Размещайте вакансии
Нанимайте без комиссий
Искусственный интеллект
♦ Возможность поддержки функций ИИ за счет использования надежных технических знаний.
Управление данными
♦ Умение работать с данными и анализировать их с помощью языков программирования, таких как Python и SQL.
Машинное обучение
♦ Обладать глубоким пониманием алгоритмов машинного обучения и методов статистического моделирования.
Основные достоинства
♦ Обладает способностями к решению проблем и критическому мышлению для решения сложных проблем и разработки инновационных решений ИИ.
Технические навыки
Языки программирования: Python, SQL, PHP, R/RStudio
Программное обеспечение: Модель катастроф RMS, MS Access, макросы Excel/VBA
Фреймворки/библиотеки: PyTorch, Torchvision, Keras/TensorFlow, NumPy, Matplotlib, Pandas, Scikit-learn
Методы: машинное обучение (продвинутый уровень), актуарные модели, вероятность, статистические модели (GLM),
Очистка данных
Основные моменты карьеры
Город, Лондонский университет, Лондон, Великобритания 2021 - 2023
Студент - магистр наук в области искусственного интеллекта (отличие)
Получил расширенные знания об искусственном интеллекте, включая концепции, алгоритмы, историю и приложения ИИ. Развитые навыки в области машинного обучения, включая прогностические модели, кластеризацию, глубокие нейронные сети, компьютерное зрение, обучение с подкреплением и обработку естественного языка. Выполнял несколько исследований и проектов с использованием методов ИИ, координируя при этом все функции, связанные с планированием, реализацией и оценкой. Узнал об аналитике больших данных, облачных вычислениях и распределенной обработке. Приобрел опыт работы с архитектурами и фреймворками нейронных сетей.
Публикация исследования машинного обучения (ML)
Представлен документ, опубликованный на ежегодной конференции AISB (крупнейшего общества искусственного интеллекта в Великобритании) в Суонси, Уэльс, в апреле 2023 г. (соавтор: профессор Эдуардо Алонсо). Улучшено обучение сверточной нейронной сети и уменьшен размер выборки обучения с подкреплением на 83,2% и 87,5% соответственно в области инвариантности симметрии с помощью нового метода, заменяющего увеличение данных с использованием Python и PyTorch.
Дополнительный опыт
Соучредитель / основатель (исполняющий обязанности руководителя отдела аналитики данных), Oika Network HK Ltd / Oika.hk Complex Ltd, Гонконг
Соучредитель, Capheart Ltd, Гонконг
Помощник менеджера по андеррайтингу, Азиатско-Тихоокеанское общее страхование, Zurich Insurance Company Ltd, Гонконг
Аналитик по недвижимости - глобальная корпорация в Азиатско-Тихоокеанском регионе, Zurich Insurance Company Ltd, Гонконг
Актуарный аналитик - Гонконг, Zurich Insurance Company Ltd, Гонконг
Глобальный партнер - Гонконг, Zurich Insurance Company Ltd, Гонконг
Образование
Магистр наук в области искусственного интеллекта (отличительная степень)
Сити, Лондонский университет, Лондон, Великобритания
Бакалавр делового администрирования в области страхования, финансового и актуарного анализа
Китайский университет Гонконга (CUHK), Ма Лю Шуй, Гонконг