AI Portfolio
Hubungi kami
Insinyur pembelajaran mesin, Bandung

Empat kelompok yang ditemukan, bukan ditebak

Gulir dan empat ratus dua puluh potongan teks dan gambar di atas menempati ruang embedding 768 dimensi yang diproyeksikan ke dua. Kelompoknya dibentuk model, namanya diberi manusia. Begitu hampir semua pekerjaan saya dimulai.

Ajak bicara proyekmuLihat proyek
Latensi dan biaya ditulisEvaluasi sebelum peluncuranKode diserahkan

Delapan tahun, yang bisa dihitung

8 tahun tahun membangun sistem pembelajaran mesin
14 sistem yang masih berjalan di produksi
180 ms milidetik p95 pada sistem tersibuk
31 persen biaya inferensi turun setelah kuantisasi

Tiga sistem, ditulis dengan kendalanya

Pengelompokan keluhan, perusahaan asuransi

Sembilan ribu keluhan sebulan masuk lewat empat kanal dan dibaca satu per satu. Kendalanya bukan akurasi, melainkan bahwa tim tidak percaya pada label yang tidak bisa mereka periksa.

Pengelompokan tanpa label awal, lalu setiap kelompok dinamai bersama tim. Waktu baca turun dari 6 jam menjadi 40 menit sehari, dan setiap keputusan model bisa ditelusuri ke tiga contoh terdekat.

Embeddingklasterisasi2025

Pencarian dokumen kebijakan, BUMN

Dua puluh dua ribu halaman aturan internal yang saling menimpa. Pencarian kata kunci gagal karena istilahnya berbeda antar direktorat.

Pencarian semantik dengan kutipan wajib: jawaban selalu menunjuk halaman asli. p95 180 milidetik pada mesin yang sudah mereka punya, tanpa GPU.

Pencarian semantikon premise2024

Deteksi cacat, pabrik komponen

Pemeriksaan visual manual pada 12 ribu komponen per sif, dengan mata yang lelah setelah dua jam.

Model kecil di komputer papan tunggal di jalur produksi, 40 milidetik per komponen. Cacat lolos turun 64 persen, dan operator tetap memutuskan.

Visi komputertepi jaringan2023

Yang terbuka untuk umum

embed-id Model embedding bahasa Indonesia yang kecil, dilatih ulang dari model terbuka untuk teks layanan pelanggan. Python1,2 rb retrieval-eval Alat evaluasi pencarian yang memaksa kamu menulis pertanyaan uji sebelum melihat hasilnya. Python410 tflite-jalur Contoh lengkap menjalankan model visi di komputer papan tunggal di jalur produksi, termasuk pengukuran latensinya. C++260

Yang saya kerjakan sendiri

Model

Embedding dan pencarianKlasifikasi teksVisi untuk pemeriksaanPenyetelan model terbuka

Produksi

Penyajian dengan batas latensiKuantisasi dan penyulinganPemantauan mutu keluaranPengujian A dan B

Perkakas

PythonPyTorchONNXTensorRTTFLitePostgres dengan pgvectorDockerKubernetes

Yang tidak saya kerjakan

Pelatihan model besar dari nolProyek tanpa data ujiSistem tanpa jalur manusia

Empat kolom itu, dengan kolom yang sengaja kosong

Delapan tahun

  1. 2021 sampai sekarang

    Insinyur lepas

    Sendiri, Bandung

    Bekerja langsung dengan tim produk, biasanya tiga sampai enam bulan per sistem, sampai sistemnya berjalan tanpa saya.

  2. 2019 sampai 2021

    Insinyur senior

    Sebuah perusahaan logistik

    Prakiraan permintaan dan penentuan rute. Di sini saya belajar bahwa model yang dua persen lebih baik tetapi sulit dijelaskan akan ditinggalkan.

  3. 2017 sampai 2019

    Ilmuwan data

    Sebuah perusahaan rintisan fintech

    Penilaian risiko dan deteksi kecurangan pada data yang jauh lebih kotor daripada yang pernah saya lihat di kuliah.

Tulisan

Pendidikan dan sertifikasi

Magister Informatika

Institut Teknologi Bandung

2017

Sarjana Teknik Elektro

Institut Teknologi Bandung

2015

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

Google Cloud

2022

Ajak bicara proyekmu

Ceritakan masalahnya dan data yang sudah ada, bukan model yang ingin dipakai. Saya balas dalam satu hari kerja dengan pendapat jujur, termasuk kalau menurut saya proyeknya tidak perlu AI.

EmailWebsiteGitHubLinkedIn