Jacob Bieker，英国伦敦的开发者
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Hire Jacob

Jacob Bieker

验证专家  in Engineering

人工智能开发人员

Location
英国伦敦
至今成员总数
2022年11月10日

Jacob是一名机器学习研究人员，从研究想法和原始数据到实施和结果都有丰富的经验, 尤其是机器学习方法. 他曾在谷歌工作, NASA, and Scale AI, 为天文学构建机器学习系统, 自动驾驶汽车, 以及高光谱卫星.

机器学习计算机视觉Data Analysis深度神经网络工程数据Data Scientist人工智能编程Big DataDeep Learning人工智能(AI)Python 3PandasPythonPyTorch数据管道

Portfolio

了解光学
Python 3，机器学习，医学成像，Python，深度学习，大数据...
开放式气候解决方案
PyTorch，图表，天气，天气研究 & 预测(WRF)...
Pixelcut Inc.
计算机视觉，Python, PyTorch，机器学习，数据加载...

Experience

计算机视觉- 6年机器学习- 6年PyTorch - 3年数据管道——3年医学影像- 2年地理空间数据- 2年卫星图像- 2年天气的研究 & 预测(WRF) - 1年

Availability

Part-time

首选的环境

Linux, PyCharm, PyTorch, Python

最神奇的...

...我开发的是一个太阳能预测项目，它将预测性能提高了3倍以上，并被英国电网使用.

工作经验

Tech Lead

2021 - PRESENT
了解光学
  • 开发训练和推理管道，将每帧分类提高2倍，并提高最终图像的质量.
  • 建立了机器学习模型，将iPhone视频帧拼接成可诊断的高质量图像.
  • 管理三名初级团队成员, 指导他们学习机器学习, 模型制作, 数据处理.
技术:Python 3，机器学习，医学成像，Python，深度学习，大数据, Data Inference, Fine-tuning, 人工智能(AI), 对象跟踪, 图像处理, 技术领导, 软件架构, APIs, 神经网络, OpenCV, OCR, 计算机视觉算法, 卷积神经网络, Data Loading, 深度神经网络, 监督式机器学习, Videos, 工程数据, Hugging Face, 机器学习操作(MLOps), 谷歌云机器学习, 亚马逊机器学习, Data Scientist, Algorithms, XGBoost, Keras, Programming, Integration, 用户界面(UI), 人工智能编程, Research, Google Cloud, 谷歌云平台(GCP), Data Analysis, Scikit-learn, Pandas, Amazon S3 (AWS S3), Amazon EC2, Image Analysis, GPU Computing, 云架构, 图像识别

机器学习研究工程师

2021 - PRESENT
开放式气候解决方案
  • 创建了一个太阳能预测模型，与目前的方法相比，将英国全国预测的误差降低了3倍.
  • 设计并建造了一个数据管道，用于处理tb级的近实时卫星数据，以训练和生成太阳和天气预报模型.
  • 研究并实施最先进的预测模型，用于时间序列PV预测和开源数据, training code, 为更广泛的社区树立榜样.
  • 指导多名初级团队成员并协助他们进行研究, 其中一篇论文被神经信息处理系统(NeurIPs)会议和研讨会接受。.
技术:PyTorch，图表，天气，天气研究 & 预测(WRF), 卫星图像。, 地理空间数据, 地理空间分析, 计算机视觉, Data Mining, 数据可视化, 机器学习, Deep Learning, Python 3, 亚马逊网络服务(AWS), 数据管道, Solar, Python, Big Data, 大数据架构, Data Science, DeepSpeed, Data Inference, Fine-tuning, 人工智能(AI), 图像处理, 技术领导, 软件架构, APIs, 神经网络, 计算机视觉算法, 卷积神经网络, 三维图像处理, 3D, Data Loading, 深度神经网络, 监督式机器学习, 机器学习自动化, Videos, 工程数据, Hugging Face, 机器学习操作(MLOps), 谷歌云机器学习, 亚马逊机器学习, Data Scientist, Algorithms, XGBoost, Energy, 分布式计算, Programming, 人工智能编程, Research, Google Cloud, 谷歌云平台(GCP), Data Analysis, Scikit-learn, Pandas, Amazon S3 (AWS S3), Amazon EC2, Image Analysis, GPU Computing, 云架构, Llama 2, 自然语言处理(NLP)

