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.

Languages

Python, SQL, Java

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

Tools

Git, Docker Swarm

Frameworks

Spring

Libraries/APIs

PyTorch, NumPy, Pandas, Scikit-learn

Platforms

Visual Studio Code (VS Code)， Linux, Docker

Storage

Databases, MongoDB

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

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