Vince is available for hire

Vince Jankovics

Verified Expert in Engineering

机器学习开发人员

Location

英国伦敦

Toptal Member Since

October 18, 2018

文斯是一位精通机器学习和机器人技术的工程师. 他擅长设计自主系统，利用人工智能来增强感知和控制. 精通Python和c++, 文斯作为顾问有着成功的记录, 将客户的目标转化为结果. 他对创新的热情驱使他不断探索新技术.

Portfolio

Dot Square Lab

亚马逊网络服务(AWS)、Azure、谷歌云平台(GCP)、Kubernetes...

康桥顾问有限公司

TensorFlow, PyTorch, c++， Python，机器学习，深度学习...

MathWorks

c++， Simulink, MATLAB，计算机视觉，图像识别，神经网络...

Experience

机器学习- 5年 Docker - 4 years Kubernetes - 4 years Python - 4 years 机器视觉- 4年数据科学- 3年深度学习- 3年谷歌云平台(GCP) - 1年

Availability

Part-time

首选的环境

Zsh, Git, Linux, Emacs，编程

The most amazing...

...我开发的系统是一个生成式机器学习模型，它可以把简单的草图变成艺术品.

Work Experience

AI Consultant

2019 - PRESENT

Dot Square Lab

对机器学习系统进行概念验证(POCs)和可行性研究, 为项目计划和执行提供有价值的见解.
管理大规模集群系统的软件工程和DevOps, 确保人工智能研究的顺利高效支持.
在部署和商业化尖端机器学习算法方面发挥了关键作用, 为市场带来先进的人工智能解决方案.
带领多学科团队设计工业物联网设备，开发数据处理机器学习系统, 展示有效的领导和项目管理技能.
雇佣和指导实习生, 促进人才发展，确保为各项项目做出有价值的贡献.
与客户密切合作，了解他们的需求，并相应地调整我们的人工智能解决方案, 客户满意度高，回头客多.
参与多个项目，体现了我在AI方面的通用性和适应性.
及时了解人工智能的最新发展，并将相关技术融入我们的工作中, 确保我们的解决方案保持前沿和有效.
参与过各种机器学习项目, 从图像识别系统到预测模型, 证明我在该领域的广泛专业知识.
成功地平衡多个项目和优先级, 展示我在压力下有效工作并提供高质量结果的能力.

Technologies: 亚马逊网络服务(AWS)、Azure、谷歌云平台(GCP)、Kubernetes, PyTorch, Python, C++, C, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, OpenCV, Robotics, 人工智能(AI), 定量建模, Data Analysis, 数学建模, Image Recognition, Computer Vision, MySQL, Web Scraping, 强化学习, Object Detection, 生成预训练变压器(GPT), GPT, 自然语言处理(NLP), Forecasting, Neural Networks, Data Engineering, 机器学习操作(MLOps), Team Leadership, 卷积神经网络(CNN), Data Visualization, Pandas, Matplotlib, Ray, Docker, Ludwig, Google Cloud, Hugging Face, XGBoost, Jupyter, Financial Modeling, Programming, User Interface (UI), Integration, 生成对抗网络(GANs), Machine Vision, Flask, SQL, Redis, Full-stack, 物联网(IoT), Research, 大型语言模型(llm), OpenAI GPT-4 API, Data Scraping, 软件架构, Fine-tuning, 深度强化学习, 计算机视觉算法

机器学习工程师

2017 - 2019

康桥顾问有限公司

改进和定制最先进的算法, 引领先进机器学习系统的发展，为客户提供尖端的解决方案.
使用PyTorch和TensorFlow开发强大的深度学习模型, 提高机器学习解决方案的预测准确性和效率.
实现图像问题的数据收集和预处理策略, 提高机器学习模型输入数据的质量.
使用增强树和神经网络设计和开发时间序列和传感器数据分类模型, 提高我们预测系统的性能.
使用c++开发的高度优化软件在边缘设备上部署机器学习系统, 提高解决方案的速度和效率.
使用Python开发高效的数据挖掘和处理管道, 提高我们数据分析过程的速度和准确性.
创建了用于监控和管理机器学习培训管道和大型数据集的工具, 提高机器学习操作的效率和有效性.
面试和指导实习生, 为组织内部人才的发展做出贡献，并确保对内部和外部项目的成功贡献.
与客户密切合作，了解他们的需求，并相应地定制我们的机器学习解决方案, 客户满意度高，回头客多.
紧跟机器学习的最新发展，并将相关技术纳入我们的工作中, 确保我们的解决方案保持前沿和有效.

