Daniel Tunnermann，巴西Anápolis - Goiás的开发者
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Daniel Tunnermann

Verified Expert  in Engineering

Back-end Developer

Location
Anápolis - Goiás, Brazil
Toptal Member Since
October 5, 2022

Daniel是一名软件工程师，拥有超过十年的后端和全栈项目交付经验. 拥有计算机科学硕士学位, 他将机器学习融入到自己的项目中, 包括自然语言处理和语音模型. Daniel的主要编程语言是Python和Java, 但他善于运用其他技能来实现目标.

Back-endSoftware EngineeringAlgorithms自然语言处理(NLP)ChatbotsOpenAI GPT-4 APIPythonFastAPIGitProgramming人工智能(AI)Machine LearningLinuxSQLDatabases检索增强生成(RAG)

Portfolio

Akad Seguros
Python，聊天机器人，人工智能，数据库，机器学习...
巴西联邦税务局
Java, Python，人工智能，机器学习，FastAPI, SQL...
CyberLabs
Python，神经网络，人工智能，PyTorch, api, Git...

Experience

Algorithms - 12 yearsData Structures - 12 yearsPython - 6 years自然语言处理(NLP) - 4年Machine Learning - 4 yearsChatbots - 4 yearsOpenAI GPT-4 API - 1 year检索增强代(RAG) - 1年

Availability

Part-time

Preferred Environment

Visual Studio Code (VS Code)， Linux, Python 3, FastAPI, SQL, PyTorch, NumPy, Pandas, Scikit-learn

The most amazing...

...我开发的应用程序是一个拥有超过一百万用户的智能聊天机器人.

Work Experience

高级人工智能工程师/软件工程师

2022 - PRESENT
Akad Seguros
  • 使用OpenAI GPT LLMs (WhatsApp带有Python后端)为保险经纪人开发聊天机器人，每月为数千名用户提供服务. 聊天机器人使用检索增强生成(RAG)来回答来自内部文档的信息.
  • 开发了一个人工智能工具，从聊天机器人转移到人类客户服务, 包括JavaScript的前端和Python的后端. 它连接到Meta WhatsApp API，在聊天机器人将控制权交给人类的情况下继续对话.
  • 使用OpenAI GPT llm (Python后端)开发了一个问答工具，供内部用户接听客户服务电话. 该工具使用检索增强生成(RAG)来回复来自内部文档的信息, 包括之前的客户交互.
  • 使用OpenAI llm和LangChain开发自主代理，处理之前的客户服务, 总结和提取信息, 检查指导方针的正确性和执行情况, and feeding the internal Q&A tool.
Technologies: Python，聊天机器人，人工智能，数据库，机器学习, 自然语言处理(NLP), OpenAI, 大型语言模型(llm), 检索增强生成(RAG), LangChain, APIs, Git, Back-end, OpenAI GPT-4 API, OpenAI GPT-3 API, System Design, Architecture

Senior Software Engineer

2006 - PRESENT
巴西联邦税务局
  • 开发了数百万人使用的问答聊天机器人, 减少对人类专家的需求, 这在COVID-19时期特别有用吗, using Python, PyTorch, Hugging Face, and FastAPI.
  • 用Java构建一个系统来控制国际合作需求，帮助跟踪截止日期和机构全球伙伴关系的历史.
  • 使用Python为纳税申报表中的欺诈检测设计了一个预测模型, Project Jupyter, and scikit-learn.
  • 曾担任该机构的发展主管, 实现一个软件开发过程, standardizing tools, 管理开发项目.
  • 为数十名员工教授数据科学和人工智能课程. 在大流行期间，这些课程在网上举行.
Technologies: Java, Python，人工智能，机器学习，FastAPI, SQL, APIs, Git, Back-end, OpenAI GPT-4 API, OpenAI GPT-3 API, System Design, Architecture

高级软件工程师-机器学习

2021 - 2022
CyberLabs
  • 使用Python和PyTorch构建神经文本到语音模型，平均意见得分为4分.五分之四，和人类语言相当.
  • 用99创建了一个说话人验证模型.在内部数据集中，准确率为6%. 使用Python和PyTorch训练模型，并使用TorchServe为其服务.
  • 使用Python开发后端，通过托管在AWS上的api为这些模型提供服务.
  • 设计了说话人验证模型的预处理流水线, 具有深度假检测，准确率达96%, noise reduction, and audio length validation.
Technologies: Python，神经网络，人工智能，PyTorch, api, Git, Back-end, System Design, Architecture

巴西税务局的聊天机器人

http://www.rfb.gov.br
回答有关巴西联邦税收和海关问题的聊天机器人. I developed the AI, 服务于模型的后端, 对bot本身的后端做出了贡献, 帮助开发机器人规范中使用的语言的编译器, 并帮助建立运行产品的基础设施.
2019 - 2021

计算机科学硕士学位

巴西联邦大学Goiás - goi， Goiás

2001 - 2005

计算机科学学士学位

巴西联邦区Brasília - Brasília大学

Libraries/APIs

PyTorch, NumPy, Pandas, Scikit-learn

Tools

Git, Docker Swarm

Languages

Python, SQL, Java

Frameworks

Spring

Platforms

Visual Studio Code (VS Code)， Linux, Docker

Storage

Databases, MongoDB

Other

Software Engineering, Algorithms, Data Structures, 自然语言处理(NLP), OpenAI GPT-4 API, Chatbots, APIs, Back-end, OpenAI GPT-3 API, FastAPI, 检索增强生成(RAG), System Design, Architecture, Programming, 人工智能(AI), Neural Networks, Machine Learning, Speech Synthesis, GPT, 生成预训练变压器(GPT), OpenAI, 大型语言模型(llm), LangChain

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