Are 24 de ani și este licențiat al Politehnicii București, iar acum se pregătește să finalizeze un master care combină partea de finanțe cu cea de machine learning și big data.
S-a ocupat de mai tot ce ține de calculatoare: de la partea de circuite la cea de creat aplicații întregi, la lucrul cu baze de date, inclusiv de machine learning. În septembrie 2020 a intrat în echipa Termene ca și specialist pe partea de machine learning.
Ce faci la Termene?
Termene are foarte multe date, iar ele se pot aranja într-un fel în care, dacă i le dai cuiva, el să poată trece prin ele și să găsească acolo posibile nereguli sau faptul că datele unor firme arată cam la fel. Dar cel mai rapid e să dai toate aceste date unui calculator, iar el își poate da seama mult mai rapid decât tine de lucrurile astea. E mai eficient, plus că poți să-i ceri anumite mici modificări fără să ajungi să te plângi că „iar trebuie să fac asta”. Cam asta este machine learning: îi dai niște date calculatorului, el se uită peste ele și își dă seama de asemănări între date. Iar tu te uiți peste rezultate, mai modifici anumite lucruri, e o rafinare permanentă. E un du-te-vino permanent între calculator și omul care face machine learning.
Din perspectiva unui business, ce înseamnă asta?
Înseamnă timp scutit și folosirea eficientă a informațiilor. Multe firme au date, dar nu toate într-o formă utilă, astfel încât să poată scoate ceva din ea, lucruri care să-i ajute pe viitor să facă profit, să-și crească business-ul. De multe ori datele nu sunt folosite la capacitate maximă. Noi asta facem, prin machine learning.
Ce înseamnă pentru tine să lucrezi pe zona asta la Termene?
E super-mișto să lucrezi aici. Sunt oameni care te ajută să înveți, să te dezvolți și să ajungi la capacitate maximă. Totul e foarte OK: și ca mediu de învățare, și din punctul de vedere a ceea ce faci.
.png)
.png)