技术:TensorFlow, PyTorch, c++， Python，机器学习，深度学习, 人工智能(AI), Data Analysis, Data Science, Image Recognition, Computer Vision, MySQL, Web Scraping, 强化学习, Object Detection, Forecasting, Neural Networks, Data Engineering, 机器学习操作(MLOps), Team Leadership, 卷积神经网络(CNN), Data Visualization, Pandas, Matplotlib, Ray, Docker, Google Cloud, XGBoost, Kubeflow, Jupyter, Financial Modeling, Programming, User Interface (UI), Integration, 生成对抗网络(GANs), Machine Vision, Flask, SQL, Redis, Full-stack, 物联网(IoT), Data Scraping, 大型语言模型(llm), 软件架构, Fine-tuning, 深度强化学习, 计算机视觉算法

应用支持工程师

2016 - 2017

MathWorks

为客户解决机器人等多个领域的技术问题, control systems, signal processing, embedded systems, 还有机器学习, 提高客户满意度和保留率.
在开发无人机模拟项目中发挥了关键作用, 我对c++的熟练程度在哪里, Matlab, 和Simulink导致了一个成功和高效的仿真模型.
对深度学习工具箱的新特性进行单元测试, 确保其功能性和可靠性.
运用我在各个技术领域的知识，为客户提供有效的支持和解决方案.
参与了一个项目，该项目涉及一个复杂的多智能体系统，其中有机器人球(Spheros)在物理竞技场中滚动和比赛.

Technologies: c++， Simulink, MATLAB，计算机视觉，图像识别，神经网络, Machine Learning, Data Visualization, Programming, Integration, Machine Vision, 物联网(IoT), 软件架构, 计算机视觉算法

Robotics Intern

2016 - 2016

DroneX

利用c++和ROS开发软件对无人机平台进行控制，提高操作效率.
设计并开发了双足机器人系统的控制系统和仿真, 提高其稳定性和性能.
搭建了一个双足机器人系统的机械试验台, 能够进行全面的测试和校准.
从事嵌入式软件设计, 为低成本微控制器创建实时电源管理应用程序.
将我的机器人知识应用到实际环境中, 获得宝贵的软件开发经验, 控制系统设计, and embedded systems.

技术:嵌入式C, C++, Python, Robotics, 数学建模, Engineering, Programming, Integration, Machine Vision, 软件架构, 计算机视觉算法

学生研究助理

2013 - 2014

南丹麦大学

对认知的具身运动智能有贡献, 自主机器人(EMICAB)研究项目旨在提高自主机器人的认知能力.
设计了一个触觉敏感的机器人指尖, 增强机器人与环境的互动.
用c++开发了一个自动化测试框架, 简化测试流程，提高效率.
创建了传感器表征的机器学习模型, 优化传感器性能和可靠性.
成功地将我的工作融入到更大的项目中, 展示我在研究环境中有效合作的能力.

Technologies: Python, C++, Robotics, Computer Vision, Engineering, Programming, Integration, Machine Vision, Research

Experience

基于自定义数据的AI聊天机器人

http://dotsquarelab.com/case-studies/streamlining-internal-document-queries-with-chatgpt-and-pinecone

我致力于概念验证(POC)，以根据公司内部数据定制基于gpt的人工智能聊天机器人. 它可以处理自然语言和表格数据. 它依赖于OpenAI api和LangChain. 该系统可以根据专有数据提供高质量、最新的答案.

生成式人工智能平台

http://dotsquarelab.com/case-studies/scalable-deployment-of-fine-tuning-text-to-image-ai-models

我开发了一个平台，可以用来微调生成模型.g.(稳定扩散)到定制主题. 平台采用了hug Face作为建模框架，Ray Serve进行发球和训练. 整个平台(前端), back-end, and model pipelines) was deployed in a Kubernetes cluster; the Ray deployment leveraged Kuberay to manage the lifecycle of the different components.

工艺优化系统

http://dotsquarelab.com/case-studies/using-ai-to-generate-and-optimise-chemical-plant-design

我开发了一个系统来优化非理想混合物的蒸馏顺序和参数. 该系统大大减少了工艺工程师设计满足要求的系统所需的时间.

像素完美的实例分割

http://dotsquarelab.com/case-studies/ai-based-vehicle-cut-outs-for-online-marketplaces

我为一个应用程序开发了一个深度学习管道，该应用程序需要零售的像素完美分割蒙版. 它包括仔细选择和组合最先进的模型，以达到所需的性能.

AI用于药物发现

我为一家颠覆行业的初创公司做出了贡献，该公司旨在用人工智能解决药物发现问题. 我从事大规模集群系统的软件工程和DevOps工作，以支持研究团队，并设计和实现了一个系统架构，使实验更具成本效益和速度更快. 此外，我还向研究团队提出了关于生成模型的架构变更.

金融时间序列预测

我致力于一个金融预测模型的概念验证，该模型涉及大量不均匀间隔的时间序列数据. 我开发了一个SQL数据仓库的PyTorch数据加载器接口，以有效地大规模训练模型和定制深度学习模型.

