Elena K.

Elena K.

Senior Data Scientist

Ukraine
Vertrauenswürdiges Mitglied seit 2021
7 Jahre Erfahrung

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

PythonPython7 Jahre
Data Science5 Jahre

Erfahrung4

Evo

Teamleiterin der DatenwissenschaftlerInnen

Evo
Transportation and Logistics
Sep 2019 - Feb 2021 · 1J 5M
  • 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.
TensorFlowTensorFlow
XGBoostXGBoost
PandasPandas
Cloudmade

Senior Datenwissenschaftlerin

Cloudmade
Cloud Computing
Jun 2017 - Aug 2019 · 2J 2M
  • 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.
TensorFlowTensorFlow
XGBoostXGBoost
PandasPandas
PrivatBank

Middle-Datenwissenschaftlerin

PrivatBank
Banking and Finance
Jul 2015 - Jul 2017 · 2J
  • 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.
TensorFlowTensorFlow
OpenCVOpenCV
XGBoostXGBoost
Pocketguard

Junior Data Scientist

Pocketguard
Personal Finance
Jan 2015 - Jun 2015 · 5M
  • Provide customers analytics;
  • Develop one of the core application features - prediction of users' spends.

Ausbildung

OHD
Oles Honchar Dnipropetrovsk Nationale Universität
Systeme und Methoden für die Entscheidungsfindung2014 - 2015
OHD
Oles Honchar Dnipropetrovsk National University
System Analysis2010 - 2014

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