Rodrigo Heck，葡萄牙里斯本的开发者
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Hire Rodrigo

Rodrigo Heck

Verified Expert  in Engineering

数据科学开发人员

Location
葡萄牙里斯本
至今成员总数
2022年1月28日

Rodrigo是一名数据科学家，在数据通信和分析方面拥有丰富的经验, 交互式数据可视化, 以及网络开发. 他专注于开发人工智能解决方案, 自然语言处理, 计算机视觉，并将其嵌入到用户友好的应用程序中. Rodrigo喜欢使用最好的技术构建变革性系统，并通过使用算法提供高质量的解决方案来解决问题, data, and creativity.

自然语言处理(NLP)Data AnalyticsRPythonPython 3PandasFirebaseFlaskStatistics机器学习Data Analysis数据可视化Deep Learning线性回归人工智能(AI)GunicornJitsiStable Diffusion

Portfolio

迈克尔·沙利文 & Associates LLP
Python, Flask, React, TypeScript, OpenAI GPT-4 API, LoRa，文本检索
SPODIO
数据科学，Python, SQL，谷歌云平台(GCP)，推荐系统
Wispr AI
React, Flask, Python, 亚马逊网络服务(AWS)， Socket.IO

Experience

生成预训练变形金刚(GPT) - 3年数据科学- 3年自然语言处理(NLP) - 3年机器学习- 3年R - 3 yearsPython - 3 yearsKeras - 3 yearsGPT - 3 years

Availability

Part-time

首选的环境

Jupyter笔记本, Visual Studio Code (VS Code)

最神奇的...

...我开发的项目是一个平台，它聚集了不同的巴西时尚电子商务平台在一个网站上，由一个复杂的搜索算法提供支持.

Work Experience

AI Developer

2023 - PRESENT
迈克尔·沙利文 & Associates LLP
  • 开发了一个检索增强大型语言模型(LLM)，可以利用内部数据在聊天机器人设置中提供更好的答案.
  • 从头开始构建聊天机器人平台，设置前端和后端架构.
  • 开发了一种由多个步骤组成的内部信息检索方法.
技术:Python, Flask, React, TypeScript, OpenAI GPT-4 API, LoRa，文本检索

Data Scientist

2022 - 2023
SPODIO
  • 通过微调专有数据的稳定扩散，自动化了竞选海报创作过程.
  • 利用GPT家族模型从文本数据自动生成重要的见解.
  • 创建仪表板，分析有关公司的社交媒体信息.
  • 根据用户统计数据和平台互动，帮助建立推荐算法.
技术:数据科学，Python, SQL，谷歌云平台(GCP)，推荐系统

完整的开发人员

2022 - 2022
Wispr AI
  • 开发了能够显示物理传感器信号的实时仪表板.
  • 创建了一个后端系统，允许使用套接字在连续设置中进行低延迟数据通信.
  • 实现了一个记录物理传感器数据的系统，为机器学习训练建立数据集.
技术:React, Flask, Python, 亚马逊网络服务(AWS)， Socket.IO

CEO

2021 - 2022
Typercast
  • 开发了一个平台，使用户可以进行简单的搜索，并在社交媒体上返回与输入相关的帖子.
  • 使用零射击学习来利用人工智能进行文本分类.
  • 实现后端结构，包括api、数据库和文件存储.
  • 开发了一个可定制的仪表板，允许用户调查从社交媒体返回的数据.
技术:反应, Python, PyTorch, 生成预训练变压器(GPT), GPT, 自然语言处理(NLP), Flask, Firebase, Cloud Firestore, Firebase实时数据库, JavaScript, Web Scraping, APIs, Gunicorn, Hugging Face, Firebase Web SDK, Docker, 工程数据, Front-end, Back-end, Full-stack, HTML, CSS, 亚马逊SageMaker, Amazon, 亚马逊网络服务(AWS), 人工智能(AI), Data, Containers, JSON, GitHub

Data Scientist

2020 - 2021
James Tip
  • 精心设计了视觉上引人注目的仪表板，可以帮助客户更好地浏览他们的数据.
  • 维护和改进用于向客户提供购买建议的代码.
  • 创造了新的方法来识别和避免缺货.
Technologies: R, SQL, RStudio Shiny, 统计方法, Statistics, Python 3, Python, React, Data Analysis, Data Analytics

Data Scientist

2020 - 2020
数据科学大队
  • 对客户的大型数据集进行了深入的统计分析.
  • 详细阐述了我们调查中最重要的发现.
  • 应用机器学习自动发现对客户业务成功影响最大的因素.
技术:Python, 数据可视化, Data Analysis, Jupyter笔记本, 线性回归, Python 3, 机器学习, Deep Learning, TensorFlow, 长短期记忆(LSTM), Pandas, NumPy, Plotly, Data Analytics, Analytics, Scikit-learn, BigQuery

