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Francesco Preta

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Überblick:

Als erfahrener Forscher und Berater im Bereich Künstliche Intelligenz habe ich mich darauf spezialisiert, praxisnahe F&E-Lösungen für die individuellen Bedürfnisse von Unternehmen zu entwickeln. Mein Fachwissen erstreckt sich sowohl auf traditionelle maschinelle Lernmodelle als auch auf modernste Large Language Models (LLMs), was es mir ermöglicht, vielseitige KI-Lösungen anzubieten. Besonders versiert bin ich in der Entwicklung von Natural Language Processing (NLP)-Lösungen für Aufgaben wie Retrieval Augmented Generation (RAG) für Wissensdatenbanken, Named Entity Recognition (NER) und Embedding-Modelle. Gleichzeitig integriere ich fortschrittliche LLMs wie GPT-3.5, LLama und Mistral, um spezifischen geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Schlüsselkompetenzen:

  • F&E-Expertise: Nachgewiesene Erfolge in der Forschung und Entwicklung von KI, herausragend bei der Bewältigung komplexer Herausforderungen und der Umsetzung von Ideen in greifbare Lösungen.
  • ML-Modelle: Versiert in der Konzeption, Implementierung und Optimierung traditioneller maschineller Lernmodelle für verschiedene Anwendungen, von der Vorhersageanalyse bis zu Chatbots.
  • LLM-Spezialisierung: Vertraut mit den neuesten Fortschritten bei LLMs, einschließlich GPT-3.5, LLama und Mistral. Ich zeichne mich durch die Anpassung dieser Modelle für Natural Language Processing und kreative Anwendungen aus.
  • Programmiersprachen: Fließend in Python und versiert im Umgang mit gängigen ML-Bibliotheken und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Huggingface.
  • KI für Wissensdatenbanken: Entwickelte Transformer-basierte NER- und Linking-Modelle sowie eine RAG-ähnliche Schnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, nahtlos mit einer Wissensdatenbank über die Verwendung eines Large Language Models zu kommunizieren.

Bereit für das nächste KI-Projekt? Zögern Sie nicht, Kontakt aufzunehmen! Ich freue mich darauf, zu besprechen, wie meine Fähigkeiten und Erfahrungen zum Erfolg Ihres Projekts beitragen können.

Fachlicher Hintergrund
2016-2021
New York University PhD in Mathematics

Berufserfahrung | Referenzen
2021-2023
Epistemic AI AI Research Scientist

Expertenkenntnisse in NLP-Lösungen für einen biomedizinischen Wissensgraphen.

2023-Current
Stip AI Researcher

Entwickelte Chatbot-Lösungen für Frage-Antwort-Anwendungen zu unternehmenseigenen Wissensdatenbanken. Entwickelte Satz-Einbettungsmodelle zur Optimierung der Antwortqualität in einem Few-Shot-Learning-Framework für OpenAI und Open-Source-Large-Language-Models (LLMs).

Kenntnisse, Skills
AWSC++Conversational AI • Chatbots • DialogsystemeData ScienceDeep LearningDevOps • Web-ITElasticsearchEntwicklung BackendEntwicklung KI Core • AlgorithmenGenerative KIGoogle Cloud Platform • GCPHugging Face ML ToolsLLM • Large Language ModelsMathematik • StatistikPythonPyTorchTensorFlow
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