Håkon er leder for data og analyse i Alv AS. I tillegg til denne lederrollen, jobber Håkon nå som Machine Learning Engineer / Data Engineer på et prosjekt innenfor Subsurface Analytics i Equinor, hvor målet er å bruke maskinlæringsmodeller for forecasting av gassproduksjon i Pennsylvania. Her har han ansvaret for å bygge et MLOps-rammeverk med bruk av Azure Machine Learning, Github Actions og Terraform. Tidligere har Håkon jobbet som Data Scientist / Data Engineer på et prosjekt for Fygi Technologies AS, hvor han har hatt ansvaret for å operasjonalisere en maskinlæringsmodell som var utviklet av en tidligere konsulent. Dette innebærte blant annet å utvikle et API i Python, legge til Docker som kan kjøres på et embedded produkt "FygiEye" og utvikle en MLOps pipeline med GitHub actions for trening av modeller på en strukturert måte med evaluering, monitorering og versjonskontroll på data, metadata og modeller. Tidligere har Håkon også jobbet som Data Scientist på et prosjekt for Novatech, hvor han utviklet to maskinlæringsmodeller i Python som ble brukt for å predikere energiforbruket til oljeplatformer. Biblioteker som ble brukt var Pandas, Matplotlib og Scikit-learn. Håkon har også jobbet på prosjekt for Skiskytterforbundet som Data Engineer, hvor han jobbet i et team på tre personer fra Alv AS. I dette prosjektet hadde Håkon ansvar for å sette opp en ny arkitektur i Azure med både dev/test og prod-miljø. Han utviklet også pipelines i Azure Data Factory som bruker stored procedures i SQL, samt CI/CD i Azure DevOps og versjonskontroll med Git for datavarehus (SSDT), Power BI, Azure Data Factory og APIer. Fra september 2020 til og med januar 2021 jobbet han i bygg- og anleggsbransjen hos Veidekke, hvor han jobbet både som data scientist og data engineer på forskjellige prosjekter. Gjennom denne erfaringen har han utviklet kompetanse innen Python, PyTorch, Pandas, Azure Machine Learning, Computer Vision, Azure DevOps (MLOps) with Pipelines, Azure Blob Storage, ETL (Talend), SSAS, SSDT, DAX og Power BI. Håkon holder seks Microsoft-sertifiseringer i skytjenesten Azure, en sertifisering i ETL-verktøyet Talend og en sertifisering i dyp læring fra deeplearning.ai. Han har derfor både sertifisering og praktisk erfaring innenfor Azure, AI/Data Science, Power BI og ETL (Talend, Azure Data Factory, stored procedures), som gjør han egnet til å jobbe med alt fra innhenting av data og oppsett av skyarkitektur til både tradisjonell og avansert analyse.