Andrea C.

Senior Data Scientist

Andrea ist ein Data Scientist mit zehn Jahren Erfahrung in Wissenschaft und Industrie und verbindet wissenschaftliche Strenge mit praktischen Geschäftslösungen.

Er ist spezialisiert auf Optimierung, Prognose und Bau von Datenpipelines, mit praktischer Erfahrung bei der Entwicklung von KI-betriebenen Systemen für Logistik, Einzelhandel und HR-Plattformen.

Bei der PVH Europe lieferte Andrea mit der Entwicklung einer linearen Programmierlösung 3 Mio. € pro Jahr Einsparungen und führte ein Lageroptimierungsprojekt mit genetischen Algorithmen durch. Er ist hochqualifiziert in Python, SQL, PySpark, Airflow und AWS.

Andrea ist bekannt für seine Liebe zum Detail und den kooperativen Ansatz, zeichnet sich in funktionellen Teams aus und wandelt komplexe Herausforderungen konsequent in skalierbare, hochwirksame Datenprodukte um.

Hauptkompetenz

  • Python
    Python 10 Jahre
  • Data Science 5 Jahre
  • Git
    Git 10 Jahre

Andere Fähigkeiten

  • AWS Athena
    AWS Athena 2 Jahre
  • XGBoost
    XGBoost 2 Jahre
  • PostgreSQL
    PostgreSQL 2 Jahre
Andrea

Andrea C.

Netherlands

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Data Scientist

    PVH Europe - 3 jahre 2 monate

    • Entworfen und implementiert ein lineares Programmierungsmodell zur Verbesserung der Auftragsabwicklung, wodurch geschätzte jährliche Einsparungen in Höhe von 3 Mio. € erzielt werden.
    • Eine wichtige Initiative für die Optimierung von Lager-Slotting mit Hilfe eines genetischen Algorithmus-basierten Ansatzes.
    • Aufbau robuster Datenpipelines mit PySpark und Airflow zur Automatisierung und Straffung des Berichtswesens für verschiedene Geschäftspartner.
    • Ausgebildete Prognosemodelle zur Vorhersage von Fußverkehr im Einzelhandel mit Hilfe von LSTM-basierten wiederkehrenden neuronalen Netzen.
    • Ein Zufallswald-Modell ausgebildet, um das eingehende Logistikvolumen zu prognostizieren und automatisierte Umschulungsworkflows einzuführen.
    • Wartung der CI-/CD-Infrastruktur und Docker-Umgebungen für das Data Science Team, um eine zuverlässige Cloud-Ausführung auf AWS zu gewährleisten.
    • Als Lead Code Reviewer anerkannt, die Qualität der Codierung überwacht und das interne Python Paket des Teams (dscin_ppy) betreut.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Docker Docker
    • AWS AWS
    • Python Python
    • SQL SQL
    • AWS S3 AWS S3
    • Bash Bash
    • Data Science
    • NumPy NumPy
    • Keras Keras
    • Pandas Pandas
    • AWS Athena AWS Athena
    • Git Git
    • VSCode VSCode
    • SciPy SciPy
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • ELT
    • Apache Airflow Apache Airflow
    • Matplotlib Matplotlib
    • ETL ETL
    • Machine Learning Machine Learning
    • Asana Asana
    • Problem solving
    • SAP SAP
    • Process Optimization
    • Supply Chain
    • PySpark PySpark
    • SAP S/4HANA SAP S/4HANA
    • Seaborn Seaborn

  • Data Scientist

    Listopro - 1 jahr 11 monate

    • Verbesserte die interne CRM-Suchmaschine der Plattform, indem ein XGBoost-Modell eingeführt wurde, das die Identifikationszeit der Bewerber um 40% verkürzte.
    • Erstellte und gewartete interne KPI-Dashboards mit Streamlit, mit interaktiven Visuals powered by Plotly.
    • Entwicklung eines Transformer-basierten NLP-Modells zur automatischen Klassifizierung von Jobbeschreibungen bei Bewerberfortsetzungen.
    • Abgebaute CRM-Systemdaten zur Aufdeckung und Beseitigung von Unregelmäßigkeiten und zur Verbesserung der Systemzuverlässigkeit.
    • Beitrag zur Backend-Entwicklung durch Erweiterung der Django-Funktionalitäten und Optimierung der Datenspeicherung zur besseren Unterstützung von maschinenlernenden Workflows und zukünftigen Skalierbarkeit.

