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lalitpur,
nepal
Aquí son las 1:33 a. m.
Se unió el febrero 15, 2016
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recomendaciones
Suvrat J.
@suvratjoshi
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lalitpur,
nepal
100 %
Trabajos finalizados
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Dentro del presupuesto
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A tiempo
N/A
Tasa de recontratación
Full-stack Developer | 8+ Years of Experience
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Cambios guardados
Mostrando 1 - 4 de 4 reseñas
$25,00 USD
JavaScript
V
•
₹750,00 INR
JavaScript
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$550,00 USD
PHP
JavaScript
Python
HTML5
jQuery / Prototype
+1 más
L
•
$222,00 USD
PHP
JavaScript
Software Architecture
HTML5
jQuery / Prototype
•
Experiencia
Product Manager
mar 2022 - Presente
Working on various domain like Healthcare, Finance, Legal using knowledge of AI, ML, NLP, OCR.
Product Owner
ago 2018 - mar 2022 (3 años, 7 meses)
I am responsible for product management related operations of LogPoint product lines and have a strong background and understanding of the Cyber Security domain. I have been continuously involved in playing the technology & architecture roles for building enterprise-grade cybersecurity systems. My work also includes interacting with customers and cross-functional teams to drive in the resolution of customer issues.
Software Engineer
nov 2015 - jul 2018 (2 años, 8 meses)
I am responsible for UI and webserver development for the LogPoint SIEM product. I also have contributions in architecting different areas of the product like building the visualization framework, pluggable architecture implementation, etc.
Educación
Bachelors in Computer Engineering
(4 años)
Calificaciones
Certified Spark NLP Data Scientist
John Snow Labs
2022
Certified Spark NLP Data Scientist
Publicaciones
Anomaly Detection in Distributed Streams
Springer, Singapore
The detection of anomaly in real time from logs arriving at very high velocity and are in huge volume requires a distributed framework with high throughput and low latency. In this research, statistical method has been implemented for finding the suspicious associations in Spark Streaming, a highly scalable distributed and streaming framework. The models were deployed in both local mode as well as in cluster mode to perform anomaly detection on server logs.
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