Chip Franzén è ingegnere del software presso InnerPlant, dove progetta e realizza le pipeline di dati e machine learning dell’azienda per applicazioni di rilevamento agricolo, con particolare attenzione a IoT, visione artificiale e telerilevamento. Prima di InnerPlant ha applicato per anni il machine learning all’agricoltura in aziende come Granular e Indigo, lavorando su valutazione dei terreni, identificazione della copertura del suolo tramite visione artificiale, pipeline di dati spaziali e MLOps per modelli agronomici e API di inferenza basati sul telerilevamento. In InnerPlant mette a frutto la propria esperienza full-stack per trasformare segnali biologici e geospaziali complessi in risultati affidabili e pronti per la produzione, utilizzabili dai team nei flussi di lavoro reali. Possiede un BA della Duke University e un M.Sc. in Data Science di Galvanize.
