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CV Halvor的
halvorødegårdteigen是后端开发人员，重点关注DevOps。他的学术背景具有稳固的学术背景，并拥有NTNU的控制论和机器人学硕士学位。通过他在Statens Vegvesen和Statnett的订婚，他表现出了熟练的熟练程度，并获得了跨学科自主团队的团队负责人，Scrum Master和Developer的经验，并具有敏捷的开发方法。Halvor致力于持续增长，并在几项认证和课程上投入了时间。他在数个测试区域获得了iSTQB认证，卡夫卡（Kafka）通过汇合处获得了认可，并在Java，Kotlin和AWS上完成了课程。拥有将近三年的开发人员经验，他现在担任Statnett的支持团队中的团队负责人和Java后端开发人员。在这里，他开发了应用程序和框架，以简化事件驱动系统的质量保证。Halvor在使用临时OpenShift环境的CI/CD管道中的自动集成和价值链测试的解决方案的开发中也具有不可或缺的作用。他以前曾在Statens Vegvesen的测试数据团队中担任开发人员，在那里他使用Python生成合成测试数据和Java来开发用于测试数据管理的应用程序。该项目进一步揭示了要求Halvor在分析和生成合成数据进行测试的中央客户服务中承担责任的需求和潜力。作为一个人，Halvor随和，渴望学习“一切都可以学习”。他表现出了承担责任和所有权所有权的能力，并致力于在事后获得他可以为之骄傲的工作。他与自己专业领域内外的最新技术保持最新状态，并且他的广泛经验使他能够与不同的个性合作，并从跨学科的角度为整体解决方案做出了贡献。
已发表版本的引文（哈佛）：Nishimwe, A, Ruranga, C, Musanabaganwa, C, Mugeni, R, Semakula, M, Nzabanita, J, Kabano, I, Uwimana, A, Utumatwishima, JN, Kabakambira, JD 、 Uwineza, A、 Halvorsen, L、 Descamps, F、 Houghtaling, J、 Burke, B、 Bahati, O、 Bizimana, C、 Jansen, S、 Twizere, C、 Nkurikiyeyezu, K、 Birungi, F、 Nsanzimana, S 和 Twagirumukiza , M 2022, “利用人工智能和数据科学技术协调、共享、访问和分析卢旺达的 SARS-COV-2/COVID-19 数据（LAISDAR 项目）：研究设计和原理”，BMC 医学信息学和决策，卷22，214。https：//doi.org/10.1186/s12911-022-01965-9
摘要背景：自卢旺达爆发 COVID-19 疫情以来，已收集了大量 SARS-COV-2/COVID-19 相关数据，包括 COVID-19 检测和医院常规护理数据。不幸的是，这些数据分散在不同的数据结构或格式的孤岛中，无法用于增进对疾病的了解、监测其进展并生成指导预防措施的证据。该项目的目标是利用人工智能 (AI) 和数据科学技术协调数据集，以支持卢旺达政府监测和预测 COVID-19 负担的需求，包括医院入院率和总体感染率。方法：该项目将收集现有数据，包括医院电子健康记录 (EHR)、COVID-19 检测数据，并与社区调查的纵向数据相链接。观察性健康数据科学与信息学 (OHDSI) 的开源工具将用于通过观察性医疗结果伙伴关系 (OMOP) 通用数据模型 (CDM) 协调医院 EHR。该项目还将利用其他 OHDSI 工具进行数据分析和网络集成，以及 R Studio 和 Python。该网络将包括卢旺达多达 15 家医疗机构，其 EHR 数据将与 OMOP CDM 协调。预期结果：这项研究将产生一个技术基础设施，其中 15 家参与的医院和健康中心将在本地 Mac Mini（“数据节点”）上拥有 OMOP CDM 格式的 EHR 数据，以及一组 OHDSI 开源工具。中央服务器或门户将包含参与站点的数据目录，以及用于定义和管理分布式研究的 OHDSI 工具。中央服务器也会整合这些信息