Machine learning part

[diyarjamal]

---

[diyarjamal]

Professionell Expertis

Civilingenjör i Datateknik - Machine Learning Med nio års specialiserad erfarenhet inom området AI, innehar jag gedigen expertis i utvecklingen, implementeringen och produktionssättningen av AI-baserade lösningar.

Projekt inom NLP

• Sentimentsanalys på sociala medier: Utvecklat modeller för att analysera och kategorisera inlägg.
• Rekommendationssystem för jobbkandidater: Skapat avancerade matchningsalgoritmer för att effektivt koppla samman kandidaters CV och personliga brev med lämpliga jobbmöjligheter.
• Automatisering av supportbiljetter: Förbättrat supportbiljett-hanteringen genom automatiserad routing och taggning, vilket ökar effektiviteten i kundserviceprocesser.
• Named Entity Recognition (NER): ‘tvinna kritiska nyckelord från NPS-undersökningar, vilket optimerar analysen av kundfeedback.
• Web scraping för produktdata: Implementerat verktyg för automatiserad övervakning och insamling av produktdata, vilket stärker marknadsanalys och konkurrensbevakning.

Projekt inom icke-NLP området:

• Husprisprediktion: Använt statistiska modeller för att prognostisera fastighetspriser med hög träffsäkerhet.
• Produktrekommendationssystem för detaljhandeln: Integrerat diversifierade datakällor inklusive klickströmsdata och produktdeskriptioner (NLP), för att framställa skräddarsydda rekommendationer.
• Kundbortfallsprediktion: Framtagit prediktiva modeller som identifierar potentiellt kundbortfall, vilket möjliggör proaktiv kundhantering.
• Försäljnings- och besöksprognoser: Tillämpat kvantitativa tekniker för att förutse försäljningsvolymer och optimera personalplanering utifrån kundtrafik.
• Digital säljassistent-app: Utvecklat en AI-drivet verktyg som stödjer säljare i att tillhandahålla anpassade kundupplevelser.

Övriga tekniska färdigheter:

• Data Engineering: Omfattande kunskaper i datahantering och -integration (real-time, batch via SFTP/Blob storage, och API).
• API-utveckling: Kompetens inom att skapa robusta API:er för effektiv dataåtkomst och -hantering.
• Data Pipelines: Expertis i att konstruera komplexa, produktionstålighet data pipelines.
• MLops & CI/CD: Upprättat processer för Machine Learning Operations och Continuous Integration/Continuous Deployment för dataintensiva produkter.
• Open Source-teknologier: Bred erfarenhet av att använda Open Source-projekt inom datavetenskap och mjukvaruutveckling.

[diyarjamal]

Monitoring och Drift:

• Bör vi övervaka modellens prestanda för att upptäcka och hantera model/data drift?
• Kan vi etablera ett system för loggning och varningar som automatiskt rapporterar avvikelser i modellens prestanda eller datans kvalitet?

Feedback loop:

• Finns det en process eller infrastruktur för att implementera en feedbackloop där slutanvändarna kan ge direkt feedback på modellens utfall?

Dokumenthantering:

• Är det tekniskt och juridiskt möjligt att spara de ursprungliga dokumenten samt de redigerade versionerna för framtida analys och modellförbättring?

Modellversionering och Tester

• Bör vi hantera versionering av modellen för att säkerställa spårbarhet och kvalitet genom olika iterationer?
• Har ni planer på att genomföra A/B-testning för att jämföra olika modellversioner och deras prestanda i produktion?

Jämförelse med Befintlig Lösning:

• Finns det en baslinjelösning som vi behöver jämföra vår modell med? Vilka prestandamått används för att utvärdera den nuvarande lösningen?

Acceptanskriterier:

• Vilka är de specifika acceptanskriterierna för modellen? Vilka nyckeltal är viktigast för er när ni bedömer modellens framgång – är det Accuracy, F1-score, ROC-AUC eller någon annan metric?

Prestanda:

Vilka är prestandakraven för systemets svarstider och genomströmning?