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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 7 Jahre
- Data Science 5 Jahre
- Data Engineering 5 Jahre
Andere Fähigkeiten
- TensorFlow 4 Jahre
- XGBoost 4 Jahre
- Pandas 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
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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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