AI/ML Engineer

2023 - 2023
Pixelcut Inc.
  • 开发和测试分割掩码细化工作流程，以加快用户交互分割.
  • 设计和运行多个实验，并回顾文献，以确定最有效的方法来解决这个项目.
  • 在PyTorch中构建开源基础模型.
Technologies: 计算机视觉，Python, PyTorch，机器学习，数据加载, 深度神经网络, 面部识别, 监督式机器学习, Videos, 工程数据, Hugging Face, 机器学习操作(MLOps), Data Scientist, Programming, Integration, 用户界面(UI), 人工智能编程, Research, Google Cloud, 谷歌云平台(GCP), Data Analysis, Amazon S3 (AWS S3), Amazon EC2, Image Analysis, GPU Computing, 云架构, 图像识别

机器学习研究工程师

2020 - 2021
Scale AI
  • 开发了用于自动驾驶汽车的激光雷达与摄像头图像传感器融合流水线, 包括用于建立和训练对象检测和属性分类模型.
  • 建立并使用最先进的模型来预标记自动驾驶汽车数据，并检查人类标记器的输出.
  • 为训练和服务模型的大量多传感器数据创建数据管道和ETL.
  • 与2D和3D团队合作，支持内部和外部客户的要求.
技术:PyTorch, 机器学习, Sensor Fusion, 计算机视觉, 自主导航, 自主机器人, 亚马逊网络服务(AWS), Mentorship, Point Clouds, 对象检测, Python, Deep Learning, Big Data, 大数据架构, Data Science, Data Inference, Fine-tuning, 人工智能(AI), 对象跟踪, 图像处理, 技术领导, 软件架构, APIs, 神经网络, OpenCV, 计算机视觉算法, 卷积神经网络, 三维图像处理, 3D, Data Loading, 深度神经网络, 变分Autoencoders, 监督式机器学习, 机器学习自动化, Videos, 工程数据, 机器学习操作(MLOps), 亚马逊机器学习, Data Scientist, Algorithms, 分布式计算, Programming, Integration, 人工智能编程, Research, 自动驾驶汽车, Data Analysis, Pandas, Amazon S3 (AWS S3), Amazon EC2, Image Analysis, GPU Computing, 云架构, 图像识别

软件工程实习生

2019 - 2019
Google
  • 为GSuite的增长团队开发并部署了一个机器学习模型.
  • 撰写并提供各种技术文档，以改进团队的机器学习部署.
  • 监督机器学习模型的启动，以及模型推荐对全球用户有效性的初步数据收集.
Java技术:, 机器学习, Deep Learning, Big Data, 大数据架构, Data Science, Data Inference, 人工智能(AI), 软件架构, APIs, 神经网络, Data Loading, 监督式机器学习, 机器学习自动化, Data Scientist, Algorithms, 分布式计算, Programming, Integration, 人工智能编程, Google Cloud, 谷歌云平台(GCP), Data Analysis

机器学习实习生

2019 - 2019
NASA
  • 利用Hyperion L1R数据构建地球卫星观测高光谱图像分割的机器学习技术.
  • 开发了在高性能计算(HPC)环境下高效加载大量高光谱图像的数据管道.
  • 与其他团队成员联系，确保最终模型能够在现场可编程门阵列(FPGA)硬件上工作.
技术:Python 3, TensorFlow, 卫星图像。, 地理空间数据, Python, Deep Learning, Big Data, Data Science, Data Inference, 人工智能(AI), 对象跟踪, 图像处理, 软件架构, 神经网络, 计算机视觉算法, 卷积神经网络, 三维图像处理, Data Loading, 深度神经网络, 变分Autoencoders, 监督式机器学习, 地理空间分析, 工程数据, Data Scientist, Algorithms, Keras, 人工智能编程, Research, Data Analysis, Scikit-learn, Pandas, Image Analysis, GPU Computing, 图像识别

太阳能预测

http://github.com/openclimatefix/nowcasting
英国国家电网的短期光伏能源输出预测项目. 我是其中一名研究工程师，他构建了卫星数据处理应用程序，每五分钟获取一次EUMETSAT RSS实时图像，并将其转换为Zarr存储.

