Adrianna J.

Machine Learning Engineer

Adrianna er en erfaren maskinlæringsingeniør med syv års ekspertise inden for biovidenskab, rådgivning, forbrugerprodukter, sundhedspleje og telekommunikation.

Hun arbejder i øjeblikket som Technology Research Associate Principal og er dygtig til Python, TensorFlow, SPARQL, Stardog, AmpliGraph, Scikit-Learn, Docker, Streamlit og Git.

Adrianna har fire års specialiseret erfaring med grafisk maskinlæring og har især arbejdet i Accenture og ydet betydelige bidrag til projekter som CLARIFY, hvor hun ledede maskinlæringseksperimenter, gennemførte omfattende evalueringer og styrede implementeringen af løsninger til hospitaler.

Hun har en bachelor i kontrolteknik og robotteknologi og en dobbelt master i datavidenskab med en sidefag i iværksætteri fra EIT Digital, hvilket understreger hendes stærke tekniske fundament og iværksættertankegang.

Hovedekspertise

  • Databricks
    Databricks 4 år
  • OpenCV
    OpenCV 5 år
  • Computer Vision 5 år

Andre færdigheder

  • CSV 9 år
  • LaTeX
    LaTeX 8 år
  • Matplotlib
    Matplotlib 8 år
Adrianna

Adrianna J.

Ireland

Match med udvikler her

Udvalgt oplevelse

Beskæftigelse

  • Technology Research Associate Principal

    Accenture - 5 flere år 4 måneder

    • Ledte CLARIFY-projektet til Accentures Greater than Award-finale i kategorien Inspiring Growth og styrede teknologioverførslen til et neurosymbolsk forespørgselssystem på biomedicinske vidensgrafer;
    • Udviklede systemer til forudsigelse af tilbagefald og gennemførte TechStar 2023-ledelsesprogrammet;
    • Skabte en prototype af REST API til AmpliGraph 2, som blev demonstreret i kundeworkshops;
    • Bidrog til EU-Kommissionens CLARIFY H2020-projekt ved at levere et klientpilotprojekt, samarbejde med 11 partnere og udarbejde resultater;
    • Foreslog fire patentideer og fungerede som hovedforfatter på to;
    • Medvejleder for en ph.d.-praktikant om fortolkelig gen-sygdomsforudsigelse med GraphML;
    • Fungerede som Virtual Buddy for en ny medarbejder og deltog i interviewpaneler;
    • Præsenteret på konferencer som Sketching in Hardware 2022, ESSEC Business School og EIT Digital Alumni Annual Meeting om XAI og vidensgrafer;
    • Var med til at præsentere COLING-22 Tutorial om Knowledge Graph Embeddings for NLP og skrev et Medium Labs-blogindlæg om XAIl;
    • Gennemført maskinlæringsforskning om forklarlig AI til modeller for indlejring af vidensgrafer i præcisionsmedicinske onkologiapplikationer;
    • Udviklet ExamplE, en ny forklaringsmetode til linkforudsigelse, der førte til en patentansøgning og et Proof of Concept, der blev implementeret på Hospital Puerta del Hierro for CLARIFY H2020-projektet;
    • Designede eksperimenter til forudsigelse af tilbagefald af lungekræft og bidrog til udviklingen af AmpliGraph 1.4;
    • Var medforfatter til tre leverancer til EU-Kommissionen og indsendte tre patentideer;
    • Opnået en andenplads i Accenture Hackathon: Al4Insurance og deltog i Eco Innovation Challenge;
    • Samarbejde med Human Insight Lab om forskellige initiativer.

    Teknologier:

    • Teknologier:
    • Databricks Databricks
    • GNU Octave GNU Octave
    • HTML / CSS
    • JavaScript JavaScript
    • Data Modeling
    • Material-UI Material-UI
    • ChromaDB ChromaDB
    • SQL SQL
    • MongoDB MongoDB
    • Bash Bash
    • CircleCI CircleCI
    • CSS CSS
    • Clustering
    • CSV
    • D3.js D3.js
    • Cuda Cuda
    • Data Analytics
    • Data Engineering
    • React.js React.js
    • Unit Testing
    • Swagger Swagger
    • ChatGPT API ChatGPT API
    • LangChain LangChain
    • Prompt Engineering
    • REST API REST API
    • Git Git
    • Python Python
    • Docker Docker
    • Flask Flask
    • BeautifulSoup BeautifulSoup
    • Pandas Pandas
    • NumPy NumPy
    • Team Leading
    • Data Science
    • Pytest Pytest
    • Machine Learning Machine Learning
    • TensorFlow TensorFlow
    • Open source Open source
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Streamlit Streamlit

  • R&D Software EngineerR&D Software Engineer

    Nokia - 2 flere år 6 måneder

    • Begyndte som studerende, blev forfremmet og skiftede rolle, mens han arbejdede i et team med ansvar for at udvikle en testramme for 5G-komponenter (R&D Python Software Developer);
    • Samarbejdede om tidssynkronisering i Base Transceiver Stations, med hovedopgaver, herunder udvikling af webapplikationer med maskinlæringsstøtte i Python, hostet i skyen (R&D Embedded Software Engineer);
    • Bidrog ved at skrive nye funktioner i C++, rette softwarefejl, unit-teste, dokumentere og anvende bedste praksis inden for objektorienteret programmering (OOP) og testdrevet udvikling (TDD).

    Teknologier:

    • Teknologier:
    • GNU Octave GNU Octave
    • HTML / CSS
    • JavaScript JavaScript
    • Jenkins Jenkins
    • SQL SQL
    • MongoDB MongoDB
    • Bash Bash
    • CSS CSS
    • Clustering
    • CSV
    • Cuda Cuda
    • Data Analytics
    • Data Engineering
    • Unit Testing
    • Django Django
    • C++ C++
    • REST API REST API
    • Git Git
    • Python Python
    • Docker Docker
    • Flask Flask
    • Pandas Pandas
    • NumPy NumPy
    • Data Science
    • Agile Agile
    • Pytest Pytest
    • TensorFlow TensorFlow
    • Embedded systems

Uddannelse

  • MSc.Data Science

    Royal Institute of Technology (KTH) · 2018 - 2020

  • MSc.Data Science

    Cote d'Azure University · 2017 - 2019

  • BSc.Control Engineering and Robotics

    Wroclaw University of Technology · 2012 - 2016

Find din næste udvikler inden for få dage, ikke måneder

Book en 25-minutters samtale, hvor vi:

  • udfører behovsafdækning med fokus på udviklingsopgaver
  • Forklar vores proces, hvor vi matcher dig med kvalificerede, godkendte udviklere fra vores netværk
  • beskriver de næste trin for at finde det perfekte match på få dage

Lad os snakke om det

I kan starte samarbejdet inden for få dage.