Fuad is available for hire

Fuad Issa

验证专家 in Engineering

机器学习开发人员

Location

英国伦敦

至今成员总数

July 22, 2022

Fuad擅长构建从原型到生产的机器学习服务, 利用他丰富的机器学习经验来制作快速原型，并发现模型在许多领域的创造性用途. 有扎实的数学和编程基础, 他一直走在最新研究的前沿, 不断提高他为客户提供的解决方案. Fuad对开发尖端技术解决方案的热情使他成为任何寻求利用机器学习力量的团队的宝贵财富.

软件即服务(SaaS)机器学习自然语言处理(NLP)Deep Learning Data Analysis 数据科学家 NLU 软件工程人工智能(AI)数据报告 Data Analytics Code Review Analytics Chatbots 推荐系统

Portfolio

U15 -加拿大研究型大学集团

数据科学，分类，Python，文本分类，数据管道...

Idesigns

Amazon S3 (AWS S3)，亚马逊网络服务(AWS)， OpenAI GPT-4 API，文本到图像...

加州州立大学长滩分校

Python、AWS Lambda、Python 3、Amazon Lex、亚马逊网络服务(AWS)...

Experience

TensorFlow - 7年机器学习- 7年 Python 3 - 6年计算语言学- 6年自然语言理解(NLU) - 6年 PyTorch - 4年社会网络分析- 1年推荐系统- 1年

Availability

Part-time

首选的环境

PyCharm, Python 3, Docker, Kubernetes, 亚马逊网络服务(AWS), Jupyter笔记本, Git, GitLab, GitLab CI/CD

最神奇的...

...我开发的东西是一个信息提取管道，处理数百万篇文章来填充知识图谱.

工作经验

数据科学顾问

2023 - PRESENT

U15 -加拿大研究型大学集团

使用RAG检索和法学硕士创建了一个前沿的实体链接系统，将大学研究的多个数据源整合为一个.
向客户咨询各种最适合改进产品的人工智能技术.
原型化了一个高效的文档主题标记系统，可以标记数百万个文档.

Technologies: 数据科学，分类，Python，文本分类，数据管道, 亚马逊网络服务(AWS), AWS Fargate, Graphs, ETL, 机器学习, 语言模型, GPT

Founder

2023 - PRESENT

Idesigns

创建了一个平台，让人们可以根据自己感兴趣的主题进行设计, 把它印在产品上，然后送到他们家门口.
从构思开始到构建后端，并监督自由职业者构建前端.
将应用程序与Open AI API等各种服务集成, 稳定扩散的文本到图像模型, Printify, and Shopify.

技术:Amazon S3 (AWS S3)，亚马逊网络服务(AWS)， OpenAI GPT-4 API，文本到图像, 稳定的扩散, AWS Fargate, Hugging Face, Frameworks, LangChain, Pinecone, AI Design, 人工智能艺术可视化

Chatbot顾问

2023 - 2023

加州州立大学长滩分校

设计并实现了一个教育聊天机器人系统.
优化了聊天机器人流，以响应问题、运行SQL查询并提出改进建议.
与客户一起改进聊天机器人的设计，使其最适合教育系统的需求.

技术:Python、AWS Lambda、Python 3、Amazon Lex、亚马逊网络服务(AWS), OpenAI GPT-3 API, Chatbots

机器学习顾问

2023 - 2023

Piggyback Inc

为Chatbot LLM模型和检索系统创建自定义流，以获得更精确和准确的响应.
为公司的长期人工智能战略提供咨询.
通过各种标准和定制方法减少LLM模型的幻觉.

技术:人工智能(AI)， OpenAI GPT-4 API，机器学习

首席数据科学家

2022 - 2023

Koble

创建了一个模型来指导VC创业公司的投资决策. 该模型是一个定制的变压器网络，它采用文本和表格特征来预测给定市场上创业公司的成功概率, team, 以及资金特点.
创建了一个NLP服务，根据行业分类对公司进行分类.
开发了一个NLP服务，描述任何公司的活动和产品给他们的原始网站.
向团队介绍良好的数据科学实践和流程.

技术:Amazon S3 (AWS S3), APIs, REST, Kubernetes, AWS Lambda, 亚马逊SageMaker, Elasticsearch, BERT, 大型语言模型(llm), 情绪分析, 文本分类, Data Analysis, 语言学习, 语言模型, 软件即服务(SaaS), OpenAI GPT-3 API, 通用人工智能(AGI), Databases, Finance, Analytics, 机器学习, 自然语言处理(NLP), OpenAI GPT-4 API, MySQL, 统计数据分析, 数学分析, 统计方法, 预测建模, 数据科学家, 决策树, Regression, Consulting, Algorithms, ChatGPT, OpenAI Gym, 可解释人工智能(XAI), 递归神经网络(rnn), PDF Scraping, Scraping, 稳定的扩散, Text to Video, Text to Image, 人工智能(AI), 最小可行产品(MVP), Graphs, Data Pipelines, 分类, Hugging Face

机器学习顾问

2022 - 2022

Telescope

开发基于历史邮件和生成式人工智能的自动邮件撰写服务.
创建了一个推荐系统，根据以前搜索过的人推荐联系人, keywords, 欧博体育app下载.
构建了一个电子邮件分类系统，该系统根据电子邮件的类型进行分类.g.、销售、询价、跟进等等.

