Elena K.

Senior Data Scientist

Elena Kasianenko verfügt über mehr als sechs Jahre Erfahrung als Datenwissenschaftlerin. Sie beherrscht verschiedene verbreitete Programmiersprachen.

Elena Kasianenko ist erfahren in den Bereichen Python, Data Engineering, Data Science, Apache Kafka, Apache Spark, Azure Data Factory, Teradata und Neo4j.

Sie gibt hoch qualifizierte Empfehlungen für bildbasierte Systeme für Bekleidungskataloge, Klassifizierungsmodelle für Suchanfragen und fortgeschrittene Empfehlungssysteme für fortgeschrittene Fahrzeugfunktionen ab.

Hauptkompetenz
  • Python
    Python 7 Jahre
  • Data Science 5 Jahre
  • Data Engineering 5 Jahre
Andere Fähigkeiten
  • TensorFlow
    TensorFlow 4 Jahre
  • XGBoost
    XGBoost 4 Jahre
  • Pandas
    Pandas 4 Jahre
Elena
Elena K.
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Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Teamleiterin der DatenwissenschaftlerInnen

    Evo - 1 jahr 5 monate

    • Leitung eines Teams von 5 DatenwissenschaftlerInnen.
    • Agil gearbeitet, um funktionsübergreifende Projekte zum Entwerfen und Testen neuer Algorithmen und Modelle zu etablieren.
    • Unterstützung der Organisation für das Ableiten von Werten aus der Datenwissenschaft und der Analyse.
    • Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um sich über analytische Projektanforderungen zu beraten, Methoden zu besprechen und Ergebnisse auszuhandeln.
    • Entwicklung eines bildbasierten Empfehlungssystems für einen Kleiderkatalog.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • TensorFlow TensorFlow
    • XGBoost XGBoost
    • Pandas Pandas
    • Databricks Databricks
  • Senior Datenwissenschaftlerin

    Cloudmade - 2 jahre 2 monate

    • Entwickelte ein fortschrittliches Empfehlungssystem für Fahrzeugfunktionen basierend auf persönlichen Vorlieben und Flottenmustern.
    • Entwickelte Routen- und Zielvorhersage basierend auf Fahrzeug- und Mobiltelefonsignalen.
    • Entwickelte ein Simulations-Verkehrsagent für die echte Stadt.
    • Entwickelte eine Verkehrsschätzung mithilfe einer Handykamera.
    • Entwicklung einer Erkennung, dass der Fahrer zum Auto geht, basierend auf Daten von Zeitreihen.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • TensorFlow TensorFlow
    • XGBoost XGBoost
    • Pandas Pandas
    • Databricks Databricks
  • Middle-Datenwissenschaftlerin

    PrivatBank - 2 jahre

    • Erforschung neuer Möglichkeiten, um herauszufinden, was getan werden kann.
    • Unterstützung bestehender Kreditmodelle.
    • Das vorherige Scorecard-Modell auf der Grundlage der logistischen Regression wurde geändert, um Modelle mit einer starken Zunahme der Modellmetriken zu verstärken.
    • Das Modell wurde in der Produktion als API bereitgestellt und funktionierte in Echtzeit.
    • Entwickelte ein Modell, das unhöfliche Äußerungen in Dialogen zwischen Kunden und Managern in Bankfilialen erkennt.
    • Entwickelte das Modell für die Vorhersage von Geldabhebungen von Geldautomaten.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • OpenCV OpenCV
    • TensorFlow TensorFlow
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • XGBoost XGBoost

Ausbildung

  • MSc.Systeme und Methoden für die Entscheidungsfindung

    Oles Honchar Dnipropetrovsk Nationale Universität · 2014 - 2015

  • BSc.Systemanalyse

    Oles Honchar Dnipropetrovsk Nationale Universität · 2010 - 2014

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