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 4 Jahre
- Data Science 4 Jahre
- Machine Learning 4 Jahre
Andere Fähigkeiten
- TensorFlow 4 Jahre
- Apache Spark 3 Jahre
- AWS EC2 2 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Chief Strategy Partner
QSS Analytics - 3 jahre 11 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
- Data Science
- Microsoft Power BI
- OpenCV
Wissenschaftler für mathematische Modellierung
Azerbaijan National Academy of Science - 3 jahre 11 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
- Data Science
- Computer Vision
- NLP
- Scrapy
- OpenCV
Data Scientist
QSS Analytics - 4 jahre 11 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
- Data Science
- PyTorch
- Computer Vision
- NLP
- Scrapy
- 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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