Životopis specijalista za istraživanje umjetne inteligencije

Istraživač umjetne inteligencije s 8 godina iskustva u laboratoriju za istraživanje primijenjenog strojnog učenja, u razvoju transformerskih modela i metoda učenja podržanog potkrepljenjem. Vješt u eksperimentalnom dizajnu, evaluaciji modela i ponovljivim tijekovima treniranja, s doktoratom iz računarstva i recenziranim znanstvenim publikacijama.

Viši znanstvenik istraživač u Cedar Peak Intelligenceu, Boulder, CO (2021. – danas) - Osmislio pristup učenju podržanom potkrepljenjem za jezične zadatke u više koraka i poboljšao stopu dovršetka za 4 postotna boda na internom skupu za evaluaciju. - Izradio cjevovod za evaluaciju u PyTorchu za 12 varijanti modela, skratvši vrijeme pregleda eksperimenata s 5 dana na 3. - Mentorirao 2 znanstvena suradnika u eksperimentalnom dizajnu i ponovljivim tijekovima rada; sudjelovao u eksperimentima za 3 zajednička rada. Znanstvenik istraživač u Alpine Signal Labsu, Denver, CO (2018. – 2021.) - Istrenirao transformerske modele za razumijevanje dokumenata pomoću distribuiranih poslova u PyTorchu, smanjivši pogrešku validacije za 9% na izdvojenom skupu podataka. - Izradio ablacijske studije za 6 konfiguracija modela i utvrdio da jednostavnija arhitektura smanjuje računalne resurse potrebne za treniranje za 15%.

Doktorat iz računarstva — Summit Plains University, Fort Collins, CO (2018.)

• “Efficient Adaptation for Long-Form Document Tasks,” NeurIPS (2024) • “Preference Optimization Under Limited Feedback,” ICML (2022)

• PyTorch, JAX, Weights & Biases • Slurm, Git, LaTeX