শিল্প অভিজ্ঞতা
বিষয়সূচী
১৪+ বছরের প্রযুক্তিগত অভিজ্ঞতা, গভীর প্রযুক্তিগত বোঝাপড়া সহ। বিভিন্ন ধরনের দল গঠন ও পরিচালনা করেছেন, পুরানো সিস্টেমগুলিকে লাভজনক ব্যবসায় রূপান্তরিত করেছেন।
সাম্প্রতিক অর্জন
- ইউনিকর্নে $১০M ব্যবসা পরিচালনা করে সামাজিক ই-কমার্স ও অ্যাডটেক প্ল্যাটফর্ম চালু করেছেন
- প্রযুক্তি ও ডেটা সায়েন্স পরামর্শ ব্যবসা $৩০০K ARR পর্যন্ত স্কেল করেছেন
- বিভিন্ন কোম্পানির পক্ষে ৩০+ পেটেন্ট দাখিল করেছেন
- ৫টি এমএল পেপার লিখেছেন, যার মধ্যে একটি পেপার একটি শীর্ষ সম্মেলনের ওয়ার্কশপে প্রকাশিত হয়েছে
পরামর্শ #
সাম্প্রতিক #
- (২০১৭-২০২১) প্রধান প্রকৌশল পরামর্শদাতা, নাইকা - গুরুগ্রাম, ভারত
- ম্যাজেন্টো থেকে কাস্টম প্ল্যাটফর্মে মাইগ্রেশন পরিকল্পনা। সংস্থার মধ্যে পাইথনকে একটি মূল ভাষা হিসাবে প্রবর্তন করেছেন, যা সিস্টেমের প্রায় সব অংশে ব্যবহৃত হয়।
- কার্ট পরিষেবা (ইন-মেমোরি SQL ভিত্তিক, অত্যন্ত স্কেলেবল) এবং API গেটওয়ে (কং ভিত্তিক) এর ডিজাইন ও আর্কিটেকচার।
- নাইকা অ্যাড প্ল্যাটফর্ম এবং এক্সপ্লোর (সামাজিক বাণিজ্য) সহ দুটি মূল রাজস্ব চালক প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছেন। নমনীয় আর্কিটেকচার আমাদেরকে অ্যাফিলিয়েট এবং প্রভাবক নেটওয়ার্ক সহজে তৈরি করতে সাহায্য করেছে। এক্সপ্লোর হল ট্যাগ-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকৃত ফিড।
- ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, AWS Lambda এবং আরও অনেক কিছু ব্যবহার করে রিয়েলটাইম ইনজেশন ফ্রেমওয়ার্ক ডিজাইন করে কাজ করেছেন। (সমস্ত সিস্টেম-ব্যাপী গ্রাহক ইভেন্ট)
- (২০১৯-২০২১) মেশিন লার্নিং পরামর্শদাতা, হাইক লিমিটেড - গুরুগ্রাম, ভারত
- ৬০+ পেটেন্ট দাখিল করেছেন এবং বিখ্যাত এমএল সম্মেলনে একাধিক পেপার প্রকাশ করেছেন।
- হাইকেমোজির উপর কাজ করেছেন, বিশেষ করে মুখের বৈশিষ্ট্যের সাথে কম্পোনেন্ট মেলানোর জন্য কম্পিউটার ভিশন মডেলের উপর।
- দেশীয় স্টিকার কীবোর্ডের এমএল দিকে কাজ করা দলের নেতৃত্ব দিয়েছেন, সফলভাবে ব্যক্তিগতকরণ চালু করেছেন।
- ভাইব এমএল-এর উপর কাজ করা দলের নেতৃত্ব দিয়েছেন, ম্যাচমেকিংয়ের জন্য সব KPI পূরণ করেছেন এবং দুর্ভাবনামূলক রিপোর্টিং সনাক্তকরণের জন্য একটি পরিশীলিত মডেল তৈরি করেছেন।
- রাশ এমএল-এর জন্য দলের নেতৃত্ব দিয়েছেন যা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং আচরণের উপর ভিত্তি করে একটি মানসম্পন্ন ম্যাচিং অভিজ্ঞতা প্রদান করেছে।
আর্কাইভ #
- লেন্সকার্ট - বেঙ্গালুরু, ভারত
- আমি একজন ডেটা সায়েন্স পরামর্শদাতা হিসেবে একটি সুপারিশ সিস্টেমের উপর কাজ করেছি যা ব্যবহারকারীর দেখার আচরণের উপর ভিত্তি করে ছিল। আমরা ব্যবহারকারীর সেশনের ডেটাসেট ব্যবহার করছিলাম এবং তারপর চশমার অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্যগুলিকে ব্যাকরণ হিসাবে ব্যবহার করে একটি word2vec প্রশিক্ষণ দিচ্ছিলাম।
- উদাহরণস্বরূপ, একটি চশমাকে উভলিঙ্গ, লাল, গোল-রিম, বাদামী লেন্স হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে। এটি আমাদেরকে ব্যবহারকারীর প্রতিনিধিত্ব শিখতে এবং তারপর তাদের অনুসন্ধান এবং সম্পূর্ণ অভিজ্ঞতাকে ব্যক্তিগতকৃত করতে সাহায্য করেছিল।
- এই সিস্টেমটি পরবর্তীতে দল দ্বারা আরও উন্নত করা হয়েছিল এবং সম্পূ