    Technologien:

    • Technologien:
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • Django Django
    • Python Python
    • SQL SQL
    • Bash Bash
    • Data Science
    • Google Cloud Google Cloud
    • NumPy NumPy
    • XGBoost XGBoost
    • Pandas Pandas
    • Git Git
    • VSCode VSCode
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • ELT
    • Matplotlib Matplotlib
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • SQLAlchemy SQLAlchemy
    • Streamlit Streamlit
    • Plotly Plotly
    • Problem solving
    • Hugging Face Transformers Hugging Face Transformers
    • Seaborn Seaborn
    • DAX

  • Science 2 Data Science (fellow)

    Pivigo - 1 monat

    • Lieferte ein NLP-Projekt in einem Team von fünf mit Agile Methodik, um es von Ideation bis Prototyp.
    • Eine vollständige Textanalyse-Pipeline für Reinigung, Themen-Modellierung und Clustering eines Korpus menschlich geschriebener Dokumente.
    • Angewandte Tiefenlernmethoden, darunter ein BERT-basiertes Modell, um Schlüsselthemen zu extrahieren und die Informationsabfrage zu automatisieren.
    • Ein Klassifikationssystem zur Kennzeichnung und Kategorisierung eingehender Dokumente entwickelt und verkürzt die Onboarding-Zeit für neue Geschäftspartner.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Agile Agile
    • Git Git
    • VSCode VSCode
    • SciPy SciPy
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Matplotlib Matplotlib
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • Problem solving
    • Hugging Face Transformers Hugging Face Transformers
    • Hugging Face Hugging Face

  • Decision Intelligence Engineer

    White Space Energy - 3 monate

    • Entwicklung eines Backend-Prognosealgorithmus unter Verwendung von vom Kunden bereitgestellten Reservoir-Daten.
    • Liefert ein kundenspezifisches, flexibles Werkzeug, das die Erdgasproduktion in unterschiedlichen Szenarien vorhergesagt hat, um eine fundierte Betriebsplanung zu ermöglichen.
    • Verbesserte einen existierenden Python-Algorithmus, indem er ihn verallgemeinert, um breitere geologische und operative Bedingungen zu berücksichtigen.
    • In enger Zusammenarbeit mit dem Projektmanager, dem Software-Ingenieur, dem DevOps Spezialist und dem technischen Team des Klienten, um eine nahtlose Bereitstellung und Integration zu gewährleisten.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • Data Science
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Git Git
    • VSCode VSCode
    • SciPy SciPy
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Matplotlib Matplotlib
    • Problem solving
    • DAX

Ausbildung

  • Dr. Phil.Physics

    Stockholm University · 2014 - 2019

  • MSc.Physics

    University of Amsterdam · 2012 - 2014

  • BSc.Physics

    University of Trieste · 2007 - 2011

Finden Sie Ihren nächsten Entwickler innerhalb von Tagen, nicht Monaten

In einem kurzen 25-minütigen Gespräch würden wir gerne:

  • Auf Ihren Bedarf bezüglich des Recruitments von Software-Entwicklern eingehen
  • Unseren Prozess vorstellen und somit wie wir Sie mit talentierten und geprüften Kandidaten aus unserem Netzwerk zusammenbringen können
  • Die nächsten Schritte besprechen, um den richtigen Kandidaten zu finden - oft in weniger als einer Woche

Unterhalten wir uns

Jetzt Entwickler:innen finden, die innerhalb von wenigen Tagen starten können. Ohne Risiko.