技术:亚马逊网络服务(AWS), Amazon S3 (AWS S3), AWS Lambda, Elasticsearch, 推荐系统, BERT, 情绪分析, 计算语言学, 大型语言模型(llm), 文本分类, Data Analysis, 语言学习, 语言模型, 软件即服务(SaaS), OpenAI GPT-3 API, 通用人工智能(AGI), Databases, 机器学习, 自然语言处理(NLP), OpenAI GPT-4 API, MySQL, 数学分析, 统计方法, 预测建模, 数据科学家, 决策树, Regression, Consulting, Algorithms, 可解释人工智能(XAI), 递归神经网络(rnn), Scraping, 最小可行产品(MVP), 分类, Hugging Face

机器学习顾问

2020 - 2022

Springbok

开发了一个使用GPT-3从文档中自动生成问题和答案的系统, 将它们输入聊天机器人系统，回答客户的问题.
为语言感知自然语言理解(NLU)模型创建了一个微服务，为技术需求推荐文本样式校正.
为多个自然语言处理(NLP)任务提供机器学习(ML)服务, 包括文本分类和推荐.

技术:Python 3, Rasa NLU, 生成预训练变压器3 (GPT-3), PyTorch, TensorFlow, APIs, Microservices, 推荐系统, 自然语言理解(NLU), NLU, PostgreSQL, Amazon S3 (AWS S3), 人工智能(AI), Docker, Kubernetes, 机器学习, Data Science, Jupyter, REST APIs, Annotations, 亚马逊网络服务(AWS), Flask, Chatbots, Linux, MacOS, PyCharm, Mathematics, Statistics, Programming, 计算语言学, GPT, 生成预训练变压器(GPT), 自然语言处理(NLP), 机器学习操作(MLOps), 持续交付(CD), 持续集成(CI), 软件工程, NumPy, 数据报告, SciPy, Jupyter笔记本, Matplotlib, 自然语言工具包(NLTK), 卷积神经网络, 长短期记忆(LSTM), 应用研究, 监督式机器学习, Git, 主题建模, Python, SQL, NoSQL, Deep Learning, 神经网络, Code Review, Task Analysis, 大型语言模型(llm), 情绪分析, 文本分类, Data Analysis, 语言学习, 语言模型, 软件即服务(SaaS), OpenAI GPT-3 API, Databases, Analytics, OpenAI GPT-4 API, MySQL, 预测建模, 数据科学家, 决策树, Regression, Consulting, Algorithms, 会话接口, 可解释人工智能(XAI), 递归神经网络(rnn), Scraping, 最小可行产品(MVP), 分类, Hugging Face

高级机器学习工程师

2016 - 2020

ComplyAdvantage

构建ML管道模型来阅读文章, 一个信息提取系统，输入犯罪和不良媒体实体的知识图谱.
8次完善公司实体提取和分类体系, 通过实施最新的NLU研究，增加知识图谱中的独特实体.
通过将单片ML管道重新设计为基于微服务的可扩展管道，增强了ML模型部署和开发的便利性.
通过帮助研究和开发项目指导团队的成长，并管理一名初级机器学习工程师.
推动将最新的NLP研究纳入公司的解决方案.
通过MLOps实践构建ML管道并领导数据收集自动化.
通过开发使用远程监督方法的关系提取器，为公司的提取系统引入了额外的实体元数据.
领导了一个重要的重构项目，采用微服务方法将公司主要的文章阅读ML管道拆分为多个项目, 使用Elasticsearch, Kubernetes, Docker, AWS, and CI/CD.

