Semih D.
LLM-Entwickler
Erfahrungen
Sept. 2024 - Bis heute
1 Jahr 3 MonatenLLM-Entwickler
Turing Enterprises
- Bewertete Nutzer–Chatbot-Interaktionen, indem ich die Genauigkeit der Aufgabenerfüllung bestimmte und die Ursachen von Fehlern wie technische oder Berechtigungsprobleme diagnostizierte.
- Verglich mehrere Modellausgaben für eine gegebene Eingabeaufforderung und bewertete jede hinsichtlich Befolgung der Anweisungen, Ausführbarkeit und Genauigkeit, um die beste Antwort zu ermitteln.
- Analysierte GitHub-Repositories, um die Fähigkeiten der Modelle bei der Entwicklung von Funktionen zu testen; wenn Modelle versagten, implementierte ich den erforderlichen Code und Klassen, um deren Funktionalität zu verbessern.
- Kategorisierte Textabschnitte, indem ich prüfte, ob sie sich auf Code bezogen, und wenn ja, die Programmiersprache und das spezifische Unterthema (z. B. neue Funktionen hinzufügen, Refactoring, Fehlerbehandlung) identifizierte.
Mai 2024 - Sept. 2024
5 MonatenNLP-Entwickler
Saha Robotik
- Arbeitete an einem Projekt zur Verbesserung der Spracherkennung eines Restaurant-Bestellroboters, indem ich problematische Essensnamen identifizierte, korrekte Aussprachen aufzeichnete und das Whisper-Modell feinjustierte, um die Erkennung komplexer Begriffe zu verbessern. Verwendete Technologien: Whisper Model, Transformers, PyTorch, TTS Model
- Entwickelte ein wörterbuchbasiertes Tool zur Sentiment-Analyse für Türkisch, das eine genaue Stimmungsanalyse von türkischen Texten und Bewertungen ermöglicht. Verwendete Technologien: NLP-Techniken, NLTK, spacy, textBlob, Zemberek, Turkish-lexicon
Okt. 2020 - Mai 2024
3 Jahren 8 MonatenSoftware-Entwickler
BookLogic
- Entwickelte eine Text-Engine, die ein feinabgestimmtes, auf einem Transformer basierendes Modell nutzt, das mit Tweets und Schlüsselwörtern aus der Hotelbranche trainiert wurde, um automatisch Marketing- und Werbetexte für Hotels zu erstellen. Verwendete Technologien: Transformers, Word2Vec, FastText, NLTK, Web Scraping, Keyword Extraction
- Erstellte eine Anwendung zur Analyse von Kundenbewertungen durch Sentiment-Analyse, um detaillierte Berichte über das Gesamterlebnis zu erstellen und Likes sowie Dislikes hervorzuheben. Verwendete Technologien: MongoDB, NLTK, Word2Vec, Sentiment Analysis, Web Scraping
Zusammenfassung
Ich entwickle Projekte im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache.
Immer neugierig und offen für neue Technologien.
Sprachen
Türkisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
Okt. 2021 - Juni 2024
Yildiz Technical University
Master · Computertechnik · İstanbul, Türkei
Okt. 2015 - Juni 2021
Yildiz Technical University
Bachelor · Computertechnik · İstanbul, Türkei
Sie suchen Freelancer?Passende Kandidaten in Sekunden!
FRATCH GPT testenWeitere Aktionen
Ähnliche Freelancer
Entdecken Sie andere Experten mit ähnlichen Qualifikationen und Erfahrungen.
- English
- Deutsch
2025 © FRATCH.IO GmbH. All rights reserved.