Jay Dang Berkeley, CA \* jaydang@berkeley.edu \* 808-469-2858 \* github.com/JiachengDang EDUCATION University of California, Berkeley September 2021 - Jan 2024 (expected) B.A. Computer Science, Overall GPA: 3.8, Major GPA: 3.94 Berkeley, CA Coursework: Deep Learning, Algorithms, Data Structure, Software Engineering, Computer Architecture, Optimization, Discrete Math, Probability and Random Processes, Web Development Awards: ISEF 2021 3rd place, HSSEF 2021 1st place, Congressional App Challenge 2021 State Champion, NOIP 2017 1st place WORK EXPERIENCE Co-Founder, Markit.ai Co. May 2022 - Present Big data analytics company providing AI-based predictive analytics on digital marketing performance. I designed product architecture and features and managed the dev team. Reached $4k in revenue and ~100 users in the first month of launch. Managed 10 software engineers using OKR, organized dev and product sync, and launched the first product in 2 months. Created 4 ML-based algorithms to perform analytic prediction using Tensorflow and Pytorch, outperforming competitors by 23%. Speed up user flow operations by 10x(than competitors) by parallelizing ML models and load balancing with Nginx and Gunicorn. Architectured the WebUI using React/TypeScript, integrated SEO using Next.js, and deployed with CI/CD using AWS Amplify. Implemented Role-based REST API Endpoints and data fetching, processing, and storage pipeline with Flask and AWS. Machine Learning Engineer Intern, Luum Robotics Inc. May 2022 - July 2022 Robots Company in Oakland focuses on optimizing cosmetic services in the beauty industry with machine learning. I expanded the features of the ML system and detection algorithms. Built an ML-based computer vision algorithm with OpenCV and YoloV5 that improved detection tasks’ accuracy by 20%. Architectured ML infrastructure with C++ and TensorRT that increase model deployment efficiency and performance by 400%. Data Scientist Intern, C. Light Technologies Inc. Feb 2022 - May 2022 Medical Device Company analyzes fundus images for early disease detection using CV and Deep learning. I expanded features on data infrastructure to process and analyze image data. Implemented data pipeline in Linux to generate image data and ensure data quality with OpenCV and statistical model using Numpy, SQL, and Python, improved image data quality and model accuracy by 15%. Trained and compared object detection models on retinal images, researched object tracking schema on video sequences to support ML detections and stabilize traces using Pytorch and OpenCV. PROJECTS Glaucomark Oct 2019 - Jun 2021 Software and hardware project offering an ML-based solution for large-scale early glaucoma screening with accuracy, accessibility, and scalability. Researched and designed an innovative ML-based algorithm that diagnoses glaucoma with 97% accuracy in under one minute, published the algorithm in a peer-reviewed journal as the first author. Deployed a full-stack React/Node JS web service for online early glaucoma diagnosis from user-inputted retina images. Interviewed 15+ external stakeholders for professional and business development insights, and presented to multiple science fairs. AppDev at ‘Iolani Aug 2020 - Jun 2021 Found a student software engineer community that develops applications to benefit the campus community, facing 300+ student users. Built