
Data Engineer
Mit Kenntnissen in SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, SAS Forecast Studio, Python, SQL, PL/SQL, Apache Airflow und OpenShift AI entwickelt Ayşe effiziente Datenpipelines und robuste analytische Lösungen, die komplexe Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln.
Einer ihrer wichtigsten Erfolge war die Entwicklung und Einführung von Kreditbewertungsmodellen für Geschäftskunden, einschließlich der erfolgreichen Erstellung von Ausfallwahrscheinlichkeits-Scorecards, die die Risikobewertung und die Entscheidungsgenauigkeit verbesserten.
Ayşe ist dafür bekannt, dass er technische Exzellenz mit strategischem Verständnis verbindet und durchgängig datengesteuerte Werte liefert, die das Unternehmenswachstum und die betriebliche Effizienz unterstützen.




Conducted fraud detection analysis and implemented business rules to identify suspicious transactions;
Applied regression, clustering, decision tree, and neural network algorithms for predictive modeling;
Performed social media analytics and text mining to detect anomalies and patterns in unstructured data;
Utilized SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, and SAS SNA for data modeling and network analysis;
Worked with Base SAS, Python, and R for data manipulation and analytical model development;
Performed fraud detection and implementation of business rules;
Applied regression, cluster analysis, decision tree, and neural network algorithms;
Conducted social media analytics and text mining;
Worked with SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, SAS SNA, Base SAS, Python, and R.

Performed data preparation, cleansing, and analysis to support business intelligence and forecasting initiatives;
Developed short-term and long-term demand forecasting models using statistical and machine learning techniques;
Conducted descriptive analysis, time series modeling, cluster analysis, and decision tree analysis to uncover business insights;
Applied neural network algorithms to improve prediction accuracy;
Scheduled automated reporting and analytics jobs;
Utilized SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, and SAS Forecast Studio, along with Base SAS and Python for model development and reporting;
Performed data preparation, data cleansing, and data analysis;
Developed short-term and long-term demand forecasting models;
Applied descriptive analysis, time series analysis, cluster analysis, decision tree analysis, and neural network applications;
Managed scheduling of jobs and reporting;
Worked with SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, SAS Forecast Studio, Base SAS, and Python.
Worked with SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, and SAS Forecast Studio;
Utilized SAS Social Media Analytics, SAS Text Miner, and SAS Visual Analytics.
Alle Data Engineers, die sich bei Proxify beworben haben, werden auf einer Skala von 0 bis 300 in technischer Exzellenz bewertet, einem der fünf von uns bewerteten Parameter. Diese Bewertung spiegelt ausschließlich die technische Exzellenz wider, basierend auf Interviews, Heimaufgaben, Live-Coding-Sitzungen und/oder Leistungsbewertungen am Arbeitsplatz. Die Kurve zeigt, wie alle bewerteten Data Engineers in diesem Bereich verteilt sind, wo unsere Akzeptanzschwelle für diesen Parameter liegt und wo sich Ayşe befindet.

Issued Jan 2019
Credential ID DY6YWRSKCJFQ1NW3

Issued Jan 2019
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