Kjetil Dyrland
Dataingeniør i Oslo
Jeg jobber med dataplattformer og maskinlæring. I Tet Digital bygger jeg dbt-modeller på Snowflake. Før det var jeg halvannet år i Lerøy Seafood, der jeg flyttet dataene til Databricks på Azure og satte modeller i produksjon, og to og et halvt år i Bouvet med datapipelines for Equinor.
Jeg har en master i programvareutvikling og maskinlæring og er medforfatter på to artikler om evaluering av klassifikatorer. Gjennom Dyrland Data & AI tar jeg data- og AI-oppdrag, og jeg lager iOS-apper.
Erfaring
-
Sep. 2026 – nå
Tet Digital AS
Dataingeniør
Jeg bygger dbt-modeller på Snowflake. Rådata kommer inn, går gjennom testede staging- og mellomlag, og kommer ut som dokumenterte dataprodukter som analytikere og dashboards bygger på.
- dbt-modeller i lag, fra kilde til dataprodukt
- Tester og dokumentasjon på hver modell
- SQL skrevet for Snowflake, lintet og gjennomgått
Snowflake, dbt, SQL
-
Jan. 2026 – nå
Dyrland Data & AI
Gründer
Mitt eget selskap. Data- og AI-prosjekter for kunder, som fakturakontroll for Entro, og iOS-appene lenger ned på siden.
- Fakturakontroll i kundeportalen til Entro
- Åtte apper på App Store
Next.js, TypeScript, Postgres, Swift, Cloudflare
-
Jan. 2025 – aug. 2026
Lerøy Seafood
Dataingeniør
Jeg ledet flyttingen av Lerøys lokale datainfrastruktur til Databricks på Azure, og tok flere maskinlæringsmodeller fra idé til produksjon.
- Prisprognoser for spotpris på laks, i produksjon
- OCR-modell som leser konnossementer
- En intern AI-chatbot
- Pipelines i Delta Live Tables og PySpark, styrt gjennom Unity Catalog
Databricks, Azure, PySpark, Delta Live Tables, Unity Catalog
-
Aug. 2022 – des. 2024
Bouvet
IT-konsulent
Dataingeniør på et Equinor-prosjekt. Databehandling i stor skala i Databricks på Azure, der jeg gjorde tunge ETL-jobber raskere og mer stabile.
- Stordata-pipelines for Equinor
- Ytelse og stabilitet i ETL
Databricks, Azure, PySpark
-
Aug. 2018 – juni 2022
Høgskulen på Vestlandet
Studentassistent
Emner i programmering, algoritmer og datastrukturer, systemutvikling, operativsystemer, distribuerte systemer og maskinlæring. Jeg rettet innleveringer og eksamener og hjalp studenter på lab.
Utdanning
M.Sc. i programvareutvikling og maskinlæring
HVL og Universitetet i Bergen, 2020 til 2022
Karakter A. Masteroppgave om maskinlæring i legemiddelutvikling, sammen med Mohn Medical Imaging and Visualization Centre.
Utvekslingssemester i informatikk
University of California, San Diego, høsten 2019
B.Sc. i dataingeniørfag
Høgskulen på Vestlandet, 2017 til 2020
Bacheloroppgave: en mobilapp for Kronbar på Android og iOS.
Databricks Certified Data Engineer Associate
Databricks, september 2024
Forskning
To artikler jeg var med på å skrive under masteren, om hvordan man vurderer og bruker en klassifikator når ulike feil koster ulikt. Artiklene er på engelsk.
Does the evaluation stand up to evaluation? A first-principle approach to the evaluation of classifiers
Kjetil Dyrland, Alexander S. Lundervold and P.G.L. Porta Mana. arXiv:2302.12006, February 2023.Why F1, MCC and AUC can pick the wrong classifier, and what to measure instead. 2023Don't guess what's true: choose what's optimal. A probability transducer for machine-learning classifiers
Kjetil Dyrland, Alexander S. Lundervold and P.G.L. Porta Mana. arXiv:2302.10578, February 2023.Turning a classifier's scores into real probabilities, so decisions can account for what mistakes cost.Verktøy
- Data
- Snowflake, dbt, Databricks, PySpark, Delta Lake, Delta Live Tables, Unity Catalog, PostgreSQL, Supabase
- Maskinlæring
- Decision theory, Bayesian methods, classifier evaluation, XGBoost, CNNs, MLflow, LLMs
- Sky
- AWS, Azure, Cloudflare, Vercel, Docker, GitHub Actions
- Språk
- Python, SQL, TypeScript, Swift, Rust, Java
- Apper og web
- SwiftUI, SwiftData, React, Next.js, FastAPI, Xcode Cloud