致力于创建最先进的Google MetNet的第一个公开实现, MetNet-2, 和DeepMind DGMR模型, 以及用于直接预测天气和太阳能输出的图表天气模型. Additionally, 我构建了我们的数据转换管道, 发布我们的培训数据, 并在HuggingFace上训练模型，使社区更容易访问和研究. 我与开源贡献者一起工作，以确保我编写的代码具有尽可能广泛的功能，并确保数据管道和模型的性能尽可能高效.

FACTNN

http://github.com/jacobbieker/factnn
一个基于tensorflow的分析应用程序, classifying, 估算首台G-APD切伦科夫望远镜(FACT)探测到的事件的原始能量。.

这是我的学士学位论文. 我将数据管道从原始的压缩数据格式构建为更易于使用的格式, 创造了神经网络, 并成功地超越了目前最先进的模型，用于分类事件类型并使用3D卷积神经网络(cnn)确定其原始能量。.

我最终在美国天文学会会议上展示了这项研究.

项目Reslience

http://www.itu.int/en/ITU-T/extcoop/ai-data-commons/Pages/project-resilience.aspx
一个由联合国机构运作的项目, 国际电信联盟(ITU), 帮助地方和地区政府选择最具成本效益或二氧化碳效益的行动来减少碳排放.

我是MVP数据和机器学习工作组的成员, 我一直在收集公共数据集，并将它们转换为标准格式，以便在以后的机器学习模型中使用.

糖尿病视网膜病变图像分析与拼接

这是一个基于pytorch的项目，它可以将iPhone上的眼睛视频拼接在一起，过滤出可诊断的高质量图像，然后发送给眼科医生进行诊断.

我建立了训练管道，并采用新的研究模型将视频帧拼接成高质量的图像. 我还对模型进行了产品化，以适应更多受限的硬件，并帮助将模型部署到AWS.

NASA机载高光谱图像分割的机器学习

我设计并建造了一些模型，为美国宇航局未来的高光谱地球观测卫星划分云层.

我使用TensorFlow来构建u - net衍生的模型，该模型可以很好地从原始和未校准的高光谱图像中分割出云, 允许不进行预处理和更快的处理时间.

LOFARNN

http://github.com/jacobbieker/lofarnn
一篇基于pytorch的硕士论文，利用机器学习在北半球的无线电地图上找到超大质量黑洞和爆发，并将它们与光学对应物联系起来.

我构建了数据摄取管道, 分析众包数据，发现标签错误, 在其他方法失败的情况下，开发和训练模型，成功地将黑洞与光学对应体联系起来.

Languages

Python 3, Python, R, Fortran, C, Java

Libraries/APIs

PyTorch, Pandas, TensorFlow, OpenCV, Keras, Scikit-learn, XGBoost

Paradigms

数据科学，分布式计算

Storage

数据管道，亚马逊S3 (AWS S3)，谷歌云

Other

Deep Learning, 机器学习, 计算机视觉, Data Analysis, Big Data, 人工智能(AI), 图像处理, 神经网络, 计算机视觉算法, 卷积神经网络, Data Loading, 深度神经网络, 监督式机器学习, Videos, 工程数据, Data Scientist, Programming, 人工智能编程, Research, Image Analysis, GPU Computing, 图像识别, 数据可视化, 天气的研究 & 预测(WRF), 卫星图像。, 地理空间数据, Time Series, 时间序列分析, 医学成像, 大数据架构, Data Inference, Fine-tuning, 对象跟踪, 技术领导, 软件架构, 三维图像处理, 3D, 面部识别, 变分Autoencoders, 机器学习自动化, Hugging Face, 机器学习操作(MLOps), Algorithms, Energy, 自动驾驶汽车, 云架构, Llama 2, Data Mining, 计算生物学, Graphs, Weather, 地理空间分析, Solar, 技术写作, Sensor Data, 医疗软件, Sensor Fusion, 自主导航, 自主机器人, Mentorship, Point Clouds, 对象检测, DeepSpeed, APIs, OCR, 谷歌云机器学习, 亚马逊机器学习, Integration, 用户界面(UI), 自然语言处理(NLP)

Platforms

亚马逊EC2、亚马逊网络服务(AWS)、Linux、谷歌云平台(GCP)

Tools

PyCharm

2018 - 2021

天文学和数据科学硕士学位

莱顿大学-莱顿，荷兰

2014 - 2018

物理学学士学位

俄勒冈大学-尤金，俄勒冈州