Charlotte ***

Tóm tắt nghề nghiệp

Kỹ sư học máy cấp cao với 6 năm kinh nghiệm thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp học máy trong môi trường vận hành. Có kinh nghiệm trong toàn bộ vòng đời học máy, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, xây dựng đặc trưng, phát triển mô hình, đánh giá, triển khai, giám sát và cải tiến liên tục. Có nền tảng vững về học có giám sát, học không giám sát, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình dự đoán. Có kinh nghiệm xây dựng các quy trình học máy có khả năng mở rộng và hệ thống học máy sẵn sàng vận hành bằng Python, SQL, nền tảng đám mây và các phương pháp MLOps hiện đại. Có khả năng phối hợp với chuyên gia khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm, quản lý sản phẩm và các bên liên quan để chuyển những vấn đề kinh doanh phức tạp thành giải pháp học máy thực tế. Đam mê phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và đo lường hiệu quả, tạo ra kết quả kinh doanh có ý nghĩa.

Học vấn

Đại học Queensland, Brisbane, Queensland
Thạc sĩ Khoa học dữ liệu, tháng 2 năm 2016 – tháng 12 năm 2017

Kinh nghiệm làm việc

AI & Data Solutions Australia, Brisbane, Queensland — Kỹ sư học máy cấp cao, tháng 1 năm 2022 – hiện tại

Dẫn dắt việc thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp học máy cho ứng dụng trong môi trường vận hành, phục vụ nhiều nhu cầu kinh doanh khác nhau.

Phối hợp chặt chẽ với chuyên gia khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm, quản lý sản phẩm và các bên liên quan trong doanh nghiệp để xác định yêu cầu học máy và chuyển vấn đề kinh doanh thành giải pháp kỹ thuật.

Thiết kế quy trình học máy toàn diện, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, xây dựng đặc trưng, huấn luyện, đánh giá, triển khai và giám sát mô hình.

Phát triển và tối ưu hóa mô hình học máy phục vụ phân loại, hồi quy, dự báo, đề xuất và phân tích dự đoán.

Xây dựng các quy trình dữ liệu và học máy có khả năng mở rộng bằng Python, SQL, dịch vụ đám mây và công nghệ xử lý phân tán.

Phát triển các dịch vụ học máy và API sẵn sàng vận hành để tích hợp mô hình vào ứng dụng phần mềm và nền tảng kinh doanh hiện có.

Triển khai khung đánh giá mô hình và thiết lập các chỉ số phù hợp để đánh giá độ chính xác, độ tin cậy và tác động kinh doanh của mô hình.

Áp dụng các kỹ thuật học máy, bao gồm tăng cường độ dốc, rừng ngẫu nhiên, mạng nơ-ron, phân cụm và mô hình học sâu.

Phát triển và duy trì quy trình MLOps, bao gồm quản lý phiên bản mô hình, huấn luyện tự động, triển khai, giám sát và quản lý vòng đời mô hình.

Theo dõi các mô hình đang vận hành để xác định tình trạng suy giảm hiệu suất, thay đổi phân bố dữ liệu và các vấn đề vận hành, đồng thời thực hiện cải tiến khi cần.

Phối hợp với đội ngũ kỹ thuật phần mềm để cải thiện việc cung cấp mô hình, tích hợp ứng dụng, khả năng mở rộng và hiệu suất hệ thống.

Thực hiện nghiên cứu kỹ thuật và thử nghiệm để đánh giá các phương pháp, nền tảng và công nghệ học máy mới.

Hướng dẫn chuyên môn cho các kỹ sư học máy và chuyên gia khoa học dữ liệu ít kinh nghiệm.

Trình bày kết quả kỹ thuật, hiệu suất mô hình và các đề xuất cho các bên liên quan cấp cao về kỹ thuật và kinh doanh.

Data Analytics Technologies, Brisbane, Queensland — Kỹ sư học máy, tháng 1 năm 2020 – tháng 12 năm 2021

Phát triển mô hình học máy và giải pháp phân tích dự đoán để hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh và vận hành.

Thực hiện làm sạch, chuyển đổi dữ liệu, xây dựng đặc trưng và phân tích khám phá dữ liệu bằng Python và SQL.

Huấn luyện, đánh giá và tối ưu hóa mô hình học máy bằng các tập dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.

Phát triển mô hình dự đoán phục vụ phân loại, hồi quy, dự báo và phân tích hành vi khách hàng.

Xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu và học máy có thể tái sử dụng nhằm cải thiện hiệu quả phát triển và khả năng tái lập mô hình.

Thực hiện xác thực mô hình và tối ưu hóa siêu tham số bằng các phương pháp đánh giá và chỉ số hiệu suất phù hợp.

Làm việc với chuyên gia khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm để chuyển mô hình học máy từ giai đoạn thử nghiệm sang môi trường vận hành.

Phát triển tập lệnh và quy trình tự động để xử lý dữ liệu, huấn luyện và đánh giá mô hình.

Sử dụng các dịch vụ dữ liệu và học máy trên nền tảng đám mây để hỗ trợ phát triển và triển khai mô hình có khả năng mở rộng.

Điều tra các vấn đề về hiệu suất mô hình và cải thiện chất lượng dữ liệu, xây dựng đặc trưng và kiến trúc mô hình.

Ghi chép quy trình học máy, giả định của mô hình, các thử nghiệm, kết quả và quyết định kỹ thuật.

Tham gia quy trình phát triển Agile, bao gồm lập kế hoạch cho từng giai đoạn phát triển, thảo luận kỹ thuật, đánh giá mã nguồn và họp tổng kết.

Kỹ năng chuyên môn

Học máy: Học có giám sát, học không giám sát, phân loại, hồi quy, phân cụm, hệ thống đề xuất, xây dựng mô hình dự đoán, xây dựng đặc trưng, tối ưu hóa mô hình

Học sâu và trí tuệ nhân tạo: Mạng nơ-ron, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, PyTorch, TensorFlow, mô hình transformer, biểu diễn nhúng

Lập trình: Python, SQL, R, Bash

Thư viện học máy: Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face

Vận hành mô hình học máy: Quy trình học máy, triển khai mô hình, cung cấp mô hình, giám sát mô hình, theo dõi thử nghiệm, quản lý phiên bản mô hình, tích hợp và triển khai liên tục, huấn luyện tự động, xác thực dữ liệu

Đám mây và hạ tầng: AWS, Azure, Docker, Kubernetes, dịch vụ học máy trên đám mây, điện toán phân tán

Kỹ thuật dữ liệu: Quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, chất lượng dữ liệu, quy trình xử lý đặc trưng, Spark, Databricks

Cơ sở dữ liệu: PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, kho dữ liệu, tối ưu hóa SQL

Công cụ phát triển: Git, GitHub, GitLab, Jupyter, MLflow, Airflow, VS Code, Jira

Phân tích và trực quan hóa: Phân tích thống kê, thử nghiệm A/B, đánh giá mô hình, giám sát hiệu suất, Matplotlib, Power BI

Kỹ năng nghề nghiệp: Dẫn dắt kỹ thuật, giải quyết vấn đề, tư duy phân tích, giao tiếp với các bên liên quan, hướng dẫn nhân viên, xây dựng tài liệu kỹ thuật, phối hợp dự án

Học vấn

Tháng 2 năm 2016 đến tháng 12 năm 2017
Thạc sĩ Khoa học dữ liệu
Đại học Queensland, Brisbane, Queensland

Kỹ năng

Học máy | Trí tuệ nhân tạo | Học sâu | Mô hình dự đoán | Python | SQL | Scikit-learn | PyTorch | TensorFlow | XGBoost | Pandas | NumPy | Xử lý ngôn ngữ tự nhiên | Thị giác máy tính | Xây dựng đặc trưng | Phát triển mô hình | Đánh giá mô hình | Triển khai mô hình | Vận hành mô hình học máy | Quy trình học máy | Giám sát mô hình | MLflow | AWS | Azure | Docker | Kubernetes | Databricks | Apache Spark | Airflow | Kỹ thuật dữ liệu | Trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu | Mô hình hóa dữ liệu | Phân tích thống kê | Thử nghiệm | Tích hợp và triển khai liên tục | REST API | Kỹ thuật phần mềm | Dẫn dắt kỹ thuật | Agile | Quản lý các bên liên quan

Nghề nghiệp: Kỹ sư học máy cấp cao

Kinh nghiệm: 6 năm

Địa điểm: Queensland, Úc

Skills: Python, TensorFlow, Machine Learning

Experience: 6 years

Daily rate: AUD 500

Fictional sample profile — replace with your approved candidate details.