Über Dominik Heeb:
Akademischer Hintergrund:
MSc als Naturwissenschaftler (Uni Basel)
Weiterbildung 2021/2022 “Applied Data Science / Machine Learning” (EPFL Lausanne).
Leidenschaftlicher ML-Engineer, besondere Begeisterung für NLP / LLM und Computer Vision, aber nicht nur.
Ausgewählte ML-Erfahrungen in Stichworten: Regression, L1, L2, kNN, SVM, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, PCA, Grid Search, Cross-Validation, Feature Selection, Unsupervised learning, Human-In-The-Loop TensorFlow, Keras CV, CNN, MobileNet, Inception, Levenshtein, Spacy, LDA, BLEU, Word2Vec, FastText, DistilBERT, SBERT, LangChain / LLM / OpenAI, ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM Audio processing, FFT.
Kommunikativ und teamorientiert, Life Long Learning verpflichtet.
Im Übergang von der beruflichen Selbständigkeit in eine solide, spannende Festanstellung.
Erleben Sie
Swiss TPH, Roche, SkyePharma, Sirius, Trigonella.
Trigonella: Selbständige Tätigkeit. Gesamte Projektpipeline: Akquisition, RA, Entwicklung, Training, Wartung. 100+ Kunden: Bankensektor, Versicherungssektor, Industrie, KMU. (Absicht, die selbständige Tätigkeit bei einer Anstellung sofort aufzugeben.)
Bildung
MSc als Naturwissenschaftler (Uni Basel): Hauptfach Biologie (Evolutionsbiologie), Nebenfächer: Mathematik, Statistik, IT, Physik, Chemie.
Weiterbildung 2021/2022 “Applied Data Science / Machine Learning” (EPFL Lausanne): DM, EDA, FE, Basismodelle (RF, kNN, SVM, XGB…), DL, CV, CNN, Keras, NLP.
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