Noah ***

TÓM TẮT KINH NGHIỆM NGHỀ NGHIỆP
Kỹ sư Học máy với kinh nghiệm thực tiễn trong việc phát triển, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy cho các ứng dụng thực tế. Có kinh nghiệm về Python, PyTorch, TensorFlow và scikit-learn, với nền tảng vững chắc về tiền xử lý dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng, đánh giá mô hình và MLOps. Đam mê xây dựng các giải pháp AI có khả năng mở rộng, tự động hóa quy trình làm việc và chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành những hiểu biết kinh doanh có thể hành động được.

HỌC VẤN
Đại học Griffith, Brisbane, QLD
Cử nhân Công nghệ Thông tin (Phân tích Dữ liệu), tháng 11 năm 2022 – tháng 6 năm 2025

Nhận Giải thưởng Học tập Xuất sắc của Đại học Griffith (2024)

Hội Tin học Úc (ACS), Brisbane, QLD
Chương trình Năm Chuyên nghiệp — Công nghệ Thông tin, tháng 9 năm 2025 – tháng 5 năm 2026

KINH NGHIỆM
NeuralPath AI, Brisbane, QLD — Kỹ sư Học máy, tháng 2 năm 2026 – Hiện tại

Phát triển và triển khai các mô hình học máy cho phân tích dự đoán và ra quyết định tự động, cải thiện hiệu quả của các quy trình kinh doanh dựa trên dữ liệu. Xây dựng các quy trình học máy (ML) hoàn chỉnh từ đầu đến cuối, bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, kỹ thuật đặc trưng, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất.

Triển khai các mô hình phân loại và hồi quy sử dụng Python, scikit-learn và XGBoost để xác định các mẫu trong tập dữ liệu có cấu trúc và tạo ra các dự đoán có thể hành động.

Phát triển API REST sử dụng FastAPI để tích hợp các mô hình học máy đã được huấn luyện vào các ứng dụng sản xuất.

Đóng gói các dịch vụ ML bằng Docker và triển khai các quy trình kiểm thử và triển khai tự động để cải thiện độ tin cậy và khả năng tái tạo.

Giám sát hiệu suất mô hình và chất lượng dữ liệu, ghi lại các thí nghiệm và đánh giá các cơ hội tối ưu hóa mô hình.

Dự án: github.com/alexmorgan-ml

DataForge Solutions, Brisbane QLD — Thực tập sinh Học máy, tháng 2 năm 2025 – tháng 7 năm 2025

Đóng góp vào một dự án học máy hoàn chỉnh từ đầu đến cuối, cộng tác với các nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư phần mềm để chuyển đổi các yêu cầu kinh doanh thành các giải pháp kỹ thuật.

Làm sạch, chuyển đổi và phân tích các tập dữ liệu lớn bằng Pandas và NumPy, xử lý các giá trị thiếu, ngoại lệ và sự không nhất quán của dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình.

Đã huấn luyện và so sánh nhiều thuật toán học có giám sát bằng cách sử dụng phương pháp kiểm định chéo và các chỉ số đánh giá để xác định các mô hình phù hợp cho các trường hợp sử dụng trong kinh doanh.

Đã phát triển quy trình kỹ thuật đặc trưng và áp dụng điều chỉnh siêu tham số để cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát hóa của mô hình.

Đã xây dựng các hình ảnh hóa dữ liệu tương tác và báo cáo đánh giá để truyền đạt kết quả, hạn chế và khuyến nghị của mô hình cho các bên liên quan.

Đã sử dụng Git để kiểm soát phiên bản, Jupyter notebooks để thử nghiệm và kiểm thử tự động nhằm hỗ trợ phát triển có thể tái tạo.

GitHub: github.com/alexmorgan-ml/ml-projects
Danh mục đầu tư: alexmorgan.dev/projects

Woolworths — Thành viên nhóm, tháng 2 năm 2025 – Hiện tại

Duy trì độ tin cậy, khả năng giao tiếp và tập trung vào khách hàng trong môi trường làm việc nhanh chóng đồng thời tích cực theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo.

Đã thể hiện kỹ năng làm việc nhóm, quản lý thời gian và giải quyết vấn đề trong khi cân bằng trách nhiệm chuyên môn với phát triển kỹ thuật.

KỸ NĂNG KỸ THUẬT

Ngôn ngữ lập trình: Python, SQL, JavaScript, R

Học máy: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, học có giám sát, học không giám sát, kỹ thuật trích chọn đặc trưng, đánh giá mô hình, tinh chỉnh siêu tham số

Học sâu & Trí tuệ nhân tạo: PyTorch, TensorFlow, Keras, mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mô hình Transformer

Xử lý & Phân tích dữ liệu: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook, phân tích dữ liệu thăm dò

Phần mềm phụ trợ & Triển khai: FastAPI, Flask, API REST, Docker, Git, GitHub Actions, CI/CD

Điện toán đám mây & MLOps: AWS, SageMaker, MLflow, quản lý phiên bản mô hình, theo dõi thử nghiệm, giám sát mô hình

Cơ sở dữ liệu: PostgreSQL, MySQL, MongoDB

Hợp tác: GitHub, GitLab, Jira, Confluence, Agile/Scrum

Học vấn

07/11/2022 đến 25/07/2025

Cử nhân Công nghệ Thông tin — Đại học Griffith

Kỹ năng

Học máy | Học sâu | Lập trình Python | Xử lý dữ liệu sơ bộ | Kỹ thuật đặc trưng | Đánh giá mô hình | Phân tích dự đoán | Phân tích thống kê | Triển khai mô hình | MLOps | Phát triển API | CI/CD | Thiết kế cơ sở dữ liệu | Kỹ thuật phần mềm

Nghề nghiệp: Kỹ sư Học máy

Skills: Python, TensorFlow, Machine Learning

Experience: 8 years

Daily rate: AUD 350

Fictional sample profile — replace with your approved candidate details.