Elena K.
Senior Datenwissenschaftlerin
Elena hat mehr als 6 Jahre Erfahrung als Datenwissenschaftlerin. Sie hat Erfahrung in einer Vielzahl von Anwendungsfällen, die von bildbasierten Empfehlungssystemen für Bekleidungskataloge, Klassifizierungsmodellen für Suchanfragen bis hin zu fortschrittlichen Empfehlungssystemen für Fahrzeugmerkmale reichen.
Hauptkompetenz
Python
7
Jahre
Data Engineering
5
Jahre
Data Science
5
Jahre
Andere Fähigkeiten
TensorFlow
4
Jahre
Keras
4
Jahre
XGBoost
4
Jahre
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
-
TensorFlow
-
XGBoost
Pandas
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
-
TensorFlow
-
XGBoost
-
Pandas
-
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
OpenCV
-
TensorFlow
PostgreSQL
-
XGBoost
Junior Datenwissenschaftlerin
Pocketguard - 5 monate
- Bereitstellung von Kundenanalysen.
- Entwicklung einer der Kernfunktionen der Anwendung - die Vorhersage der Ausgaben der Benutzer.
Technologien:
- Technologien:
-
Python
MSSQL
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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