Sultan M.
Leitender Ingenieur für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Erfahrungen
Okt. 2022 - Bis heute
3 Jahren 3 MonatenLeitender Ingenieur für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
The Genius Group (TGG)
- Konzipiert und implementiert KI-gestützte Lösungen in mehreren Bereichen, wodurch hohe Skalierbarkeit und Kosteneffizienz gewährleistet und betriebliche Ineffizienzen um 45 % reduziert wurden.
- Federführend bei der Entwicklung eines generativen KI-Assistenten auf Basis von LLaMA2 7B, mit eigenen Daten feinjustiert und damit das Volumen der Kundensupport-Tickets um 45 % reduziert.
- Ein System zur Rechnungserkennung entworfen und bereitgestellt, das OCR, NLP und Bildverarbeitung kombiniert, um wichtige Datenpunkte aus Rechnungen zu extrahieren und die manuelle Dateneingabezeit um 50 % zu reduzieren.
- KI-Modelloptimierung geleitet unter Verwendung von Techniken wie Quantisierung, LoRA und PEFT, was die Inferenzgeschwindigkeit deutlich verbessert und die Bereitstellungskosten gesenkt hat.
- End-to-End-ML-Pipelines auf AWS und Azure aufgebaut und gewartet, dabei alles von der Datenerfassung und -vorverarbeitung bis hin zum Modelltraining und der Bereitstellung verwaltet.
- Cloud-native Services mit AWS EC2, S3, RDS und Lambda entwickelt, um Echtzeit-Inferenz von ML-Modellen und Datenverarbeitungs-Workflows zu unterstützen.
- Maschinelle Lernmodelle in kundenorientierte Anwendungen integriert, wodurch die Reaktionszeit verbessert und die Zufriedenheit der Nutzer um 35 % gesteigert wurde.
- Wiederkehrende Datenverarbeitungsaufgaben wie Tokenisierung, Lemmatisierung und Sentiment-Analyse automatisiert, was eine nahtlose Skalierbarkeit und Effizienz über mehrere Plattformen hinweg ermöglicht.
- Übergreifend mit Data Engineers und Product Managern zusammengearbeitet, um KI-getriebene Produkt-Roadmaps zu definieren, was zu erfolgreichen Produkteinführungen und Geschäftswachstum führte.
März 2021 - Sept. 2022
1 Jahr 7 MonatenDatenwissenschaftler
IBM
- Ein fortgeschrittenes Empfehlungssystem entwickelt, das BERT-Embeddings und Kosinus-Ähnlichkeit nutzt, um Datenabgleichprozesse zu automatisieren, die Genauigkeit um 50 % zu verbessern und manuelle Arbeit zu reduzieren.
- Ein CNN-basiertes System zur Erkennung invasiver Arten entwickelt, das Wärmebilder von Wildkameras verwendet und TensorFlow für Echtzeit-Bildverarbeitung und Modelltraining einsetzt.
- PySpark für die groß angelegte Datenverarbeitung genutzt, um Workflows zu optimieren und hohe Performance in Big-Data-Umgebungen sicherzustellen.
- Machine-Learning-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Kundensegmentierung und Predictive Maintenance gebaut und bereitgestellt, was die Entscheidungsgenauigkeit deutlich verbessert hat.
- Mehrsprachige NLP-Lösungen mit PyTorch und spaCy implementiert, die sprachübergreifende Kommunikation verbessern und Übersetzungskosten um 30 % senken.
- Einen Chatbot mithilfe von NLP-Techniken zur Automatisierung von Kundenanfragen entworfen und bereitgestellt, der die Nutzerbindung steigert und den manuellen Aufwand um 40 % reduziert.
- Die Migration eines cloudbasierten Übersetzungssystems zu einer On-Premise-Lösung geleitet, wodurch Datenschutz, Sicherheit und Kosteneffizienz um 30 % verbessert wurden.
- Datenverarbeitungs-Workflows optimiert, indem Daten aus verschiedenen Quellen (SQL, NoSQL) in kohärente Modelle integriert wurden, wodurch die Datenlatenz um 25 % verringert wurde.
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um KI-Chancen zu identifizieren und maßgeschneiderte KI-Produkte bereitzustellen, was zu höherer Kundenzufriedenheit und betrieblicher Effizienz geführt hat.
Apr. 2020 - Feb. 2021
11 MonatenIngenieur für Maschinelles Lernen
DataOnMatrix
- Machine-Learning-Modelle entwickelt und bereitgestellt, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen, unter Einsatz von Deep-Learning- und NLP-Techniken zur Leistungssteigerung der Systeme.
- Datenpipelines für Modelltraining und -bereitstellung aufgebaut und optimiert, um nahtlose Integration und Echtzeit-Datenverarbeitung in Produktionsumgebungen zu gewährleisten.
- Die Implementierung eines KI-gestützten Chatbots geleitet, transformerbasierte Modelle wie BERT für das Verständnis natürlicher Sprache genutzt und die Benutzerinteraktion um 40 % verbessert.
- Eine Empfehlungskomponente mit Kosinus-Ähnlichkeit und BERT-Embeddings entworfen und implementiert, was die Datenqualität verbessert und den manuellen Aufwand um 50 % reduzierte.
- Cloudbasierte Lösungen (AWS, Azure) für skalierbare Modellbereitstellung integriert, Workflows optimiert und Echtzeit-Entscheidungsfunktionen ermöglicht.
- PySpark und Scikit-Learn eingesetzt, um große Datensätze zu analysieren und individuelle Modelle für Predictive Analytics und Klassifikationsaufgaben zu erstellen.
- Eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um KI-Ziele zu definieren, Produkt-Roadmaps zu entwickeln und pünktlich wirkungsvolle Machine-Learning-Produkte zu liefern.
Zusammenfassung
Veränderungsorientierter Senior-Ingenieur für maschinelles Lernen mit über 5 Jahren praktischer Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung modernster KI- und ML-Lösungen in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Sicherheit. Erfahren in KI-gestützter Automatisierung, datengetriebener Produktinnovation und cloudnativen Machine-Learning-Architekturen.
Nachweisliche Fähigkeit, modernste Deep-Learning-, NLP- und MLOps-Frameworks einzusetzen, um komplexe reale Probleme zu lösen, Abläufe zu optimieren und die Geschäftsleistung voranzutreiben. Meine Arbeit konzentriert sich darauf, wirkungsstarke Lösungen zu entwickeln, die die Benutzererfahrung verbessern und messbare Ergebnisse liefern.
Sprachen
Urdu
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
Aug. 2016 - Aug. 2020
National University of Computer and Emerging Sciences
Bachelor-Abschluss · Informatik · Karachi, Pakistan
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