Profil
Ergebnisorientierte Machine Learning Engineerin mit Erfahrung in der Entwicklung, Validierung und Produktivsetzung von skalierbaren Machine-Learning-Modellen. Spezialisiert auf robuste MLOps-Pipelines, kontinuierliches Modellmonitoring und die Optimierung von Inferenzlatenzen in Cloud-Umgebungen.
Berufserfahrung
AuraQuant Technologies
Sydney
Machine Learning Engineer
März 2022 – Heute
- Entwicklung und produktive Bereitstellung von Empfehlungs- und Klassifikationsmodellen mit PyTorch und LightGBM für cloudbasierte Analyseplattformen.
- Aufbau automatisierter ML-Pipelines mittels Kubeflow und MLflow, wodurch die Modellbereitstellungszeit um 40 Prozent verkürzt wurde.
- Implementierung von Überwachungssystemen zur kontinuierlichen Erkennung von Feature Drift und Performanceabfällen in Produktionsumgebungen.
- Zusammenarbeit mit Data-Engineering-Teams zur Optimierung von Feature-Stores unter Verwendung von Feast und Apache Spark.
Kallisto Data Labs
Sydney
Associate Machine Learning Engineer
Mai 2019 – Feb. 2022
- Konzeptionierung und Training von Vorhersagemodellen für Zeitreihendaten im Finanz- und Risikobereich.
- Containerisierung und Bereitstellung von REST-APIs für Modellinferenz mit Docker, FastAPI und AWS ECS mit Latenzzeiten unter 50 Millisekunden.
- Durchführung systematischer A/B-Tests zur Evaluierung neuer Modellversionen im Live-Betrieb.
Junior Data Analyst
Sept. 2017 – Apr. 2019
- Vorverarbeitung und Bereinigung strukturierter Datensätze sowie explorative Datenanalysen mit Python, Pandas und SQL.
- Erstellung von Baseline-Modellen mit Scikit-Learn und Dokumentation von Experimenten für interne Stakeholder.
Ausbildung
University of Sydney
Master of Science · Data Science & Machine Learning · Sydney, Australien · Distinction (High Distinction Average) · Aug. 2015 – Juli 2017
Schwerpunkte in statistischem Lernen, Deep Learning und verteilten Datenverarbeitungssystemen.
Masterarbeit über ressourceneffiziente Inferenz Architekturen für rekurrente neuronale Netze.
University of New South Wales
Bachelor of Science · Informatik (Computer Science) · Sydney, Australien · Credit Average · März 2011 – Juni 2015
Grundstudium mit Fokus auf Algorithmen, Datenstrukturen, lineare Algebra und Softwareentwicklung.
Projekte
PipelineCheck - Datenvalidierung für ML
Apr. 2023 – Nov. 2023
- Entwicklung eines Open-Source-Frameworks zur automatisierten Validierung von Feature-Pipelines vor dem Modelltraining.
- Integration von CI/CD-Tests mit GitHub Actions zur Gewährleistung von Schema-Konsistenz und Datenqualität.
Kenntnisse & Fähigkeiten
Python
PyTorch
Scikit-Learn
MLflow
Kubeflow
Docker
Apache Spark
SQL
AWS
Git & CI/CD
Sprachen
Englisch
C2
Deutsch
B2
Zertifizierungen
AWS Certified Machine Learning - Specialty
Amazon Web Services · Apr. 2024
Databricks Certified Machine Learning Professional
Databricks · Nov. 2024
Ehrenamtliches Engagement
Sydney Tech Mentorship Initiative
Sydney · Feb. 2023 – Dez. 2024
- Mentorin für Machine Learning
- Organisation von Workshops zu Grundlagen des maschinellen Lernens und Betreuung von Berufseinsteigerinnen bei praktischen Programmierprojekten.