Prof. Dr. Jelena Milosevic,

Senior Data Scientist bei Yokoy AG, Zürich, Schweiz

• Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung multimodaler ML-Lösungen im Bereich Dokumentenverständnis und Informationsextraktion, in enger Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um die Abstimmung mit Geschäftszielen und technischen Anforderungen sicherzustellen.
• Konzeption und Leitung eines Evaluations-Frameworks zum Benchmarking von LLMs, mit Optimierung von Genauigkeit, Latenz und Kosten, um die bestmögliche Passung zum Unternehmens-Ökosystem zu erreichen.
• Steuerung der End-to-End-Umsetzung des ML-Modellentwicklungsprozesses: von der Erhebung und Analyse der Business-Anforderungen und der Einbindung relevanter Stakeholder über Datenanalyse, Feature Engineering und Modellentwicklung bis hin zur Erstellung von Deployment-Pipelines mithilfe von Cloud-Technologien — mit dem Ziel einer nahtlosen Integration in bestehende Systeme.

• Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung produktionsreifer Machine-Learning-Methoden.
• Wartung ausgerollter Modelle (Monitoring, Drift-Erkennung, Retraining).

• Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Anomalieerkennungssystemen zur Erkennung von Netzwerkangriffen.
• Forschung im Bereich Adversarial Machine Learning.

• Konzeption und Entwicklung überwachter, Machine-Learning-basierter Erkennungsmethoden, die hinsichtlich der gewünschten Erkennungsgenauigkeit, Zeit und des Energieverbrauchs flexibel tunable/parametrierbar sind.
• Visiting Researcher bei Intel Research and Development, Dublin, Irland.
• Energieeffiziente Implementierung eines Deep-Learning-Systems zur Erkennung von Gesichtsemotionen.

• Implementierung von Anomalieerkennungsalgorithmen für die Zeitreihenanalyse.

• Einbeziehung von Sicherheit als zusätzliche Dimension in Design-Space-Explorationen.
• Anomalieerkennungsmethoden zur Identifikation kardialer Probleme.

• Sprachanalyse sowie Optimierung von Audio-Codecs für die MIPS-Architektur.