Semih Durmaz-LLM-Ingenieur
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Erfahrungen
LLM-Ingenieur
Turing Enterprises
- Bewertete Nutzer-Chatbot-Interaktionen, indem ich die Genauigkeit der Aufgabenlösung ermittelte und Fehlerursachen wie technische oder Berechtigungsprobleme diagnostizierte.
- Verglich mehrere Modellausgaben für eine gegebene Eingabe, bewertete jede hinsichtlich Befolgung der Anweisungen, Ausführbarkeit und Genauigkeit, um die beste Antwort zu ermitteln.
- Analysierte GitHub-Repositories, um Modellfähigkeiten bei der Feature-Entwicklung zu testen; wenn Modelle versagten, implementierte ich den erforderlichen Code und Klassen zur Verbesserung ihrer Funktionalität.
- Kategorisierte Textsegmente, indem ich feststellte, ob sie codebezogen waren, und sofern ja, die Programmiersprache und das spezifische Unterthema (z. B. neue Features hinzufügen, Refactoring, Fehlerbehandlung) identifizierte.
NLP-Entwickler
Saha Robotik
- Arbeitete an einem Projekt zur Verbesserung der Spracherkennung eines Roboters für Restaurantbestellungen, indem ich problematische Speisenamen identifizierte, korrekte Aussprachen aufzeichnete und das Whisper-Modell feinjustierte.
- Verwendete Technologien: Whisper-Modell, Transformers, PyTorch, TTS-Modell.
- Entwickelte ein lexikonbasiertes Sentiment-Analyse-Tool für die türkische Sprache, um Kundenfeedback und Meinungen zu analysieren.
- Verwendete Technologien: NLP-Techniken, NLTK, spacy, TextBlob, Zemberek, Turkish-lexicon.
Softwareentwickler
BookLogic
- Entwickelte eine Text-Engine, die ein feinabgestimmtes transformerbasiertes Modell nutzt, das mit Tweets aus der Hotelbranche trainiert wurde, um Marketing- und Werbeinhalte auf Basis von Schlüsselwörtern zu erzeugen.
- Verwendete Technologien: Transformers, Word2Vec, FastText, NLTK, Web Scraping, Keyword Extraction.
- Erstellte eine Anwendung zur Analyse von Kundenbewertungen durch Sentiment-Analyse, um detaillierte Berichte über die Gesamterfahrung zu erstellen und geliebte sowie ungeliebte Aspekte hervorzuheben.
- Verwendete Technologien: MongoDB, NLTK, Word2Vec, Sentiment-Analyse, Web Scraping.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Tourismus und Gastgewerbe, Informationstechnologie (IT), Lebensmittel und Getränke und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Marketing, Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E) und Business Intelligence.
Zusammenfassung
Ich entwickle Projekte im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung.
Ich bin stets neugierig und offen für neue Technologien.
Fähigkeiten
- Python
- NatüRliche Sprachverarbeitung
- Daten-Engineering
- Entwurf Und Analyse Von Algorithmen
- Mysql
- Postgresql
- Web-Scraping
Sprachen
Ausbildung
Yildiz Technical University
Master-Abschluss · Computertechnik · İstanbul, Türkei
Yildiz Technical University
Bachelor-Abschluss · Computertechnik · İstanbul, Türkei
Statistiken
Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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