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Isac D.
Data Scientist
Isac is a highly skilled Data Scientist and Software Engineer with over five years of experience in the field. His expertise spans from feature engineering to model deployment, demonstrating a comprehensive understanding of the entire data science pipeline.
He is proficient in building microservices using FastAPI and Python to support AI systems for manufacturer defect detection. Isac has gained experience across a variety of industries, including house flipping, fintech, and manufacturing. One of his notable achievements is developing a system for automating processes at a major US-based Big Tech company using machine learning techniques. This system helps managers grant access to internal applications and optimizes response times.
In addition to his professional accomplishments, Isac won a machine learning hackathon in November 2018, securing first place. His diverse industry experience and technical proficiency make him a valuable asset in developing and implementing advanced AI solutions.
Hauptkompetenz
- Data Analytics 3 Jahre
- Data Science 5 Jahre
- NumPy 5 Jahre
Andere Fähigkeiten
- PostgreSQL 3 Jahre
- RabbitMQ 3 Jahre
- Docker 3 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Data Scientist
Vitatech Electromagnetics LLC - 8 monate
- Erstellung interaktiver Diagramme zur Darstellung von Amplitude über der Zeit, gefilterter Zeit und Amplitude über der Frequenz (FFT) mit Plotly zur Erleichterung einer eingehenden Signalanalyse.
- Entwicklung von digitalen AC/DC-Filtern zur Rauschreduzierung und Optimierung der Genauigkeit der EMI-Erkennung mit Scipy.
- Implementierung eines Dezimierungsprozesses zur effektiven Verwaltung großer EM-Signale.
- Durchgeführte Signalverarbeitungsanalyse mit Pandas und Numpy.
Technologien:
- Technologien:
NumPy
Pandas
Python
SciPy
Docker
Product Engineer
Mariner-USA - 1 jahr 9 monate
- Zusammenarbeit mit dem technischen Team unter Verwendung von GitHub zur Verbesserung eines Fehlererkennungssystems, das für Kunden aus der Fertigungsindustrie entwickelt wurde.
- Implementierung von Microservices unter Verwendung von FastAPI, Flask und gRPC, um große Bilder (10k x 8k Pixel) zu verarbeiten und sie in Deep-Learning-Modelle einzubinden.
- Erstellung eines Python-Pakets, das eine API eines Drittanbieters nutzt, um den Anmerkungsprozess zu rationalisieren.
- Implementierung von Unit- und Integrationstests mit Docker und Python, um die Qualität des gelieferten Codes zu verbessern.
Technologien:
- Technologien:
-
NumPy
-
Python
PostgreSQL
Git
-
Docker
FastAPI
Machine Learning Researcher
Insight Data Science Lab - 10 monate
- Die Forschung zielte darauf ab, Tensortechniken mit Zeitreihenprognosen für die Routenvorhersage von verdächtigen Fahrzeugen unter Verwendung von Sensordaten zu kombinieren.
Technologien:
- Technologien:
-
NumPy
-
Python
TensorFlow
-
SciPy
Data Scientist
On-site vendor in a FAANG company - 2 jahre 3 monate
- Erstellung einer Empfehlungsmaschine unter Verwendung von maschinellen Lernmodellen mit einer Ablehnungsoption für stark unausgewogene Datensätze. Zu den Aufgaben gehörten Datenvisualisierung, Python-Programmierung, Datenbereinigung/-verarbeitung, Feature-Engineering und -auswahl, Modelltraining und -bewertung, Datenanalyse und Daten-ETL mit Python;
- Durchgeführtes Feature-Engineering an stark unausgewogenen Datensätzen aus verschiedenen Datenquellen wie AWS S3, PostgreSQL, MySQL und Cassandra;
- Sie haben den gesamten Data-Science-Zyklus abgewickelt, von der Entwicklung von Funktionen bis zur Bereitstellung von Modellen;
- Entwicklung eines Empfehlungssystems zur Unterstützung des oberen Managements bei der Entscheidungsfindung zur Kontrolle des Zugangs zu virtuellen Ressourcen;
- Erstellung, Bewertung, Bereitstellung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen als Webdienste;
- Implementierte Techniken zur Optimierung von Modellen, einschließlich Feature-Engineering und -auswahl, Redundanzerkennung, Ausreißererkennung, Über- und Unterabtastung, Modellkalibrierung und Erkennung von Dataset-Drifts;
- Entwicklung von Datenpipelines mit Python zur Verarbeitung von Finanzdaten und zur Migration von Daten zwischen Systemen.
Technologien:
- Technologien:
-
NumPy
-
Pandas
-
Python
-
TensorFlow
-
PostgreSQL
AWS
-
Git
Scikit-learn
RabbitMQ
-
Docker
Ausbildung
MSc.Teleinformatic Engineering
Federal University of Ceará · 2022 - 2024
BSc.Telecommunication Engineering
Federal University of Ceará (UFC) · 2013 - 2018
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