Snøkam logo Tilbake

Anine Harto

Seniorutvikler i Snøkam 💻 🕺🏼

Anine Harto
anine.harto@snokam.no
+47 938 91 814
Anine er data engineer og maskinlæringsutvikler, og har en bakgrunn fra fysikk og matematikk ved NTNU med spesialisering innenfor statistisk analyse. Hun har deltatt i flere analyse- og maskinlæringsprosjekter som utvikler der hun har vært ansvarlig for automatisering av dataflyter, datavalidering, modelltrening, modellevaulering og deploy av maskinlæringsmodeller ved bruk av Apache Airflow og Tensorflow. Hun har også erfaring fra flere dataplattformteam der hun har hatt ansvar for modellering, infrastruktur og utvikling av løsninger som kobler datakonsumere til dataprodusenter. I disse prosjektene har hun jobbet med eventbasert dataarkitektur og tradisjonelle datavarehus implementert i Azure og Databricks. Anine er også svært opptatt av at teknologi må kommuniseres og bli forstått av forretningssiden for å skape verdi, og har lang erfaring med å drive intern opplæring av konsepter rundt kunstig intelligens i tillegg til å holde en rekke foredrag på eksterne konferanser og hos kunde.
Cloud
Dataintegrasjon
Kunstig Intelligens

Prosjekter

Telenor ASA
02.2024 -
Telenor har nylig begitt seg ut på en reise for å migrere deres on-prem datavarehus til en moderne dataplattform i skyen. Cloud Analytics er et nyoppstartet team med en sentral rolle i denne reisen, og skal fungere som en hybrid mellom et dataplattform- og enabler team, med spisskompetanse i Data Cloud løsninger. I samarbeid med Telenor sitt plattform team som leverer løsninger på Azure og GCP, har Cloud Analytics ansvar for å bygge infrastrukturen for dataplattformen i Databricks ved bruk av Terraform. Teamet implementerer og vedlikeholder mikrotjenester på dataplattformen for å integrere datakilder og lage dataprodukter ved bruk av Apache Spark, Python og dbt. Her er det et stort fokus mot å gjøre disse tjenestene selvbetjente for å sikre en skalerbar datainfrastruktur. I tillegg til teamets tekniske ansvar, fungerer de også som et rådgivende team ovenfor datakonsumere i plattformen, og har ansvar for onboarding og opplæring i dataplattformteknologi for å fremme en data mesh tankegang.
Python
Databricks
Unity Catalog
GitHub
Github Actions
Terraform
dbt
PySpark
Delta Live Tables
Git
Azure
SQL
Azure Blob Storage
Vipps MobilePay
01.2023 - 02.2024
Python
PySpark
SQL
Azure
Terraform
dbt
Databricks
Unity Catalog
Git
Github Actions
Azure Event Hub
Figma
Azure Blob Storage
GitHub
Aker BP
01.2021 - 12.2022
Python
Azure
Databricks
SQL
Docker
Azure DevOps
Jira
Confluence
Git
Miro
Azure Data Factory
Azure Blob Storage
Azure Containers
Azure SQL
Azure Data Lake Storage
FastAPI
SAFe
Sanku
02.2020 - 12.2020
Dette prosjektet hadde tre hovedmål: 1. Bruke maskinlæring for å hjelpe Sanku med å redde flere liv. 2. Utvikle et godt dokumentert rammeverk ved bruk av Tensorflow Extended (TFX) i dette og fremtidige maskinlæringsprosjekter 3. Bygge intern kompetanse innen bruk av TFX, kontinuerlig utvikling og SCRUM.
Python
TensorFlow
TensorFlow Extended
Airflow
AWS
Kubernetes
GitHub
Github Actions
Git
Jira
Kubeflow
Pandas
NumPy
Scrum
Scrum master
Kappa Bioscience
09.2020 - 10.2020
Kappa Bioscience ønsket å oppnå større forståelse for hvilke parametere som påvirker hvor mye vitamin de klarer å produsere fra et sett med inngående reaktanter i prosessen. Disse reaktantene er svært dyre, så å blindt justere parametere er derfor ikke en optimal måte å oppnå innsikt. Prosjektet gikk derfor ut på å bruke statistisk analyse for å kunne svare på hvilke faktorer som styrer vitaminutbyttet og i hvilken retning, med mål om å optimalisere produksjonen.
Python
Scikit-Learn
Git
Seaborn
Pyplot
GitHub
Pandas
NumPy
Scrum
Accenture Center for IBM Technologies (ACIT)
08.2019 - 06.2020
ACIT Cloud Studio er en innovasjonssatsing for rask prototyping, og et samarbeid mellom Accenture og IBM Software. I Cloud studioet jobber ACIT med kunder for å omdanne deres ideer og visjoner til en fungerende prototype i løpet av en kort periode, for å teste og få innsikt i hva som er mulig og bør satses på videre. Dette realiseres ved bruk av Design Thinking, Rapid Prototyping og IBM sin skyplattform IBM Cloud.
Python
Qiskit
IBM Cloud
Git
GitHub
Mural
Trello
Scrum
Scrum master
Storytelling
NAV
08.2018 - 06.2019
Accenture hadde ansvar for vedlikehold og videreutvikling av pensjons- og bidragsløsningen siden august 2011. Pensjonsløsningen regnes som samfunnskritisk og har en saksbestand på ca. 1,1 million aktive stønadsytelser. Månedlige utbetalinger fra systemet er i størrelsesorden 20 mrd. NOK brutto. Prosjektet var i 2018/2019 organisert med 3 scrumteam som foretok all utvikling og test. Utviklingen av testdata og automatiserte tester var kritisk for å sikre kvaliteten til løsningen og sikre "rett utbetaling til rett tid".
SQL
SoapUI
Postman
Swagger
Python
Confluence
Jira
Git
Storytelling
Scrum

Arbeidsgivere

Senior Data Engineer i Vipps MobilePay
01.2023 - 08.2023
Senior Data Engineer i SnøkamSnøkam logo
09.2023 -
Data Engineering Specialist i Accenture
08.2018 - 12.2022
Summer intern i Accenture
06.2017 - 08.2018

Utdanning 🎓📚👨🏻‍🎓

Master i Fysikk og matematikk med spesialisering i industriell matematikk. (NTNU)
08.2013 - 06.2018

Kontakt meg

Anine Harto
anine.harto@snokam.no
+47 938 91 814