萨曼莎Guerriero，英国伦敦的开发者
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萨曼莎Guerriero

Verified Expert  in Engineering

机器学习开发人员

Location
英国伦敦
至今成员总数
April 12, 2021

Sam是一名双语高级机器学习工程师，拥有人工智能和机器人技术背景，对推动创新充满热情. 在过去的五年里，她一直致力于探索建设的最佳方式, optimize, 自动化机器学习管道, 专攻Google Cloud Platform和TensorFlow. 在旅途中, 她也有机会体验技术以外的业务的许多方面, 从一线管理和招聘到市场营销, 思想领导, and pre-sales.

Algorithms机器学习人工智能(AI)深度神经网络Computer Vision推荐系统PythonJupyter谷歌云平台(GCP)TensorFlowPandasDeep LearningBig DataLinuxSQLMLOpsRapidMinerTheano数据构建工具

Portfolio

IOD云技术研究有限公司.
人工智能，机器学习，PyTorch, Python...
Yields NV
敏捷软件开发、Kubeflow、机器学习运维(MLOps)...
Checkout.com
亚马逊网络服务(AWS)， Snowflake, 数据构建工具(dbt)， Dask, Python...

Experience

TensorFlow - 5年谷歌云平台(GCP) - 5年计算机视觉- 4年咨询- 3年机器学习自动化- 2年思想领袖- 2年Kubeflow - 2年亚马逊网络服务(AWS): 2年

Availability

Part-time

首选的环境

Linux, MacOS, 谷歌云平台(GCP), XGBoost, Scikit-learn, Keras, Python, Docker, 亚马逊网络服务(AWS), Kubernetes

最神奇的...

...project I've led was a computer vision model that identified products from in-app images; >95% accuracy, 60%的产品无包装, 而且还节省了很多塑料!

Work Experience

技术作家|顾问

2021 - PRESENT
IOD云技术研究有限公司.
  • 为各种数据科学撰写了30多篇代笔文章和思想领导文章, data, 和人工智能公司.
  • 将客户公司在网站上的在线参与度提高了约三倍.
  • 对从TF服务到ML模型治理和数据结构等主题进行了深入研究.
Technologies: 人工智能，机器学习，PyTorch, Python, Google Cloud AI, Azure机器学习, 亚马逊SageMaker, Deep Learning, Keras, TensorFlow, 技术写作, Writing & 编辑,博客

Kubeflow Expert

2023 - 2023
Yields NV
  • 开发系统需求设计文档，概述业务用例, 体系结构设计, 以及升降机的功能要求&将当前的基础设施转移到Kubeflow.
  • 就升降机的实施计划进行咨询&基础设施的转移，团队在两周内交付PoC.
  • 咨询了Kubeflow不同解决方案的优缺点, 专注于Vertex AI和其他云解决方案.
Technologies: 敏捷软件开发、Kubeflow、机器学习运维(MLOps), Data Science, Kubernetes, DevOps, 技术设计

机器学习工程师

2021 - 2022
Checkout.com
  • 构思、设计并交付欺诈引擎模型的自动再培训管道.
  • Ideated, designed, 为机器学习设置一个内部包, MLOps, 数据功能.
  • 引入了一组新的数据最佳实践, code, 模型测试, 导致覆盖率增加了50%.
  • 定期与数据科学团队就当前模型管道的优化进行咨询.
技术:亚马逊网络服务(AWS)， Snowflake, 数据构建工具(dbt)， Dask, Python, TeamCity, Jenkins, Octopus Deploy, Linux, MacOS, XGBoost, Scikit-learn, Keras, Docker, 机器学习, 统计方法, Database Design, Recruiting, Data Science, 机器学习自动化, System Design, Cloud, Networking, Kubernetes, SQL, English, Automation, 谷歌结构化数据, 批处理的预测, APIs, Deep Learning, 机器学习操作(MLOps), Content Writing, 人工智能(AI), Pandas, Big Data, Algorithms, 深度神经网络, Mathematics

高级机器学习工程师

2018 - 2021
Datatonic
  • 领导并交付了多个数据科学咨询项目, 人工智能优化和自动化，从资格电话到客户参与和项目交付，NPS为100.
  • 与首席数据科学家一起将AI自动化实践概念化，从产品到客户配置文件和可交付成果, 为内部团队提供战略和市场材料, clients, 和利益相关者.
  • 通过多个R推动与英特尔的技术合作&D项目产生的思想领导力作品在我们的网站上有成千上万的浏览量，并在多个会议上发表.
  • 管理和指导初级员工提高他们的技术和个人技能, 定义并实现okr, 对自己喜欢和想学的东西更加积极主动.
  • 为团队发起和协调多个内部计划，包括所有工作日, 表情日历, surveys, and OKR sessions.
  • 在公司博客上发表和监督几篇文章, 从技术话题到AI场景中的事件交流.
  • 为全球市场领导者提供关于GCP机器学习最佳实践的培训.
技术:谷歌云平台(GCP), TensorFlow, Consulting, Presales, Recruiting, Management, 思想领导, Computer Vision, 倾向建模, Deep Learning, Linux, MacOS, XGBoost, Scikit-learn, Keras, Kubeflow, Python, Docker, 机器学习, 自然语言处理(NLP), 统计方法, 业务规划。, Database Design, Web Scraping, 情绪分析, Data Science, 机器学习自动化, 谷歌云机器学习, System Design, Cloud, Networking, Kubernetes, Cloud Dataflow, Pub/Sub, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Storage, BigQuery, SQL, English, Automation, 谷歌结构化数据, 批处理的预测, 谷歌云视频API, 谷歌云API, APIs, 对象检测, 数据构建工具(dbt), Dask, Google Cloud, 机器学习操作(MLOps), Content Writing, 人工智能(AI), 推荐系统, Pandas, Big Data, Algorithms, 深度神经网络, Mathematics, OCR, Blogging, 卷积神经网络(CNN)

