Ich werde Maschinenlernmodelle für Anomalieerkennung und prädiktive Analysen erstellen

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Cybersicherheits-Dateningenieur

Ich arbeite an der Entwicklung von präventiven Cybersecurity-Intelligenzsystemen, die sich auf die Identifizierung verdächtiger Internetinfrastruktur und aufkommender Bedrohungen durch groß angelegte ...
Über diesen Service

Ich bin Python-Entwickler und Machine Learning Engineer, spezialisiert auf den Aufbau intelligenter, datengetriebener Systeme für reale Anwendungsfälle wie Anomalieerkennung, prädiktive Analysen und Bedrohungsinformationen.

Mein Fachwissen umfasst das Design von End-to-End-ML-Pipelines, die über einfache Modelle hinausgehen und auf produktionsbereite Systeme fokussieren.

Ich arbeite mit:

  • Machine Learning (Scikit-learn, XGBoost, Clustering, Klassifikation)
  • Datenengineering-Pipelines
  • Elasticsearch für groß angelegte Datenindexierung und Suche
  • Feature Engineering und Datenvorverarbeitung
  • API-Integration für ML-Systeme
  • Cybersecurity und Bedrohungsanalyse

Was ich für dich bauen kann:

  • Anomalieerkennungssysteme
  • Prädiktive Modelle für strukturierte/ unstrukturierte Daten
  • Betrugs- oder bösartige Aktivitäten-Erkennungssysteme
  • Datenanreicherungs-Pipelines
  • Maßgeschneiderte ML-Modelle, die auf dein Dataset abgestimmt sind

Ich konzentriere mich auf den Aufbau skalierbarer, effizienter und produktionsbereiter Lösungen, nicht nur auf Notebooks oder Prototypen.

Fühl dich frei, mich vor der Bestellung zu kontaktieren, um deine Anforderungen zu besprechen

Expertise:

Feature-Lernen

Klassifizierung

Clustering

Programmiersprache:

Python

R

SQL

NoSQL

MLflow

Frameworks:

scikit-learn

SimpleCV

PyTorch

Panda

Tools:

Jupyter-Notizbuch

opencv

tensorflow

Excel

MLflow

SimpleCV