AI Artist Demo

http://www.cambridgeconsultants.com/turning-our-sketches-into-art-with-machine-learning/

我参与了一个机器学习技术演示，它把草图变成了艺术品. 我在尖端深度学习架构的基础上使用生成对抗网络创建了一个系统，它可以根据输入的边缘产生幻觉. 我使用Python和TensorFlow来构建架构, 实现数据流水线，便于分布式培训. 因为我们为客户所做的工作是保密的, 这个演示可以完美地展示团队的能力, and this demo, in particular, 对我们在人工智能咨询领域的存在有重大影响吗.

超越人类视觉演示

http://www.cambridgeconsultants.com/artificial-intelligence-moves-beyond-human-vision/

该技术演示旨在重建扭曲的图像, 因此，该模型进行逐像素映射，并且必须根据上下文填充缺失的信息. 生成对抗网络在这方面非常出色, 演示了模型如何根据环境改变输出. 我使用Python和PyTorch进行培训，并使用Flask后端和TypeScript前端来部署系统.

基于人工神经网络的自适应非线性控制

我研究了一个非线性控制器，它可以学习它所控制的系统动力学. 在线训练人工神经网络来预测系统状态，以提供比简单PID算法更好的性能. 它被应用于一个简单的二自由度机械臂来证明这个概念. 我开发了原型机的机械和电子设备, 在c++中模拟动态, 并使用嵌入式C将系统部署到低成本的Atmel微控制器上.

人形行走机器人

我开发了一个人形步行机器人的系统设计，并使用Simulink对控制算法进行了仿真和原型设计. 我在板载控制器上实现了执行器和传感器的Linux中间件.

IMAV 2017虚拟挑战赛

http://www.imavs.org/2017/virtual-challenge.1.html

我负责IMAV无人机比赛的模拟环境. I used Gazebo, ROS, 和Simulink提供高保真仿真，可用于评估自主飞行控制器.

基于强化学习的加密交易机器人

我开发了一个RL代理，用于使用OHLCV数据和技术指标进行加密货币交易, 该模型是使用PyTorch和Ray开发的, 这使得大规模扩展能够显著减少训练时间. 该模型是用过去几年的数据进行训练和回测的, 它显示了令人鼓舞的结果, 优于基线策略.

找到表现最好的代理, 我评估了不同的RL算法(PPO), IMPALA)和模型架构(完全连接), convolutional, attention-based).

对于回溯测试和实时交易，我使用了Freqtrade.

制造业监控物联网设备

我开发了一个物联网设备，可以连接到注塑机上，根据测量的温度和活塞速度来监测不同的特性. 然后，这些数据被用来创建机器的数字双胞胎, 提供预测性维护功能和对机器健康状况的总体洞察.

BMS物联网扫描和管理

我研究了一种物联网扫描仪，专门针对建筑管理服务(BMS)中使用的设备来控制HVAC等系统, lighting, etc. 该工具扫描网络并收集有关建筑物内使用的各种设备的有用信息.

Skills

Languages

c++， Python, C, Bash, SQL，嵌入式C, Simulink, R，嵌入式c++

Frameworks

斯威格，弗拉斯克，Boost, Spark

Libraries/APIs

Matplotlib, Pandas, OpenCV, PyTorch, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost, React

Tools

Jupyter, Zsh, Oh My Zsh, TensorBoard, Plotly, Git, Spacemacs, MATLAB, Emacs, Docker Compose

Paradigms

Data Science, Agile

Platforms

Linux, Docker, Kubernetes, 谷歌云平台(GCP), Kubeflow, Android, 亚马逊网络服务(AWS), Azure, Bluetooth LE

Storage

谷歌云，MySQL, MongoDB, Redis

Other

Data Analysis, Data Visualization, Deep Learning, Robotics, Machine Vision, Machine Learning, 人工智能(AI), 生成对抗网络(GANs), 强化学习, Image Recognition, Computer Vision, Web Scraping, Object Detection, Neural Networks, 机器学习操作(MLOps), 卷积神经网络(CNN), Engineering, Ray, 生成预训练变压器3 (GPT-3), Hugging Face, Programming, Integration, Full-stack, OpenAI GPT-4 API, Data Scraping, 软件架构, Fine-tuning, 深度强化学习, 计算机视觉算法, Architecture, Technical Leadership, 定量建模, 数学建模, 机器人操作系统(ROS), Condor, OOP Designs, 自然语言处理(NLP), Forecasting, Data Engineering, Team Leadership, GPT, 生成预训练变压器(GPT), Financial Modeling, User Interface (UI), 物联网(IoT), Research, 大型语言模型(llm), 最小可行产品(MVP), 无人驾驶飞行器(UAV), Image Processing, Optimization, Image Generation, Simulations, FastAPI, Chatbots, LangChain, Language Models, Ludwig

Education

2015 - 2016

机器人硕士学位

布里斯托大学-布里斯托尔，英国

2012 - 2015

机电一体化专业本科以上学历

南丹麦大学-森德堡，丹麦

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