a Vue/Firebase website providing user-friendly laundry room monitoring service to reduce congestion, officially accepted. Designed an interactive text-based video game to educate high school seniors about college loans, used by college counselors. Created a web-based launchpad that combines and syncs beatbox audio clips with sound effects to produce amazing music. Led a 7-member engineering team, proposed and researched product insights, oriented members, and set development goals. SKILLS Languages: Python, Java, C/C++, C#, Bash, Javascript, TypeScript, HTML/CSS, R, SQL Tools/Frameworks: React/ Redux, Vue, Next.js, Node JS, Flask, SQLite, Tensorflow, Pytorch, Nginx, Gunicorn, Numpy, pandas Platforms: Amazon AWS(EC2, S3, DynamoDB, Lambda, Cognito, ECS/ECR), Google Cloud Platform, TensorRT, Docker, CI/CD
jaydang@berkeley.edu \* 808-469-2858 \* github.com/JiachengDang 교육 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스 2021년 9월 - 2024년 1월 (예정) 컴퓨터 과학 학사, 전체 평점: 3.8, 전공 평점: 3.94 버클리, 캘리포니아 교과과정: 딥 러닝, 알고리즘, 데이터 구조, 소프트웨어 공학, 컴퓨터 아키텍처, 최적화, 이산 수학, 확률 및 랜덤 프로세스, 웹 개발 어워드: ISEF 2021 3위, HSSEF 2021 1위, 국회 앱 챌린지 2021 주 챔피언, NOIP 2017 1위 업무 경험 공동 설립자, Markit.ai Co. 2022년 5월 - 현재 디지털 마케팅 성과에 대한 AI 기반 예측 분석을 제공하는 빅 데이터 분석 회사. 제품 아키텍처와 기능을 설계하고 개발팀을 관리했습니다. 출시 첫 달에 4천 달러의 매출과 약 100명의 사용자를 달성했습니다. OKR을 사용하여 10명의 소프트웨어 엔지니어를 관리하고 개발 및 제품 동기화를 조직하여 2개월 만에 첫 번째 제품을 출시했습니다. Tensorflow 및 Pytorch를 사용하여 분석 예측을 수행하는 4개의 ML 기반 알고리즘을 생성하여 경쟁사보다 23% 더 뛰어난 성과를 달성했습니다. ML 모델을 병렬화하고 Nginx와 Gunicorn으로 로드 밸런싱하여 사용자 흐름 작업 속도를 10배(경쟁사 대비) 향상시켰습니다. React/TypeScript를 사용하여 WebUI를 아키텍처화하고, Next.js를 사용하여 SEO를 통합하고, AWS Amplify를 사용하여 CI/CD를 배포했습니다. Flask와 AWS를 사용하여 역할 기반 REST API 엔드포인트와 데이터 가져오기, 처리 및 저장 파이프라인을 구현했습니다. 머신 러닝 엔지니어 인턴, 루움 로보틱스 Inc. 2022년 5월 - 2022년 7월 오클랜드에 위치한 로봇 회사는 머신러닝을 통해 미용 산업에서 미용 서비스를 최적화하는 데 중점을 둡니다. 저는 ML 시스템과 감지 알고리즘의 기능을 확장했습니다. OpenCV와 YoloV5로 ML 기반 컴퓨터 비전 알고리즘을 구축하여 감지 작업의 정확도를 20% 향상시켰습니다. 모델 배포 효율성과 성능을 400% 향상시키는 C++ 및 TensorRT로 ML 인프라를 구축했습니다. 데이터 과학자 인턴, C. Light Technologies Inc. 2022년 2월 - 2022년 5월 의료 기기 회사에서 CV 및 딥 러닝을 사용하여 안저 이미지를 분석하여 질병을 조기에 발견합니다. 이미지 데이터를 처리하고 분석하기 위해 데이터 인프라의 기능을 확장했습니다. 리눅스에서 데이터 파이프라인을 구현하여 이미지 데이터를 생성하고, Numpy, SQL, Python을 이용한 OpenCV 및 통계 모델로 데이터 품질을 확보하여 이미지 데이터 품질과 모델 정확도를 15% 향상시켰습니다. 망막 이미지에서 물체 감지 모델을 훈련 및 비교하고, 비디오 시퀀스에서 물체 추적 스키마를 연구하여 Pytoch 및 OpenCV를 사용하여 ML 감지를 지원하고 트레이스를 안정화했습니다. 프로젝트 Glaucomark 2019년 10월 - 2021년 6월 정확성, 접근성, 확장성을 갖춘 대규모 녹내장 조기 검진을 위한 ML 기반 솔루션을 제공하는 소프트웨어 및 하드웨어 프로젝트. 1분 이내에 97%의 정확도로 녹내장을 진단하는 혁신적인 ML 기반 알고리즘을 연구 및 설계하고, 이 알고리즘을 제1저자로 동료 검토 저널에 발표했습니다. 사용자가 입력한 망막 이미지로 온라인 녹내장 조기 진단을 위한 풀스택 React/Node JS 웹 서비스를 배포했습니다. 15명 이상의 외부 이해관계자와 인터뷰를 통해 전문성 및 비즈니스 개발 인사이트를 얻고 여러 과학 박람회에서 발표했습니다. 2020년 8월~2021년 6월 캠퍼스 커뮤니티에 도움이 되는 애플리케이션을 개발하는 학생 소프트웨어 엔지니어 커뮤니티를 설립하여 300명 이상의 학생 사용자와 마주했습니다. 세탁실 혼잡을 줄이기 위해 사용자 친화적인 세탁실 모니터링 서비스를 제공하는 Vue/Firebase 웹사이트를 구축하여 공식적으로 승인받았습니다. 대학 카운슬러가 사용하는 대학 대출에 대해 고등학교 3학년 학생들에게 교육하는 대화형 텍스트 기반 비디오 게임을 설계했습니다. 비트박스 오디오 클립과 음향 효과를 결합하고 동기화하여 멋진 음악을 생성하는 웹 기반 런치패드를 만들었습니다. 7명으로 구성된 엔지니어링 팀을 이끌며 제품 인사이트를 제안 및 연구하고, 팀원들을 지도하고, 개발 목표를 설정했습니다. 기술 언어: Python, Java, C/C++, C#, Bash, Javascript, TypeScript, HTML/CSS, R, SQL 도구/프레임워크: React/ Redux, Vue, Next.js, Node JS, Flask, SQLite, Tensorflow, Pytorch, Nginx, Gunicorn, Numpy, pandas 플랫폼: Amazon AWS(EC2, S3, DynamoDB, Lambda, Cognito, ECS/ECR), Google Cloud Platform, TensorRT, Docker, CI/CD