В этом выпуске я беру интервью у Джонатана Морра (вице-президента по науке о данных в ZEFR).



03 - Джонатан Морра
В этом выпуске я беру интервью у Джонатана Морра (вице-президента по науке о данных в ZEFR). open.spotify.com



Ты выучишь:

  • Путь Джонатана Морры к науке о данных
  • Карьерный совет Джонатана в области науки о данных
  • как работает сопоставление в eHarmony: совместимость, родство и распространение
  • основные инструменты, используемые специалистами по обработке данных в eHarmony
  • потрясающие алгоритмы и фреймворки, о которых вы, возможно, не слышали
  • как группы обработки данных и продуктовые группы могут работать вместе более эффективно
  • возможности для создания инструментов науки о данных
  • важность сообщества, евангелизации и рассказывания историй в науке о данных

* Примечание. на момент записи этой записи Джонатан Морра был директором по науке о данных в eHarmony. В настоящее время он является вице-президентом по науке о данных в Zefyr.

Знакомьтесь, Джонатан Морра

Джон Морра получил степень BSE от Johns Hopkins in Biomedical Engineering (BME). Джон также получил степень магистра и докторскую степень в области BME в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. После получения степени он работал в небольшой компании по компьютерной радиографии в Торрансе, где писал радиологическое программное обеспечение (PACS). Через год ему не терпелось открыть собственную компанию, и он стал соучредителем Medical Vision Systems, где разработал подход на основе машинного обучения для сегментации изображений у пациентов с предоперационной лучевой онкологией. Через MVS он был соавтором выигравшего гранта NIH SBIR. После MVS Джон стал соучредителем The Oncode Group для создания дозиметрического программного обеспечения в помощь аварийным работникам.

После Oncode Group Джон стал старшим инженером-программистом в области машинного обучения в eHarmony.

В eHarmony он разработал методы машинного обучения, которые, помимо прочего, помогают в понимании, сопоставлении изображений и мошенничестве. Он разработал открытый исходный код для некоторых из своих программ и участвует в разработке других программ, включая структуру представления моделей, Aloha, и крупномасштабного линейного ученика, Vowpal Wabbit. Джон поднялся по карьерной лестнице в eHarmony, в конечном итоге став директором по науке о данных, где он курировал все усилия по машинному обучению в компании. Недавно Джон занял должность вице-президента по Data Science в ZEFR. В этой роли он курирует все усилия по машинному обучению и науке о данных по созданию моделей, управляемых данными, которые помогают ZEFR доставлять лучший контент своим клиентам.

Помните: подпишитесь на Data Minds!

Получайте уведомления о новых интервью с ведущими специалистами в области данных со всего мира; подпишитесь на Data Minds.

Избранные ссылки из серии

Упомянутые люди

Показать заметки

  • Путь Джонатана к науке о данных:
    Бакалавриат по биомедицинской инженерии в Университете Джона Хопкинса = ›PHD в области биомедицинской инженерии =› понимание изменений в мозге = ›Ручное отслеживание вокселов для автоматизации с помощью Машинное обучение = ›Разработка =› Основанная компания Medical Vision Systems (2011) = ›Веб-разработка в Rails =› Вацлав выступает на конференции ML Meetup в Лос-Анджелесе = ›Старший инженер-программист в области машинного обучения в eHarmony =› Директор по науке о данных в eHarmony
  • Проекты с открытым исходным кодом… Vowpal Wabbit
  • Уроки основателя (в большом количестве шляп). Важность межличностных навыков.
  • Вацлав выступает на встрече ML Meetup в Лос-Анджелесе = ›Джонатан присоединяется к eHarmony в качестве старшего инженера-программиста в области машинного обучения в eHarmony
  • Наставники и группа поддержки во время путешествия
  • Подружиться с Райаном Диком. Scala, Aloha и влюбленность в функциональное программирование.
  • Как работает соответствие в eHarmony: совместимость, родство и распространение
  • День из жизни команды DS в eHarmony
  • Команда моделирования, работа по проповедованию и рассказывание историй, Работа с командами разработчиков
  • Совет для продуктовых команд: важность неизменности
  • Два рекомендуемых направления работы с данными Джонатана
  • Основные инструменты в eHarmony:
    - Группа Scala внутри магазина Java
    - Apache Spark
    - Vowpal Wabbit
    - H2o.ai
  • DS Pet Peeves - определение науки о данных
  • Важность различного фона
  • Будущее глубокого обучения
  • Возможности для создания инструмента
  • Автономное машинное обучение и понятное человеку машинное обучение
  • Обзор инструментов и библиотек
  • Вопросы по быстрой стрельбе

Подпишитесь на Data Minds

Получайте уведомления о новых интервью с ведущими специалистами в области данных со всего мира, подпишитесь на Data Minds.