Data Scientist/Machine Learning Engineer - 23701

Sztuczna inteligencja

♦ Zdolność do wspierania funkcji sztucznej inteligencji poprzez wykorzystanie solidnej wiedzy technicznej.

Zarządzanie danymi

♦ Biegły w manipulacji i analizie danych przy użyciu języków programowania, takich jak Python i SQL.

Nauczanie maszynowe

♦ Znajomość algorytmów uczenia maszynowego i technik modelowania statystycznego.

Kluczowe mocne strony

♦ Wyposażony w umiejętności rozwiązywania problemów i krytycznego myślenia w celu rozwiązywania złożonych problemów i opracowywania innowacyjnych rozwiązań AI.

Biegłości techniczne

Języki programowania: Python, SQL, PHP, R/RStudio

Oprogramowanie: RMS Catastrophe Model, MS Access, Excel Macros / VBA

Frameworki / Biblioteki: PyTorch, Torchvision, Keras / TensorFlow, NumPy, Matplotlib, Pandas, Scikit-learn

Techniki: Machine Learning (zaawansowane), modele aktuarialne, prawdopodobieństwo, modele statystyczne (GLM),

Czyszczenie danych

Najciekawsze momenty kariery

City, University of London, Londyn, Wielka Brytania 2021 - 2023

Student - magister sztucznej inteligencji (stopień z wyróżnieniem)

Zdobył zaawansowaną wiedzę na temat sztucznej inteligencji, w tym koncepcji sztucznej inteligencji, algorytmów, historii i aplikacji. Rozwinięte umiejętności w zakresie uczenia maszynowego, w tym modeli predykcyjnych, grupowania, głębokich sieci neuronowych, wizji komputerowej, uczenia się przez wzmacnianie i przetwarzania języka naturalnego. Przeprowadził kilka badań i projektów wykorzystujących techniki sztucznej inteligencji, jednocześnie koordynując wszystkie funkcje związane z planowaniem, wdrażaniem i ewaluacją. Dowiedziałem się o analizie dużych zbiorów danych, przetwarzaniu w chmurze i przetwarzaniu rozproszonym. Zdobyte doświadczenie w architekturach i frameworkach sieci neuronowych.

Publikacja badawcza dotycząca uczenia maszynowego (ML).

Przedstawił artykuł opublikowany na dorocznej konferencji AISB (największego stowarzyszenia AI w Wielkiej Brytanii) w Swansea w Walii w kwietniu 2023 r. (współautor: prof. Eduardo Alonso). Udoskonalone uczenie splotowych sieci neuronowych i zmniejszenie wielkości próbki uczenia się przez wzmacnianie odpowiednio o 83,2% i 87,5% w domenie niezmiennej symetrii dzięki nowatorskiej metodzie zastępującej powiększanie danych przy użyciu Pythona i PyTorch.

Dodatkowe doświadczenie

Współzałożyciel / Założyciel (pełnił obowiązki Szefa ds. Analizy Danych), Oika Network HK Ltd / Oika.hk Complex Ltd, Hong Kong

Współzałożyciel Capheart Ltd, Hong Kong

Zastępca kierownika ds. underwritingu — ubezpieczenia ogólne w regionie Azji i Pacyfiku, Zurich Insurance Company Ltd, Hong Kong

Analityk ds. nieruchomości — firma globalna w regionie Azji i Pacyfiku, Zurich Insurance Company Ltd, Hong Kong

Analityk aktuarialny — Hongkong, Zurich Insurance Company Ltd, Hongkong

Współpracownik globalny — Hongkong, Zurich Insurance Company Ltd, Hongkong

Edukacja

Magister sztucznej inteligencji (stopień z wyróżnieniem)

City, Uniwersytet Londyński, Londyn, Wielka Brytania

Licencjat z administracji biznesowej w dziedzinie ubezpieczeń, analiz finansowych i aktuarialnych

Chiński Uniwersytet w Hongkongu (CUHK), Ma Liu Shui, Hongkong