技术:Python 3, 亚马逊网络服务(AWS), Kubernetes, Docker, Helm, CI / CD管道, 自然语言理解(NLU), 生成预训练变压器(GPT), 自然语言处理(NLP), GPT, 机器学习, 机器学习操作(MLOps), ETL, TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, NLU, 亚马逊SageMaker, MTurk API, Annotations, Amazon S3 (AWS S3), 持续交付(CD), 持续集成(CI), Big Data, 软件工程, Flask, APIs, 人工智能(AI), Data Science, NumPy, 数据报告, Scikit-learn, SciPy, Jupyter笔记本, Matplotlib, 自然语言工具包(NLTK), 卷积神经网络, 长短期记忆(LSTM), 应用研究, 监督式机器学习, Git, SQL, 主题建模, Linux, MacOS, PyCharm, Mathematics, Statistics, Programming, 社会网络分析, 计算语言学, Rasa NLU, Microservices, PostgreSQL, Jupyter, REST APIs, Python, NoSQL, Deep Learning, Data Analytics, 神经网络, 技术招聘, 源代码审查, Code Review, Task Analysis, Interviewing, 团队管理, 情绪分析, 文本分类, Data Analysis, 了解客户(KYC), Risk Analysis, 软件即服务(SaaS), Databases, Finance, Analytics, 统计数据分析, 数学分析, 统计方法, 预测建模, 数据科学家, 决策树, Regression, Algorithms, 可解释人工智能(XAI), 递归神经网络(rnn), Scraping, 最小可行产品(MVP), Graphs, Data Pipelines, 分类, Hugging Face

Experience

平台的创意设计工作

http://www.idesigns.shop

搭建一个平台，帮助用户创造创意, 在生成文本和图像人工智能的帮助下，有趣的设计. 然后，用户可以选择一种产品来打印设计，并将其送到家门口.

创业成功预测器

为创业成功分类模型构建了一个管道. 该模型接受各种数据类型, 比如关于创始人和公司的表格数据和文字描述. 我构建了数据处理管道来处理服务和培训时间. Also, 使用Ray进行并行训练，并建立了多个较小的模型，如公司描述生成器. 该模型的表现是人类随机选择的三倍.

文章阅读系统

这个项目是关于一个ML管道提取人名, companies, 从数以百万计的文章文本中提取句子关系，根据自定义分类法对它们进行分类.

任务涉及构建模型, 数据集的创建和收集, 和数据工程来创建管道.

意译检测的抽象意义表示

http://aclanthology.org/N18-1041/

硕士论文发表于NAACL 2018. 本文证明了用抽象意义表示(AMR)解析器得到的句子图表示对于检测释义是有用的. 取得了最先进的结果，在当时使用新的PageRank增强重称重方法.

Skills

Languages

Python 3, Python, SQL

Frameworks

Flask

Libraries/APIs

PyTorch, TensorFlow, Keras, Pandas, NetworkX, Scikit-learn, NumPy, SciPy, Matplotlib, 自然语言工具包(NLTK), REST APIs, Rasa NLU, MTurk API

Tools

亚马逊SageMaker, Git, Jupyter, PyCharm, AWS Fargate, Helm, GitLab, GitLab CI/CD, OpenAI Gym, Amazon Lex

Paradigms

持续交付(CD)、持续集成(CI)、数据科学、ETL、微服务、REST

Platforms

Jupyter笔记本, Linux, MacOS, 亚马逊网络服务(AWS)， Docker, Kubernetes, AWS Lambda

Storage

数据库，Elasticsearch, PostgreSQL, Amazon S3 (AWS S3)， NoSQL, MySQL，数据管道

Other

Research, Programming, 自然语言理解(NLU), 机器学习, 计算语言学, 自然语言处理(NLP), 生成预训练变压器3 (GPT-3), 推荐系统, NLU, Annotations, AMR, 软件工程, 人工智能(AI), 数据报告, 卷积神经网络, 长短期记忆(LSTM), 应用研究, 监督式机器学习, 主题建模, Chatbots, Deep Learning, Data Analytics, 神经网络, 技术招聘, 源代码审查, Code Review, Task Analysis, BERT, 情绪分析, 大型语言模型(llm), 文本分类, 谷歌合作实验室(Colab), Data Analysis, GPT, 生成预训练变压器(GPT), 语言模型, 了解客户(KYC), 软件即服务(SaaS), OpenAI GPT-3 API, Analytics, OpenAI GPT-4 API, 数学分析, 统计方法, 预测建模, 数据科学家, 决策树, Regression, Consulting, ChatGPT, 可解释人工智能(XAI), 递归神经网络(rnn), 最小可行产品(MVP), 分类, Hugging Face, Mathematics, Statistics, Physics, Machine Vision, 社会网络分析, 贝叶斯推理 & Modeling, 机器学习操作(MLOps), APIs, Big Data, Interviewing, 团队管理, 语言学习, Risk Analysis, 通用人工智能(AGI), Finance, 统计数据分析, Algorithms, 会话接口, PDF Scraping, Scraping, 稳定的扩散, Text to Image, Graphs, Frameworks, LangChain, Pinecone, 计算物理学, 强化学习, Graph Theory, CI / CD管道, 深度神经网络, Text to Video, AI Design, 人工智能艺术可视化

Education

2015 - 2016

人工智能硕士学位

爱丁堡大学——英国爱丁堡

2014 - 2015

物理学和纳米技术硕士学位

剑桥大学——英国剑桥

2009 - 2012

物理学和纳米技术学士学位

利兹大学-利兹，英国