Emil A.

Data Scientist

Emil Aydinsoy ist ein kompetenter Data Scientist und Doktorand mit vier Jahren Erfahrung im IT-Sektor, hauptsächlich in den Bereichen maschinelles Lernen, Forschung, Statistik und Data-Tools.

Er verfügt über solide theoretische Kenntnisse in Engineering und Mathematik sowie über eine hohe Problemlösungskompetenz und er geht immer analytisch und gut organisiert an seine Aufgaben heran. Er eignet sich neue Technologien schnell an, wodurch er wichtige Beiträge zur Projektentwicklung und zum Support-Lebenszyklus leisten kann.

Durch die Erarbeitung effektiver Lösungen spielt er eine Schlüsselrolle bei der Unterstützung von Stakeholdern im Unternehmen. In Zusammenarbeit mit Businessanalysten, Data Architects und Data Scientists entwickelt er dank seiner Expertise innovative Modelle, die auf Grundlage der Modell-Outputs neue Zielgruppensegmente ermitteln können.

Hauptkompetenz
  • Python
    Python 4 Jahre
  • Data Science 4 Jahre
  • Machine Learning
    Machine Learning 4 Jahre
Andere Fähigkeiten
  • TensorFlow
    TensorFlow 4 Jahre
  • Apache Spark
    Apache Spark 3 Jahre
  • AWS EC2
    AWS EC2 2 Jahre
Emil
Emil A.

Azerbaijan

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • Chief Strategy Partner

    QSS Analytics - 3 jahre 4 monate

    • Identifizierung strategischer Risiken und Mitwirkung an der Entwicklung von Risikominderungsstrategien
    • Aufstellung relevanter Kennzahlen und Leistungsindikatoren zur Messung des Fortschritts
    • Informierung über neue Engineering-Praktiken und Technologien
    • Verbesserung der agilen Praktiken
    • Förderung von Beziehungen und Kooperationen zum Aufbau starker Partnerschaften

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • Data Science
    • Microsoft Power BI Microsoft Power BI
    • OpenCV OpenCV
  • Wissenschaftler für mathematische Modellierung

    Azerbaijan National Academy of Science - 3 jahre 4 monate

    • Umwandlung von Reaktionsbedarf in testbare Hypothesen, Verfassen von Nachweisen sowie Prototypenentwicklung von Pipelines, die von Data Engineers weiterentwickelt und optimiert sowie von Data Scientists für maschinelles Lernen verwendet werden können.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • Data Science
    • Computer Vision
    • NLP
    • Scrapy Scrapy
    • OpenCV OpenCV
  • Data Scientist

    QSS Analytics - 4 jahre 4 monate

    • Erhebung und Analyse vergangener und aktueller Daten mit relevanter Computersoftware
    • Ermittlung von Methoden zur Betriebsoptimierung und zur Kostensenkung auf der Grundlage von Datenanalysen
    • Leitung eines Teams von Data Scientists
    • Planung und Überwachung von Datenprojekten
    • Bereitstellung von Tools für strategische Entscheidungen
    • Durchführung unabhängiger Forschung mit Problembeschreibung, Forschungsplan, experimentellem Design, Algorithmenentwicklung, Code-Implementierung und Benchmark-Vergleich
    • Implementierung modernster analytischer Prognoselösungen in den Bereichen Finanzen, Logistik und Vertrieb
    • Analyse von Forschungsartikeln

    Technologien:

    • Technologien:
    • Python Python
    • Data Science
    • PyTorch
    • Computer Vision
    • NLP
    • Scrapy Scrapy
    • OpenCV OpenCV

Ausbildung

  • Dr. Phil.Anwendung der mathematischen Modellierung im Chemieingenieurwesen

    Nationale Akademie der Wissenschaften, Aserbaidschan · 2021 - 2023

  • FortbildungBootcamp, Datenwissenschaft

    Akademie für Datenwissenschaft · 2020 - 2020

  • MSc.Erdöltechnik

    Staatliche Universität Baku · 2019 - 2021

  • BSc.Chemieingenieurwesen

    Staatliche Universität Baku · 2015 - 2019

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