Jayshwor Khadka
À propos du candidat
Je suis Data Scientist ML Ops avec plus de 4 ans d’expérience dans le développement, la mise en ligne et la maintenance de modèles de ML. Je m’intègre parfaitement au seins d’équipes techniques fonctionnant avec les méthodes agiles. Je suis trilingue anglais, népalais et hindi, et passe mon examen de B2 en Français actuellement.
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Travail & Expérience
CI/CD de modèles ML utilisant AWS CodeBuild, AWS StepFunction, et Terraform, Lambda Entraînement des modèles et réentraînement automatique, WebSockets, et API Gateway Solutions cloud mises en œuvre, modèles de langage (LLM) de HuggingFace, OpenAI Création de modèle RAG et déploiement en production Restructuration et architecture de l'infrastructure sur AWS, utilisation du système de fichiers élastique (EFS), configuration des instances EC2, et tous les AWS l'infrastructure Cas d’usages : reconnaissance d'entités nommées (NER) pour l'anonymisation de CV, chatbots IA, automatisations d'infrastructure
Préparation et migration des données - ETL, AWS Glue, AWS Lambda Entraînement et test de différents modèles de machine learning dans AWS Sagemaker Création de pipeline ML, surveillance de la dérive des modèles et des données Automatisation CI/CD avec AWS CodeCommit, AWS CodePipeline Conception d'une architecture de machine learning performante et évolutive Création d'API RESTful - FastAPI pour différents services Création de tableaux de bord en Python Dash, PowerBI et Tableau Industrialisation de bout en bout des projets de data science Projets clés : Transactions frauduleuses, Scoring ESG, Analyse de sentiment en finance, Modèle de classification Tech Stack : Elastic Search, Python, AWS, MongoDB, MySQL, Tableaux de bord en Python, Tableau, Power BI
Milestone : Mise en œuvre et déploiement du projet d'automatisation des forces de vente Stocké, récupéré et manipulé des données de SQL Server, Salesforce et Dynamics 365 ERP. Préparé des rapports détaillés pour différents départements. Ingestion, modélisation, interrogation, analyse et visualisation des données. Mise en œuvre réussie de Salesforce ERP et amélioration des logiciels existants pour corriger les erreurs et optimiser l'efficacité. Milestone : Développement d'un modèle de segmentation client pour 60K points de vente Modèle de prévision des ventes et modèle de sensibilité des prix pour le mix de produits. Informations marketing personnalisées. Milestone : Suivi de 90% des marchandises et couverture du marché de 92% Gestion de l'équipe de vente : distribution géographique, dimensionnement et priorisation. Suivi des marchandises et de leurs performances.
Gérer une équipe d'ingénieurs logiciels, de spécialistes de l'implémentation logicielle et de support technique. Assurer toutes les opérations informatiques, budgets, planification des ressources, planification des projets et recrutement de nouveaux membres. Revoir les demandes de produits des clients externes, développer des plans de projet et assurer la gestion des changements et des bugs. Agir en tant que propriétaire de produit, préparer les backlogs et assurer le développement des logiciels et des fonctionnalités à développer. Définir les priorités des fonctionnalités du projet, veiller à ce que tous les projets soient dans les délais et les budgets. Planification, suivi et assurance qualité des projets logiciels.
