মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার রিজিউমে

B2B কমার্স পণ্যের জন্য র‍্যাঙ্কিং ও পূর্বাভাস ব্যবস্থা তৈরিতে ৭ বছরের অভিজ্ঞতাসম্পন্ন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার। Python ও PyTorch দিয়ে মডেল তৈরি, ফিচার পাইপলাইন নকশা এবং Kubernetes-এ ডিপ্লয়মেন্টে দক্ষ; অফলাইন ও অনলাইন মূল্যায়নে সতর্ক। প্রতিদিন ২ মিলিয়ন সুপারিশের অনুরোধ প্রক্রিয়াকরণকারী সার্ভিস চালু করেছেন।

Cedarpath Commerce-এ মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার II, Denver, CO (২০২২ – বর্তমান) - সেশন ও ক্যাটালগ ফিচার ব্যবহার করে PyTorch র‍্যাঙ্কিং মডেল তৈরি করেছেন; ১.২ মিলিয়ন সেশনের নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষায় কার্টে যোগ করার হার ৬% বাড়িয়েছেন। - Kubernetes-এ সুপারিশ সার্ভিস ডিপ্লয় করেছেন এবং MLflow ট্র্যাকিংসহ ব্যাচ স্কোরিং যোগ করেছেন; p95 প্রতিক্রিয়ার সময় ১৮০ ms থেকে ১২৫ ms-এ নামিয়েছেন। - প্রোডাকশনের ১৪টি ফিচারের যাচাইকরণ ও ড্রিফট সতর্কতা স্বয়ংক্রিয় করেছেন, যাতে সাপ্তাহিক মডেল রিলিজের আগে দলটি ডেটার সমস্যা খতিয়ে দেখতে পারে। Summitline Analytics-এ মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, Boulder, CO (২০১৯ – ২০২২) - তিন বছরের বিক্রয় ডেটা দিয়ে scikit-learn চাহিদা পূর্বাভাস মডেল প্রশিক্ষণ দিয়েছেন; বিদ্যমান মৌসুমি বেসলাইনের তুলনায় গড় পরম ত্রুটি ৯% কমিয়েছেন। - পাঁচটি ক্লায়েন্ট ডিপ্লয়মেন্টের জন্য পুনর্ব্যবহারযোগ্য Python ও SQL ফিচার পাইপলাইন তৈরি করেছেন; মডেল রিফ্রেশের প্রস্তুতির সময় দুই দিন থেকে প্রায় এক দিনে নামিয়েছেন।

কম্পিউটার সায়েন্সে ব্যাচেলর অব সায়েন্স — Juniper Ridge University, Grand Junction, CO (২০১৮)

• Python, SQL, PyTorch, scikit-learn • MLflow, Docker, Kubernetes • Apache Spark, Airflow

• sentence embedding ও PyTorch ব্যবহার করে পণ্য অনুসন্ধানের জন্য retrieval ও reranking প্রোটোটাইপ তৈরি করেছেন • ৮,০০০টি লেবেলযুক্ত কোয়েরির সেটে প্রাসঙ্গিকতা ও লেটেন্সি তুলনা করেছেন • মূল্যায়নের ফলাফল ও ডিপ্লয়মেন্টের সুবিধা-অসুবিধা নথিভুক্ত করেছেন