机器学习研究员

2017 - 2017
阿姆斯特丹大学
  • 设计了文献中第一个深度版本的NCM, 以前被社区认为是不可能完成的任务, 并利用增量学习和开放集学习技术进一步增强了分类器.
  • 在多种情况下获得了NCM和Deep NCM算法的最先进精度.
  • 对最先进的解决方案和文献进行广泛的分析, 在博士旁边的阅读小组讨论中取得了进一步的进展.D. students.
  • 参加每周例会，展示可交付成果并提出新的工作方向.
  • 在使用图模式和Theano在TensorFlow中创建自定义模型方面积累了丰富的经验, 遵循实验设计和调优的最佳实践.
技术:研究, Computer Vision, Python, TensorFlow, Deep Learning, Linux, Keras, 机器学习, 统计方法, Mathematics, Web Scraping, Data Science, English, 批处理的预测, Content Writing, 人工智能(AI), Algorithms, 深度神经网络, 卷积神经网络(CNN)

机器学习实习生

2015 - 2015
WonderFlow
  • 研究并构建了RapidMiner中定制的句子极性自动标注方法.
  • 通过提出量身定制的解决方案，并与公司创始人一起向投资者推动业务的技术进步，指导Wonderflow持续创收.
  • 研究和分析竞争对手的技术并提出改进建议.
  • 将企业成本降低0.7€/次，30秒/次优化业务绩效, 通过概念化和开发一种新的业务工作流自动化机制.
  • 与创始人一起参加活动，并与其他潜在的新商业伙伴建立关系.
技术:网页抓取, RapidMiner, 自然语言处理(NLP), 情绪分析, 机器学习, 统计方法, Research, Data Science, English, 批处理的预测, 人工智能(AI), Algorithms, Mathematics

使用Kubeflow实现ML流水线自动化

客户是一家全球性公司，使用计算机视觉来读取人们在看在线广告时的情绪反应，以了解哪种营销活动更有影响力. 他们希望扩大其内部机器学习团队的努力，通过改进他们创建代码的方式来不断改进他们的模型和解决方案, run experiments, 跟踪/分享结果并服务于他们的模型.

市场分析-品牌倾向评分

英国最大的零售商之一想要预测顾客最有可能在他们的数千个品牌中下一步购买哪个. 我使用TensorFlow和各种数据源开发了一个品牌倾向模型, 并通过电子邮件宣传活动进行A/B测试.

新闻文章检索的对象检测

一家快速发展的营销和广告公司，希望为客户和内部团队建立一个平台，让他们知道在哪里可以从多个顶级报纸网站上搜索新闻文章. 从报纸主页的截图开始, TF对象检测用于在页面内输出故事(边界框)，以便对每个新闻进行本地化, 和Google Cloud api提取源网站, 图片附加到文章标题, text, keywords, and sentiment.

Languages

Python, SQL, Snowflake

Libraries/APIs

TensorFlow, Pandas, XGBoost, Scikit-learn, Keras, 谷歌云视频API, 谷歌云API, Dask, PyTorch

Tools

Jupyter, 亚马逊SageMaker, 2Checkout, Cloud Dataflow, Google Kubernetes Engine (GKE), BigQuery, TeamCity, Jenkins, Google Cloud AI, Azure机器学习

Paradigms

数据科学，数据库设计，管理，自动化，敏捷软件开发，DevOps

Platforms

谷歌云平台(GCP), Kubeflow, Linux, Docker, MacOS, RapidMiner, Kubernetes, 亚马逊网络服务(AWS)

Other

机器学习, Computer Vision, Consulting, 思想领导, 人工智能(AI), 推荐系统, Algorithms, 深度神经网络, Neural Networks, Presales, 情绪分析, 机器学习自动化, 谷歌云机器学习, 对象检测, Deep Learning, Content Writing, 图像处理, Big Data, 技术写作, 卷积神经网络(CNN), OCR, 图像识别, Writing & 编辑,博客, 自然语言处理(NLP), Robotics, 统计方法, Mathematics, 业务规划。, Economics, Recruiting, 倾向建模, Research, Web Scraping, System Design, Cloud, Networking, Pub/Sub, Cloud Storage, English, 谷歌结构化数据, 批处理的预测, APIs, 数据构建工具(dbt), Octopus Deploy, 机器学习操作(MLOps), 技术设计, 大型语言模型(llm), 扩散模型, 生成对抗网络(GANs)

Frameworks

Flask

Storage

Google Cloud

2015 - 2017

人工智能硕士学位 & Robotics

Sapienza——意大利罗马

2012 - 2015

信息技术学士学位

罗马-罗马，意大利

2022年5月至今

生产机器学习工程(MLOps)

DeepLearning.AI |来自Coursera

2020年11月- 2022年11月

谷歌云认证专业机器学习工程师

Google Cloud

2019年11月至2021年11月

谷歌云认证云架构师

Google Cloud

2018年12月至2020年12月

谷歌云认证数据工程师

Google Cloud

2011年6月至今

剑桥英语:熟练(CPE)

剑桥大学

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