Fähigkeiten
Zusätzliche Fähigkeiten (28)
Branchenkenntnisse
Duc Tam in wenigen Worten
- Erfahrener KI-Ingenieur & Cloud-Migrations-Experte mit Promotion in Künstlicher Intelligenz (700+ Zitationen)
- Cloud-Ingenieur mit mehrjähriger Erfahrung in Cloud-nativen Systemen und MLOps-Pipelines
- Erfahren in Fertigung, Bankwesen und Industrieanwendungen
- Fokus auf Testautomatisierung und produktionsreife Deployments
- Ehemaliger Dozent für Mathematik, Programmierung, Datenbanken mit Schwerpunkt auf Cloud- & KI-Anwendungen
Projekt- und Berufserfahrung
- Deutsches Technologieunternehmen,Projektleiter – ProzessautomatisierungJanuar 2024 - Heute (1 Jahr und 6 Monate)GermanyKundenprojekt - Deutsches Technologieunternehmen, Deutschland Januar 2024 – Heute• Entwurf einer AWS EKS Clusterarchitektur unter Verwendung von Kubernetes Operatoren und benutzerdefinierten Ressourcen für die Verarbeitung geschäftlicher Daten• Implementierung von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions• Entwicklung von performance-optimierten Python-Diensten mit FastAPI und Async I/O für High-Throughput-Datenverarbeitung• Entwicklung eines Frontends mit Vue.js 3 unter Verwendung der Composition API und des Vite Build-Tools• Erstellung von Terraform-Modulen für Multi-Cloud-Deployment zur Unterstützung von AWS EKS und GCP GKE
- Führender deutscher Haushaltsgerätehersteller DeutschlandProjektleiter - ProduktionstrackinglösungMASCHINENBAUJuni 2023 - Dezember 2023 (6 Monate)• Implementierung einer Produktverfolgungspipeline mit TorchServe und KubernetesCRDs für Model Serving• Entwicklung von PyTorch-Modellen mit EfficientNet-B4 Backbone unterVerwendung von ONNX Runtime• Entwurf einer Event-Driven-Architektur mit RabbitMQ und Redis Streams fürEchtzeitverarbeitung• Erstellung von CI/CD-Pipelines für ML-Modelle mit MLflow• Implementierung von Modellquantisierung mit der PyTorch Quantization API fürEdge-Deployment• Technologien: Kubernetes, PyTorch, ONNX Runtime, Redis, RabbitMQ, MLflow
- Führender Chemiekonzern, Deutschland Februar 2023 – Dezember 2023Anomalieerkennungssystem für IndustrieprozesseCHEMIEFebruar 2023 - Dezember 2023 (10 Monate)• Entwicklung von LSTM-basierter Anomalieerkennung mit PyTorch mit ONNXRuntime Deployment• Implementierung einer Echtzeit-Pipeline mit Apache Kafka und Go Channels fürHigh-Throughput-Daten• Erstellung eines automatisierten Drift-Erkennungssystems mit AWS SageMakerModel Monitor• Integration von Grafana-Dashboards mit Prometheus-Metrikensammlung
Externe Empfehlungen
Ausbildung und Abschlüsse
- Ph.D. in Artificial Intelligence, Computer VisionAlbert-Ludwigs-Universität Freiburg2019Ph.D. in Artificial Intelligence, Computer Vision
- Master in InformatikKarlsruher Institut für Technologie (KIT)2015Master in Informatik
- Bachelor of Science in Computer ScienceOtto-von-Guericke-Universität Magdeburg2013Bachelor in Computer Science