Chip Franzén est ingénieur logiciel chez InnerPlant, où il conçoit et développe les pipelines de données et d’apprentissage automatique de l’entreprise pour la détection agricole, notamment dans les domaines de l’IoT, de la vision par ordinateur et de la télédétection. Avant InnerPlant, il a consacré plusieurs années à l’application de l’apprentissage automatique à l’agriculture dans des entreprises comme Granular et Indigo. Il y a travaillé sur l’évaluation des terres, l’identification de la couverture des sols par vision par ordinateur, les pipelines de données spatiales et les MLOps pour les modèles agronomiques et les API d’inférence fondés sur la télédétection. Chez InnerPlant, il met son expérience full-stack au service de la transformation de signaux biologiques et géospatiaux complexes en résultats fiables, prêts pour la production et utilisables dans les processus de travail réels des équipes. Il possède un BA de l’université Duke et un master scientifique en science des données de Galvanize.