初级数据科学家

2018 - 2020
Postmetria
  • 利用自然语言处理等人工智能方法对客户公司的NPS进行评估, 从而更好地综合社交网络上的消费者情绪.
  • 构建仪表板格式的交互式可视化和自动报告，以便在内部和外部传达有价值的信息.
  • 开发贝叶斯模型，可以衡量干预措施在现实生活场景或非实验环境中的影响.
Technologies: R, Python, Keras, 贝叶斯统计, Naive Bayes, Deep Learning, 机器学习, Web Scraping, Twitter API, Python 3, PyTorch, Dashboards, Data Analysis, 净推荐值(NPS), Clustering, Topic Modeling, 卷积神经网络(CNN), Market Research, 市场营销研究 & 分析，分析，科学学习

货架上标识

一个可以在超市货架的图像中显示品牌流行度的系统.

我开发了对每个产品进行细分和分类所需的人工智能算法，以及使客户能够为培训目的手动标记品牌的平台. 所有解决方案都封装在一个简单易用的API中，该API接收图像并返回产品和品牌的分布.

自动报告

一个R Shiny报告，允许我们的客户与他们汇总的数据进行交互.

我们公司收集了很多欧博体育app下载客户的社交媒体评论. Still, 他们与这些数据的大多数互动是通过检查显示为单个数字的整体情绪.

我对这个项目的意图是自动生成一个Shiny的应用程序，在一个地方提供他们想要知道的所有重要信息. 他们可以访问先前计算的指标，并可以与图表和评论进行交互, 进行定制搜索, 并且通常对他们的数据有更好的整体理解.

我们引入此解决方案的客户对该工具感到满意. 他们喜欢这种引导但不是静态的体验，以了解在特定时期内他们的社交媒体存在发生了什么.

咨询市场

http://pexpert.com.br
一个连接顾问和客户的平台. 我是首席技术官，开发了所有可用的功能, 结合NLP技术的搜索算法和前端和后端技能部署一个易于使用的布局. 咨询师有能力接收建议书来连接, 他们可以创建现场活动并出售门票, 他们可以把自己的技能提供给特定的公司. 这些功能需要灵活的支付网关的正确实现. 在这个例子中，我使用了Stripe. The development of an online conference solution to in-platform video connection; the use of front and back-end frameworks to build everything up (Flask, Firebase, and React), 以及在云服务器(AWS)上部署系统。.

从多个调查中收集数据集

一个闪亮的应用程序能够访问不同类型的数据集，并将它们转换成统一的格式. 一个研究小组进行的调查也非常相似, 但是有一些特性使得不同数据集之间的合并变得有些复杂. 这个应用程序允许团队将所有问题映射到相同的结构中，并下载一个合并的数据集.

律师事务所内部聊天机器人

这是一家律师事务所的项目，他们想要增强他们的内部知识库, 希望能提供与我们在ChatGPT中所享受的相似的体验. First, 它需要构建一个检索模型来获取相关文档, 然后对GPT-4进行足够的调整，让它明白它应该用上下文窗口做什么, and, finally, 为用户构建一个引人注目的、漂亮的交互界面.
2014 - 2019

国际关系学士学位

南里奥格兰德联邦大学-阿雷格里港，巴西

2017 - 2018

城市经济学专业

德国Göttingen - Göttingen大学

2020年12月至今

统计学和数据科学硕士

MITx on edX

Libraries/APIs

Pandas, Keras, TensorFlow, Firebase Web SDK, NumPy, TensorFlow深度学习库(TFLearn), Scikit-learn, React, PyTorch, Twitter API, Stripe, Stripe API, Stripe Connect API, Socket.IO

Tools

净推荐值(NPS)， Plotly, 亚马逊SageMaker, BigQuery, GitHub

Frameworks

Flask, RStudio Shiny

Languages

R, Python, Python 3, SQL, HTML, CSS, JavaScript, TypeScript

Platforms

Jupyter笔记本, Firebase, Visual Studio Code (VS Code), Docker, Amazon, 亚马逊网络服务(AWS), 谷歌云平台(GCP)

Storage

Firebase实时数据库，云Firestore, JSON

Paradigms

数据科学，文本检索

Other

自然语言处理(NLP), Dashboards, Hugging Face, Data Analytics, Market Research, 市场营销研究 & Analysis, Data, GPT, 生成预训练变压器(GPT), 概率论, 机器学习, Data Analysis, 数据可视化, Statistics, Computer Vision, Web Scraping, Naive Bayes, Deep Learning, Clustering, Topic Modeling, 统计方法, 线性回归, 长短期记忆(LSTM), 卷积神经网络(CNN), Front-end, visNetwork, 人工智能(AI), 计算机视觉算法, Analytics, 生成预训练变压器3 (GPT-3), Economics, Politics, 经济分析, 贝叶斯统计, APIs, Gunicorn, 工程数据, Back-end, Full-stack, Containers, Jitsi, Data Structures, 推荐系统, Chatbots, OpenAI GPT-4 API, LoRa

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