Nikola Rahman，塞尔维亚贝尔格莱德的开发者
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Hire Nikola

Nikola Rahman

Verified Expert  in Engineering

Machine Learning Developer

Location
Belgrade, Serbia
Toptal Member Since
August 26, 2021

Nikola是一位拥有超过8年经验的高技能ML专家. 他在各种业务和数据领域拥有丰富的知识. He has worked on a wide range of projects, 从为创业公司培训尖端模型到为行业领导者提供解决方案. Nikola在从零开始构建成功的系统方面有着良好的记录. 凭借他从头开始构建机器学习系统的专业知识, 他准备好了应对任何挑战.

Machine LearningAI ProgrammingDeep LearningArtificial Intelligence (AI)Deep Neural NetworksComputer VisionData VisualizationNatural Language Processing (NLP)PythonPandasGitHubNumPyTensorFlowSeabornMATLAB

Portfolio

Stop the Traffik
Amazon SageMaker，自然语言处理(NLP)， OpenAI GPT-3 API...
Site Matrix, LLC
机器学习，人工智能，大数据，数据分析...
Signaloid Limited
机器学习，数据科学，C语言，信号处理，Python, Pandas...

Experience

Python - 8 yearsMachine Learning - 8 yearsDigital Signal Processing - 7 yearsData Science - 7 yearsDeep Learning - 6 yearsImage Processing - 5 yearsTensorFlow - 5 years生成预训练变形金刚(GPT) - 4年

Availability

Part-time

Preferred Environment

Jupyter Notebook, Linux, Jira, Slack, Visual Studio Code (VS Code)

The most amazing...

...我建立的系统通过腹部电极来估计胎儿心率. 它准确，可靠，并为准父母提供安心.

Work Experience

Data Scientist

2023 - 2023
Stop the Traffik
  • 开发了一个新闻文章分类模型，用于查找与现代人口奴役和人口贩运相关的文章(MHSHT). 该组织使用该模型监视MHSHT领域，并持续从中获取报告.
  • 达到了人类水平的模型精度. The model has 99% recall and 75% precision.
  • 将模型部署到IBM Cloud上的Kubernetes集群中进行日常处理.
Technologies: Amazon SageMaker，自然语言处理(NLP)， OpenAI GPT-3 API, OpenAI GPT-4 API, PyTorch, Data Science

ML Developer

2023 - 2023
Site Matrix, LLC
  • 使用scikit-learn库为特定上市公司建立收入预测模型，该模型比分析师估计的要好一个数量级.
  • 为持续改进和简单使用部署了模型训练和推理管道.
  • 使用AWS Athena对数百tb的数据进行数据分析, SQL, 科学小学习提出模型特征.
Technologies: 机器学习，人工智能，大数据，数据分析, Data Science, Predictive Analytics, Probability Theory

Data Scientist

2022 - 2023
Signaloid Limited
  • 从TensorFlow GPU移植了一个用于降水预测的贝叶斯神经网络(BNN)，用于专用硬件平台. 从头开始在C中实现神经网络层.
  • 用C语言开发了标准的数字信号处理器(DSP)和ML功能, like Radix-2 FFT, Levenberg-Marquardt algorithm, non-linear least squares optimization, IIR filter design procedure, and filtering, among others.
  • 将水下电缆位移估计的信号处理管道从MATLAB移植到C语言.
Technologies: 机器学习，数据科学，C语言，信号处理，Python, Pandas, Convolutional Neural Networks, Predictive Analytics, Probability Theory

Data Scientist and NLP Engineer

2021 - 2022
Law of the Jungle Pty Limited
  • 开发一个POC，用于在营销活动中对索赔进行分类，以减少在营销合规活动上花费的时间.
  • 使用语义搜索和其他自然语言处理技术，在现有系统的基础上提高了50%的准确率.
  • 为客户提供全面的指导和战略性建议, 使他们能够主动调整其人工智能战略并优化其数据收集活动，为通过人工智能成功实现业务转型做好准备.
Technologies: Python, Natural Language Processing (NLP), GPT, Generative Pre-trained Transformers (GPT), OCR, Data Science

