Kjetil Vik
- Telefon: +47 98 76 54 32
- E-post: kjetil.vik@email.com
- Stad: Bergen, Norway
- LinkedIn: kjetil-vik-ai-research
Samandrag
Sju års erfaring med å leie og implementere komplekse forskingsprosjekt innan kunstig intelligens og maskinlæring, med fokus på optimalisering av algoritmar og datamodellering. Har utvikla og rulla ut prediktive modellar som har forbetra operasjonell effektivitet med opptil 25% i maritime og energisektorar.
Spesialisert i djuplæring, naturleg språkbehandling (NLP) og distribuert systemarkitektur for storskala dataanalyse. Har publisert fleire fagartiklar og presentert funn på internasjonale konferansar.
Arbeidserfaring
Leiande AI-forskingsingeniør, Oceanic AI Solutions AS -- Bergen, Norway
Mars 2020 – nåverande
-
Leiing av eit team på 5 forskarar i utviklinga av AI-drivne løysingar for maritim logistikk, noko som reduserte drivstofforbruket med 18% gjennom optimaliserte ruter.
-
Designa og implementerte ein djuplæringsmodell for prediktivt vedlikehald av undervassutstyr, som førte til 20% reduksjon i uventa nedetid.
-
Publiserte 3 fagfellevurderte artiklar om anvendt maskinlæring i marine miljø og presenterte resultata på to internasjonale konferansar.
Senior dataforskar, EnergiData AS -- Bergen, Norway
August 2016 – Februar 2020
-
Utvikla prediktive modellar for energiforbruk basert på historiske data og vêrmønster, som forbetra nøyaktigheita i prognosane med 15%.
-
Ansvarleg for analyse og tolking av store datasett for å identifisere trendar og avvik i energinettet, noko som sparte selskapet 10 millioner NOK årleg i driftskostnadar.
-
Implementerte og vedlikeheldt maskinlæringspipelinar for automatisert datahandsaming og modelltrening.
Utdanning
Universitetet i Bergen, Ph.d. i Datavitenskap med spesialisering i kunstig intelligens -- Bergen, Norway
August 2011 – Juni 2016
Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet (NTNU), Mastergrad i Informatikk -- Trondheim, Norway
August 2009 – Juni 2011
Ferdigheiter
Programmeringsspråk: Python (Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch), R, Java, SQL
Maskinlæring & AI: Djuplæring, Reinforcement Learning, NLP, Computer Vision, Prediktiv modellering, Algoritmeoptimalisering, Statistisk analyse
Skyplattformer & Verktøy: AWS (Sagemaker, EC2, S3), Docker, Kubernetes, Git, Apache Spark
Operativsystem & Databasar: Linux, PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch
Metodologi: Agile utvikling, Data Mining, Modellvalidering, A/B-testing