Beschreibung
Mit einem fundierten Hintergrund in der Entwicklung von KI- und Analyseprodukten bin ich auf Text-Mining- und maschinelle Lernmethoden spezialisiert. Meine Expertise liegt im Aufbau von Empfehlungsmaschinen, der Kategorisierung von Problemtypen und der Optimierung von Teamstrukturen. Ich verfüge über Kenntnisse in der Bereitstellung skalierbarer Lösungen mithilfe von Python-Modellen mit Docker und bin mit verschiedenen ML-Algorithmen wie NaiveBayes, DecisionTree und Xgboost bestens vertraut. Ich beherrsche Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie TF-IDF, Word2vec und Sentimentanalyse. Ich habe auch Textklassifizierungsprojekte für Kunden wie Medtronic abgewickelt und Qualitätsbewertungen von User Storys für J&J durchgeführt. Darüber hinaus umfasst meine Erfahrung Data Mining, Stimmungsanalyse und Vorhersagemodellierung für Kunden wie Samsung und SonicWALL. Ich bin in der Lage, mit Transformatormodellen, RAG- und LLM-Modellen sowie Prompt Engineering zu arbeiten.
