埃里克森蒙泰罗
验证专家 in Engineering
深度神经网络开发人员
埃里克森拥有计算机科学博士学位，是一名经验丰富的全栈开发人员和机器学习工程师. 在过去的五年里, 他建立了网络和移动应用程序，并参与了不同数据科学领域的几个机器学习任务. 他特别擅长使用Django等应用程序框架, 游戏框架, and Node.js.
Portfolio
Experience
Availability
首选的环境
Docker, Git, IntelliJ IDEA
最神奇的...
...我建立的是一个系统，它可以预测贷款是否会违约，以及如果违约会造成损失的可能性.
工作经验
带领开发人员
PinTecnologia
- 建立了一个系统来处理以太坊区块链上的行政文件.
- 在前端工作，使用React构建UI.
- 使用Django和Django REST框架设计和开发后端.
产品负责人
BMD Software
- 管理PACScenter产品，这是一个用于患者研究(存储)的一体化医学成像平台, 可视化, 和共享)-实现简单高效的工作流程.
- 为后端和前端开发核心功能.
- 定义新版本发布的策略.
Kaggle竞赛专家
TalkingData广告跟踪欺诈检测
- 使用Apache Spark等大数据工具处理大型数据集.
- 建立了一个算法，预测用户在点击手机应用广告后是否会下载应用，这有助于打击点击欺诈.
Kaggle竞赛专家
有毒评论分类
- 研究消极上网行为.g.有毒的评论.
- 建立了一个多标签模型，能够检测不同类型的毒性，比如威胁, obscenity, insults, 以及基于身份的仇恨.
- 使用维基百科讨论页编辑的标记评论数据集.
Kaggle竞赛专家
招聘餐厅客流量预测
- 预测餐厅每天预计会有多少顾客有效地购买食材和安排员工.
- Developed a prediction model for this task; this was not easy to make because many unpredictable factors can affect restaurant attendance like the weather and local competition. 对于历史数据很少的新餐馆来说，这就更难了.
- 处理异构数据集.
Kaggle竞赛专家
俄罗斯联邦储蓄银行俄罗斯住房市场
- 创建了一个能够预测房地产价格的预测模型，以便租房者, developers, 贷款人在签订租约或购买建筑物时更有信心.
- 开发算法，使用广泛的特征来预测房地产价格, 使用丰富的数据集，包括住房数据和宏观经济模式.
Kaggle竞赛专家
二西格玛财务模型
- 金融交易的应用技术和系统策略，以预测永远无法完全预测的经济结果,.
- 反向测试以验证预测金融时间序列的回归模型.
Kaggle竞赛专家
桑坦德银行客户满意度
- 创建了一个识别不满意客户的模型.
- 使用数百个匿名特征来预测客户是否对他们的银行体验感到满意或不满意.
Kaggle竞赛专家
贷款违约预测
- 确定贷款是否会违约，以及如果违约所造成的损失.
- 针对这一问题，开发了不同于传统财务方法的方法, 以二元的方式区分好或坏的交易对手, 我们试图预测并纳入违约和由此造成的损失的严重性.
- Built, as a team, 传统银行之间的桥梁, 我们如何减少经济资本的消耗, 从资产管理的角度来看, 我们如何将金融投资者的风险降到最低.
Kaggle竞赛专家
工作薪酬预测
- 为任何英国招聘广告的薪水建立了一个预测引擎，这样他们就可以极大地改善用户寻找工作的体验, 并帮助雇主和求职者了解不同职位的市场价值.
- 处理大型数据集(数十万条记录)，其中大部分是非结构化文本，只有很少的结构化数据字段. 由于有数百种不同的记录来源，这些记录有许多不同的格式.
Experience
Dicom网管
http://hub.docker.com/r/bioinformaticsua/us-image-anonymizer/Dicoogle
http://dicoogle.comEducation
计算机科学博士(PhD)学位
map - 1(阿威罗大学，波尔图和米尼奥)-葡萄牙
计算机科学硕士学位
阿威罗大学-葡萄牙
Skills
库/ api
Matplotlib, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, React, LSTM, MLlib, Node.js, SciPy
Tools
Jupyter, Docker Compose, PredictionIO, Git, IntelliJ IDEA, Weka
Frameworks
Apache Spark, 游戏框架, Django, JPA, Hibernate
Languages
Java, SQL, Python, Scala, c#， JavaScript, HTML
Paradigms
Data Science, Scrum, Clean Code, DevOps, 并发编程, 面向对象编程(OOP), 分布式计算, 持续集成(CI), 并行计算, 敏捷软件开发, Unit Testing
Platforms
Linux, Docker, MacOS, Windows，以太坊，区块链
Storage
Elasticsearch, MySQL, Memcached, Microsoft SQL Server, MongoDB, PostgreSQL
Other
深度神经网络, Data Mining, 机器学习, 工程数据, 预测分析, RESTful Web服务, 回归建模, 分类算法, 推荐系统, 递归神经网络(rnn), 卷积神经网络(CNN), 随机森林, 渐变增强树, Statistics, Big Data, 自然语言处理(NLP), Text Mining, GitFlow, GPT, 生成预训练变压器(GPT), 梯度增加, ARIMA, Time Series, 强化学习, ExtraTreesRegressor, 岭回归, 随机森林回归, Tf-idf, 降维, 特性驱动开发(FDD), Validation, 深度学习, 嵌入式开发, 门控循环单元(GRU), 整体方法, 支持向量机(SVM), 决策树, 神经网络, 主成分分析(PCA), Naive Bayes, GloVe
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