Onur S.

Data Scientist

Onur er en dygtig Data Scientist med fire års kommerciel erfaring i it-sektoren, hvor han primært har arbejdet med Big Data, forskning, IoT, Deep Learning, Chatbots og machine learning.

Han er en dygtig problemløser, der opnår et objektivt overblik og genererer levedygtige løsninger - analytisk og velorganiseret med en solid teoretisk ingeniørmæssig og matematisk baggrund og han lærer hurtigt nye teknologier.

Han kan spille en afgørende rolle i hele projektets udviklings-/support life cycle for at sikre, at kvalitetsløsninger opfylder forretningsmålene. Desuden har han en god holdånd og er tidsorienteret.

Hovedekspertise
  • Python
    Python 5 år
  • Data Science 3 år
  • Machine Learning
    Machine Learning 3 år
Andre færdigheder
  • Data Analytics 4 år
  • Git
    Git 4 år
  • Linux
    Linux 4 år
Onur
Onur S.

Turkey

Match med udvikler her

Udvalgt oplevelse

Beskæftigelse

  • Data Scientist

    Pazarama, Turkey - 1 år 11 måneder

    • Arbejde på søgemaskine med ElasticSearch og implementering af semantisk søgemetode ved hjælp af ordindlejringer.
    • Bygning af dynamiske og statiske anbefalingsmotorer til kunderne, mens de handler og besøger platformen. – Trænede Sasrec- og Ssept-modeller til sekventielle anbefalinger og trænede fasttext-modeller baseret på den semantiske nærhed mellem de viste produkter og ønskelisteprodukterne.

    Teknologier:

    • Teknologier:
    • Python Python
    • Data Science
    • Machine Learning Machine Learning
    • NumPy NumPy
    • MySQL MySQL
    • ElasticSearch ElasticSearch
  • Forskningsingeniør

    Huawei Turkey - 1 år 1 måned

    • Arbejder på at udtrække brugerintentioner fra søgeforespørgsler på Huawei App Gallery og bruger mBERT-modellen til at klassificere søgte forespørgslers kategori i tre niveauer.
    • Gruppering af forespørgsler på tyrkisk, russisk og andre nødvendige sprog for at annotere dem og træne en klassifikationsmodel til at udtrække oplysninger om, hvilke kategorier brugerne søger efter, for at kunne vise bedre resultater.
    • Deltog i et forskningsprojekt om emnebaseret tekstgruppering. Eksperimenter med forskellige grupperingsalgoritmer på forskellige datasæt for at evaluere og opnå et fikspunkt.
    • Forskning i projektet Hierarchical Superordinate Word Representations med henblik på at forbedre ordvektorer og semantiske ligheder mellem underkategorier og overklasser.

    Teknologier:

    • Teknologier:
    • Python Python
    • Data Science
    • Machine Learning Machine Learning
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • TensorFlow TensorFlow
    • Data Analytics
  • Specialist i kunstig intelligens

    ETIYA, Turkey - 5 måneder

    • Byggede en søgemaskinetjeneste baseret på semantiske dokumenter for Akbank, en af de største banker i Tyrkiet, for at kunne nå et vilkårligt dokument i bankens database ved hjælp af ordindlejringer. Benyttede ELK stack på Docker, ElasticSearch til indeksering af data og anvendelse af funktionen cosinussimilaritet til at finde den semantiske lighed mellem søgte forespørgsler og dokumentets indhold, titel og beskrivelse.
    • Trænede grupperingsmodel til anbefalingsmotor ud over at bruge ordindlejringer. Implementerede prøvebrugerlogdata og trænede word2vec-modellen med funktionerne for produkter og datoer i rækkefølge for hver kunde og repræsenterede disse funktioner med ordvektorer. Grupperede alle kunder ved hjælp af k-means-modellen for at tildele nye brugere baseret på deres produktsøgning og anbefale produkter i overensstemmelse hermed. Desuden justerede han denne model til statistisk at anbefale, når brugeren kommer for at handle efter en session, og dynamisk ved at ændre de anbefalede produkter, mens brugeren lægger produkter i sin indkøbskurv. Denne model blev udrullet og købt af Basbug Otomotiv, en af de største forretninger, der sælger bilreservedele.

    Teknologier:

    • Teknologier:
    • Data Science
    • Machine Learning Machine Learning
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • ElasticSearch ElasticSearch
    • Data Analytics
    • Docker Docker
  • Forskningsingeniør

    Xinapse, South Korea - 1 år 1 måned

    • Arbejdede på at opbygge et spørgsmåls- og svarsystem til engelsk og koreansk ved hjælp af BERT for at erstatte det regelbaserede system, der var blevet implementeret i virksomhedens chatbot-arkitektur;
    • Oprettede en koreansk nyhedsdatacrawler fra Naver-nyhedssiden ved hjælp af EFK (ElasticSearch + Fluentd + Kibana)-stak indeni Docker-containeren;
    • Implementerede en mere effektiv tokeniseringsmetode for Hangeul (koreansk) ved navn Sentencepiece, hvor oprindeligt Wordpiece-tokenisering er implementeret inden i BERT. (Udført af Korea Industrial Research Institute);
    • Han byggede også en model til at forudsige erhvervscyklusindekser baseret på tidsserier af koreanske nyhedsdata for en specifik branche. Implementerede Topic Modeling med NMF, semantisk analyse af nyhedsdata, dynamisk faktormodel, latent tærskelmodel osv.

    Teknologier:

    • Teknologier:
    • Data Science
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • TensorFlow TensorFlow
    • ElasticSearch ElasticSearch
    • Kibana Kibana
    • Keras Keras
    • Selenium Selenium
    • Docker Docker
    • Linux Linux

Uddannelse

  • BSc.Datalogi og teknik

    Kangnam University, Sydkorea · 2015 - 2019

Find din næste udvikler inden for få dage, ikke måneder

Vi kan hjælpe dig med at levere dit produkt hurtigere med en erfaren fjern-programmør. Alt fra 239 kr/time. Du betaler kun, hvis du er tilfreds med den første uge.

Book en 25-minutters samtale, hvor vi:

  • udfører behovsafdækning med fokus på udviklingsopgaver
  • Forklar vores proces, hvor vi matcher dig med kvalificerede, godkendte udviklere fra vores netværk
  • beskriver de næste trin for at finde det perfekte match på få dage

Er du i tvivl om, hvor du skal starte?

Lad os snakke om det

I kan starte samarbejdet inden for få dage.