首席机器学习工程师|项目经理

2018 - 2021
HTEC Group
  • 在我的公司成功建立并领导了一个机器学习团队, growing the team from 0 to 20 members.
  • 开发了经认证的医疗级ECG分析软件，该软件已被医疗保健行业的多家诊所采用.
  • 在R语言中为初创公司和知名蓝筹公司完成了20多个项目&D建立poc并推进该领域的最新技术.
Technologies: Python, Deep Learning, Machine Learning, Data Science, MATLAB, Signal Processing, Optimization, Technology Consulting, Advisory, Startup Consulting, Artificial Intelligence (AI), OpenCV, Computer Vision Algorithms, Software Development, Spreadsheets, Predictive Modeling, NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly, Amazon Web Services (AWS), Deep Neural Networks, Seaborn, AI Programming, Natural Language Understanding (NLU), GitHub, Data Visualization, Cloud, JupyterLab, Convolutional Neural Networks, Probability Theory

ML Engineer

2017 - 2018
Freelancer
  • Launched the POC Android app successfully, 它使用训练好的图像分类CNN模型在超市中进行高精度的实时产品分类.
  • 与一组专家合作，收集并标记了10个综合数据集,000 images, which was used to train the model.
  • 通过使用迁移学习和数据增强等技术优化模型的性能, 在Android应用上实现实时性能.
  • 进行全面的测试和调试，确保app在真实场景下的稳定性和可靠性.
Technologies: TensorFlow, Deep Learning, Keras, Google Cloud, Image Processing, Computer Vision, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Computer Vision Algorithms, Software Development, Statistics, Spreadsheets, NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly, Amazon Web Services (AWS), Deep Neural Networks, Seaborn, AI Programming, Natural Language Understanding (NLU), GitHub, Data Visualization, Cloud, JupyterLab, Convolutional Neural Networks

Senior ML Engineer

2016 - 2018
HTEC Group
  • 在基于事件的视觉相机中率先使用新颖的深度学习架构, reducing FLOPS by a staggering 80%.
  • 在高效的Halide语言中，为客户的深度学习库率先开发了五个尖端算法.
  • 用于移动设备上闪电般的快速推理的工程卷积神经网络, 通过量化等先进技术实现令人瞠目结舌的40倍速度提升, pruning, and expert architecture design.
Technologies: Python, SQL, Artificial Intelligence (AI), Deep Learning, Machine Learning, TensorFlow, Keras, PyTorch, GPT, Generative Pre-trained Transformers (GPT), Natural Language Processing (NLP), Image Processing, Computer Vision, Software Development, Statistics, Linear Regression, Spreadsheets, Predictive Modeling, NumPy, Pandas, Matplotlib, Amazon Web Services (AWS), Deep Neural Networks, Seaborn, AI Programming, Natural Language Understanding (NLU), GitHub, Data Visualization, Cloud, JupyterLab, Convolutional Neural Networks

ML Engineer

2014 - 2016
HTEC Group
  • 开发心律失常分类的医疗级算法, beat classification, 以及心电图形态分析，帮助医生早期发现心脏病.
  • 用C语言构建了高度优化的心电信号处理管道.
  • 根据ISO 60601-2-47和ISO 60601-2-25标准编写ECG算法性能测试.
Technologies: MATLAB, C, Python, Linux, Theano, TensorFlow, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Software Development, Spreadsheets, Predictive Modeling, NumPy, Pandas, Matplotlib, Amazon Web Services (AWS), Deep Neural Networks, Seaborn, AI Programming, Natural Language Understanding (NLU), GitHub, Data Visualization, Cloud, JupyterLab, Convolutional Neural Networks

用信号处理和机器学习推进心电分析

革命性的ECG分析与尖端的信号处理和机器学习

我开发了用于心电处理的信号处理和ML管道. 我与一位心脏病学专家合作，为几种类型的心电图分析和心律失常检测模型开发了医疗级算法. 我是最早将深度学习应用于心电信号的人之一. 这些算法符合EN 60601-2-25和EN 60601-2-47标准的基本性能要求，并且每天在几个诊所用于心脏病的早期检测.

基于低功耗DSP的高性能深度学习库

我使用新颖的Halide编程语言设计并实现了尖端的机器学习算法和神经网络层. 这些算法和层专门针对高处理速度和低功耗进行了优化, 使它们非常适合用于实时应用程序. 我对客户深度学习库的贡献包括三种先进的机器学习算法, 四个最先进的卷积神经网络层, 并给出了一种神经网络量化算法. 这些新增内容大大增强了图书馆的功能，并展示了我在人工智能和深度学习领域的专业知识.

