雇佣自由的海上开发人员和工程师
Anna Tshngryan
Anna是一名数据科学家,在数据分析和机器学习方面有四年的经验. She works on end-to-end processes, from data scraping, data collection, and pre-processing, cleaning, 以及数据可视化到预测建模的发展. 她擅长训练多个ML模型,对它们进行比较,并进行错误分析. 安娜正在寻找允许她使用数据和机器学习来解决复杂问题的项目.
Show MoreDiogo Dutra
Diogo是一名机器学习工程师,拥有航空学硕士学位,精通从数据可视化到模型部署的整个流程. 他拥有14年以上的国防研发国际经验, public safety, 航空航天工业允许他结合新的方法, like deep learning and computer vision, with traditional ones (e.g.、物理、仿真、传感器融合、卡尔曼滤波、傅立叶变换、信号处理).
Show MoreMerve Acar
Merve是一位经验丰富的机器学习工程师,他喜欢揭示数据的故事并构建预测模型,并具有设计和实现提取管道的良好记录, validating, cleaning, transforming, and modeling data. 她热衷于解决现实世界中的行业问题,并渴望接受新的挑战和机遇.
Show MoreDemetrio Rodriguez
Demetrio是一位经验丰富的数据科学家,对整个数据科学堆栈都很熟悉. 他擅长开发复杂的机器学习模型,并利用高度易于处理和稳健的统计方法. 除了他的技术和统计专业知识, Demetrio的演示风格和强大的可视化效果毫不费力地将高技术成果的关键要点传达给任何观众.
Show MoreAdrian Curic
Adrian是一名软件工程师和数据科学家,从事软件工程的交叉研究, computer vision, and machine learning. He has experience in research, multinational corporations, 和创业环境,并获得了房地产和金融建模项目的专利. 阿德里安还为新加坡边境安全的监控系统做出了贡献,并参加了竞争性的编码和黑客马拉松, 在HackerRank等平台上一直排名前1%.
Show MoreMichael Karchevsky
Michael在机器学习和人工智能方面有很强的背景, 具有丰富的产业界和学术界研究经验. 他成功地领导了开发周期,并具有处理各种数据类型的专业知识. 迈克尔有很强的领导能力、团队合作能力、快速的学习能力和以结果为导向的方法. 他在压力下表现出色,能够在截止日期前完成挑战, 这些资格使他成为ML和AI职位的宝贵候选人.
Show MoreRomain Thalineau
Romain是一位经验丰富的数据科学家和机器学习工程师,拥有博士学位.D. 精通量子物理,精通Python和PyData堆栈. 曾在三个不同的国家为各种规模的公司工作过, from startups to global organizations, 罗曼是一位多才多艺、善于沟通的工程师.
Show MoreNikola Rahman
Nikola是一位拥有超过8年经验的高技能ML专家. 他在各种业务和数据领域拥有丰富的知识. 他参与过各种各样的项目, 从为创业公司培训尖端模型到为行业领导者提供解决方案. Nikola在从零开始构建成功的系统方面有着良好的记录. 凭借他从头开始构建机器学习系统的专业知识, 他准备好了应对任何挑战.
Show MoreUjjwal Agrawal
Ujjwal是一位经验丰富的首席机器学习架构师,拥有4年多的经验,为印度著名金融机构重塑信贷承销业务. 他在构建端到端ML/AI解决方案方面的熟练程度产生了变革性的影响. Ujjwal的成就包括开创性的NLP管道, credit risk, 并通过AutoML SaaS产品推动创新. 他的技术专长包括Python、ML、数据科学和全栈开发.
Show MoreDrappeau Samia
Samia是一位有成就的天体物理学家,后来成为了全栈数据科学家. 她拥有天文学/天体物理学博士学位,并利用她的批判性和创造性思维与面向行业的问题解决能力. 她提供创新的方法来解决数据策略和数据驱动的问题,使用定制的机器学习和深度学习方法. Samia已经发表了十几篇同行评议的文章和一本书,并为客户开发了专门的应用程序和预测原型.
Show MoreRajeev Gupta
Rajeev对数据和机器学习充满热情,在众多行业和应用程序的数据科学项目中拥有超过五年的经验. 他目前专注于TensorFlow等尖端技术, Keras, deep learning, 以及大部分Python数据科学堆栈. Rajeev使用这些技能解决了NLP中的许多实际业务问题, image processing, and time series domains.
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