammenarbeit bei der Integration von ML-Systemen und Endpoint-APIs im Backend.
- Durchführung von Experimenten und A/B-Tests anhand von Traffic- und Verhaltensdaten.
- Tech-Stack: GCP (BigQuery, Vertex AI, Pub/Sub, Artifact Registry, Composer (Airflow), GCS, BigTable), Python, SQL, TensorFlow, HuggingFace, NLP, LLMs, Kubeflow, TFX, Docker, Spark
Datenwissenschaftler
Zurich Insurance Ltd
- Entwarf und implementierte den Algorithmus zur Betrugserkennung in der Versicherung, Preisträger des Zurich Global Innovation Award.
- Entwicklung von ETL-Prozessen und automatisierten Scoring-Pipelines in Python und SQL.
- Erstellung von prädiktiven Modellen für Schadenfälle, Kundenverhalten und Betriebsdaten.
- Präsentation der Ergebnisse vor der Geschäftsleitung und Zusammenarbeit mit Aktuaren, Underwriting- und Claims-Teams.
- Veröffentlichung der Methodik zur Betrugsanalyse im Data Science Journal.
- Tech-Stack: Python, TensorFlow, SQL, Machine Learning, Fraud Analytics, Power BI
Datenanalyst
Ministry of Transport
- Big-Data-Analyse und Datenbankdesign (SQL Server und Python).
- Ökonometrische Bewertung von Verkehrsprojekten.
- Datenerfassung und -analyse zur Erstellung von Berichten für das nationale Verkehrsministerium.
Datenanalyst
Centrales de la Costa Atlantica
- Statistische und ökonometrische Analyse des Brennstoffverbrauchs in thermischen Kraftwerken.
- Datensammlung und Erstellung von Berichten mit STATA.
- Arbeit mit Visualisierungstools zur Präsentation der Daten für das Unternehmen.
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 Medien und Unterhaltung (6.5 Jahre), Versicherung (2.5 Jahre), Regierung und Verwaltung (2.5 Jahre) und Versorgung (0.5 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 (6.5 Jahre), Produktentwicklung (6.5 Jahre), Business Intelligence (6 Jahre) und Forschung und Entwicklung (5.5 Jahre).
Zusammenfassung
10+ Jahre Erfahrung in der Konzeption, Bereitstellung und Skalierung von Machine-Learning-Lösungen – spezialisiert auf LLMs, Empfehlungssysteme und die Automatisierung des kompletten ML-Lebenszyklus.
Fundierte Kenntnisse in Statistik (Promotion), Cloud-Pipelines (GCP, Kubeflow, Airflow) und Softwareprogrammierung (Python, TensorFlow, SQL, GCP, Spark, Unit-/Integrationstests)
Fähigkeiten
- Programmierung: Python, Sql, Git, Bash
- Ml & Ki: Tensorflow, Huggingface, Nlp, Tfx
- Daten & Cloud: Gcp, Bigquery, Spark, Airflow, Kubeflow, Vertex Ai
- Devops: Docker, Ci/cd
- Analytik: Statistik, Ml, A/b-tests, Pandas, Scikit-learn, Power Bi, Looker
Sprachen
Ausbildung
University of Barcelona
PhD, Statistik · Statistik · Barcelona, Spanien
University of Barcelona
MSc, Wettbewerb & Regulierung · Wettbewerb & Regulierung · Barcelona, Spanien
National University of La Plata
MSc, Volkswirtschaft · Volkswirtschaft · La Plata, Argentinien
Profil
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