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Onur S.
Data Scientist
Onur ist ein versierter Data Scientist mit vier Jahren Berufserfahrung im IT-Sektor, wo er hauptsächlich in den Bereichen Big Data, Forschung, IoT, Deep Learning, Chatbots und maschinelles Lernen arbeitet.
Er ist ein geschickter Problemlöser, der sich einen objektiven Überblick verschafft und praktikable Lösungen entwickelt. Er ist analytisch und gut organisiert, hat einen soliden theoretischen technischen und mathematischen Hintergrund und lernt schnell neue Technologien.
Er kann während des gesamten Entwicklungs-/Support-Lebenszyklus des Projekts eine wichtige Rolle spielen, um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige Lösungen die Geschäftsziele erfüllen. Darüber hinaus verfügt er über einen guten Teamgeist und ist fristorientiert.
Hauptkompetenz
- Python 5 Jahre
- Data Science 3 Jahre
- Machine Learning 4 Jahre
Andere Fähigkeiten
- Data Analytics 4 Jahre
- Git 4 Jahre
- Linux 4 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Datenwissenschaftler
Pazarama, Turkey - 2 jahre 7 monate
- Arbeit an einer Suchmaschine mit ElasticSearch und Einführung einer semantischen Suchmethode mit Worteinbettungen;
- Aufbau dynamischer und statischer Empfehlungsmaschinen für die Kundschaft beim Kauf und Besuch auf der Plattform – Training von Sasrec- und Ssept-Modellen für die sequentielle Empfehlung und Training eines Fasttext-Modells basierend auf der semantischen Nähe der Produkte hinsichtlich Aussehen und Wunschlistenprodukten.
Technologien:
- Technologien:
Python
- Data Science
Machine Learning
NumPy
MySQL
ElasticSearch
Forschungsingenieur
Huawei Turkey - 1 jahr 1 monat
- Arbeit an der Gewinnung von Abfrageabsichten aus Suchabfragen der Nutzenden in der Huawei App Gallery mithilfe des mBERT-Modells zur Klassifizierung der abgefragten Suchkategorien in drei Ebenen;
- Clustering von Abfragen auf Türkisch, Russisch und anderen erforderlichen Sprachen zur Annotierung. Training eines Klassifikationsmodells, um Informationen darüber zu extrahieren, nach welchen Kategorien Nutzende suchen, mit dem Ziel, bessere Ergebnisse anzuzeigen;
- Teilnahme an einem Forschungsberichtsprojekt zum themenbasierten Text-Clustering. Experimentieren mit verschiedenen Clustering-Algorithmen an verschiedenen Datensätzen, um einen Benchmark auszuwerten und zu erhalten;
- Forschung am Projekt Hierarchical Superordinate Word Representations zur Verbesserung von Wortvektoren und semantischen Ähnlichkeiten zwischen Unterkategorien und Oberklassen.
Technologien:
- Technologien:
-
Python
- Data Science
-
Machine Learning
-
NumPy
Pandas
Scikit-learn
TensorFlow
- Data Analytics
Lösungsspezialist für künstliche Intelligenz
ETIYA, Turkey - 5 monate
- Aufbau eines semantischen Dokument-Suchmaschinendiensts mithilfe von Worteinbettungen für Akbank, eine der größten Banken in der Türkei, über die auf jedes Dokument in der Datenbank der Bank zugegriffen werden kann. Verwendung des ELK-Stacks auf Docker, ElasticSearch für die Indexierung der Daten und einer Kosinus-Ähnlichkeitsfunktion, um die semantische Ähnlichkeit zwischen der Suchanfrage und dem Inhalt, Titel sowie der Beschreibung des Dokuments zu ermitteln
- Training eines Clustering-Modells für eine Empfehlungsmaschine als Ergänzung zur Verwendung von Worteinbettungen. Implementierung von Probe-Logdaten von Nutzenden und Training des Word2vec-Modells mit den Funktionen der für die einzelnen Kund:innen geordneten Produkte und Daten. Repräsentation dieser Funktion mit Wortvektoren. Clustering aller Kund:innen mithilfe des k-Means-Modells zur Zuweisung neuer Nutzenden auf Grundlage ihrer Produktsuche sowie zur Empfehlung entsprechender Produkte. Darüber hinaus Anpassung dieses Modells für statistische Empfehlungen, wenn Nutzende nach einer Session zum Einkauf zurückkehren, sowie dynamische Empfehlungen durch Ändern der empfohlenen Produkte, während Nutzende Produkte zu ihrem Warenkorb hinzufügen. Basbug Otomotiv, einer der größten Autoersatzteilhändler, verwendete und kaufte dieses Modell.
Technologien:
- Technologien:
- Data Science
-
Machine Learning
-
NumPy
-
Pandas
-
Scikit-learn
-
ElasticSearch
- Data Analytics
Docker
Forschungsingenieur
Xinapse, South Korea - 1 jahr 1 monat
- Aufbau eines Frage- und Antwortsystems für Englisch und Koreanisch mithilfe von BERT, um das regelbasierte System zu ersetzen, das innerhalb der Chatbot-Architektur implementiert worden war;
- Erstellung eines Crawlers für koreanische Nachrichtendaten von der Nachrichten-Website Naver mithilfe des EFK-Stacks (ElasticSearch, Fluentd und Kibana) innerhalb des Docker-Containers;
- Implementierung einer effizienteren Tokenisierungsmethode für Hangeul (Koreanisch), Sentencepiece genannt, bei der die ursprüngliche Wordpiece-Tokenisierung innerhalb von BERT implementiert wird (durchgeführt vom Korea Industrial Research Institute);
- Aufbau eines Indizierungsmodells zur Vorhersage von Geschäftszyklen basierend auf Zeitreihen von koreanischen Nachrichtendaten für eine bestimmte Branche. Implementierung von Themenmodellierung mit NMF, semantischer Analyse von Nachrichtendaten, einem dynamischen Faktormodell, einem latenten Schwellenmodell usw.
Technologien:
- Technologien:
- Data Science
-
NumPy
-
Pandas
-
TensorFlow
-
ElasticSearch
Kibana
Keras
Selenium
-
Docker
Linux
Ausbildung
BSc.Informatik und Ingenieurwesen
Universität Kangnam, Südkorea · 2015 - 2019
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