基于改进CNN模型的骁龙820平台实时图像分割

我与一家智能家电公司合作，改进他们在骁龙820平台上实时图像分割的CNN模型. 通过我的努力，模型在保持99%准确率的同时实现了50倍的提速. 这一改进使该公司能够在其智能家居产品中使用该模型进行更高效和有效的图像分析.

使用自定义尖峰神经网络释放基于事件的相机的力量

该项目涉及与一家芯片设计公司合作，实现他们定制的尖峰神经网络架构，用于处理基于事件的相机数据. 我开发了自定义的TensorFlow层来支持实现，并在已知的基于事件的数据集上对神经网络进行基准测试. 这使得客户的研究团队能够试验针对其芯片架构优化的新型神经网络架构, advancing their research in this area.

播客主题自动分解的深度学习

我开发了深度学习模型，用于播客剧集的自动主题分解. 与一个由20名工程师和数据收集人员组成的团队合作, we labeled and trained our models on 10,并达到了人类水平的表现. 我们的算法使用户能够轻松地在播客片段中导航主题并收听感兴趣的片段.

干电极无创胎儿心电图记录

我开发了一种医疗级系统，用于从母体腹部无创记录胎儿心电图. 我设计了实验，以确定最佳的电极放置，以获得最大的信号捕获和质量，并创建了一个信号处理管道，用于估计母亲和胎儿的心率和子宫活动. 这是同类中第一个使用干电极的系统, 使母亲无需任何皮肤准备即可轻松记录胎儿心电图. 该系统比传统方法(如CTG)提供更高的信号捕获和精度，可与使用粘合电极的类似系统相媲美.

xai增强的糖尿病视网膜病变分类与可解释的见解

我开发了一种可解释的人工智能(XAI)方法，用于深度学习计算机视觉模型，用于对糖尿病视网膜病变进行分类. 该方法为利益相关者提供了对模型预测的洞察, 让他们更好地理解模型是如何以及为什么做出决策的.

基于云的GPU集群加速深度学习分类

我有效地将深度学习分类模型的训练从单个本地节点扩展到基于云的100+ GPU节点集群. 利用分布式数据并行和自动混合精确训练等先进技术, 我大大减少了模型的训练时间，从几周到不到24小时. 这使得实验和迭代更快，提高了模型的性能和准确性.

利用深度学习改进心电分类

我领导了客户的机器学习专家小组，并帮助他们改进了ECG分类的深度学习模型. 通过我的指导和实施更先进的技术, 我们能够将错误率降低40%以上. 此外，我还提供了FDA合规方面的专业知识，并改进了他们的模型验证管道. Overall, 我的领导能力和技术知识使他们的机器学习模型的开发取得了重大进展.

Languages

Python, Bash, SQL, C

Libraries/APIs

TensorFlow, PyTorch, Keras, SciPy, Scikit-learn, NumPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV, Theano

Tools

MATLAB, Slack, Seaborn, Plotly, MATLAB Neural Network Toolbox, GitHub, 骁龙神经处理引擎(SNPE), Git, Jira, Spreadsheets, Jenkins, Apache Airflow, Amazon SageMaker

Paradigms

Data Science

Platforms

Jupyter Notebook, Linux, Visual Studio Code (VS Code), Amazon Web Services (AWS), AWS Lambda, Docker, Amazon EC2

Other

Signal Processing, Deep Learning, Machine Learning, Optimization, Digital Signal Processing, Event-based Vision, Image Processing, Audio Processing, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Text Classification, Text Categorization, Artificial Intelligence (AI), Text Analytics, Neural Networks, Deep Neural Networks, Computer Vision Algorithms, Linear Regression, Predictive Modeling, AI Programming, Natural Language Understanding (NLU), Hugging Face, Data Visualization, JupyterLab, GPT, Generative Pre-trained Transformers (GPT), Convolutional Neural Networks, OpenAI GPT-3 API, OpenAI GPT-4 API, Predictive Analytics, Probability Theory, Software Development, Information Retrieval, Probabilistic Information Retrieval, Statistics, Technology Consulting, Advisory, Startup Consulting, Cloud, Halide, Speech to Text, Distributed Systems, Video Processing, Data Mining, Big Data, Data Analysis, OCR

Storage

Amazon S3 (AWS S3), Google Cloud

2010 - 2014

电气工程学士学位

University of Belgrade - Belgrade, Serbia