Luciano P.
Data Scientist
Er ist spezialisiert auf die Entwicklung prädiktiver und analytischer Lösungen für Churn-Vorhersage, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung und NLP-basierte Erkenntnisgewinnung, mit zusätzlicher Erfahrung in LLM- und RAG-Systemen.
Seine Expertise umfasst den gesamten Data-Science-Lebenszyklus, von ETL und Datenaufbereitung bis hin zur Modellentwicklung, Evaluierung und fortgeschrittenen Datenvisualisierung. Luciano arbeitet zudem mit AWS und Azure, um skalierbare und effiziente Datenlösungen zu entwickeln, die Produktionsanwendungsfälle unterstützen.
Mit einem starken Fokus auf die Umwandlung komplexer Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse wendet Luciano Data-Science- und KI-Techniken an, um fundierte Entscheidungsfindung zu unterstützen, Geschäftsprozesse zu verbessern und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Hauptkompetenz
Data Science9 Jahre
Python9 Jahre
SQL7 Jahre
Pandas6 JahreErfahrung4
Head of Data
- Verwaltung und Betreuung eines multidisziplinären Teams aus Data Scientists, Ingenieuren und Analysten, mit Förderung eines kollaborativen Umfelds, das auf Innovation, kontinuierliches Lernen und wirkungsvolle Ergebnisse ausgerichtet ist
- Bereitstellung technischer Anleitung und strategischer Ausrichtung über Projekte hinweg, zur Sicherstellung der Übereinstimmung mit Geschäftszielen und der erfolgreichen Umsetzung von Datenprojekten
- Entwurf und Implementierung datengetriebener Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme, mit Übersetzung von Stakeholder-Anforderungen in skalierbare Modelle und umsetzbare Erkenntnisse
- Förderung von Best Practices in Data Science, Analytics und Engineering zur Verbesserung der Workflow-Effizienz und der Gesamtqualität der Ergebnisse
MySQL
Apache SparkPython
Microsoft Power BI
NumPy
Senior Data Scientist
- Tätigkeit als Senior Data Scientist mit Leitung der Entwicklung und Bereitstellung eines Modells für das Inkassowesen
- Analyse historischen Zahlungsverhaltens und Kundendaten zur Identifizierung wichtiger Prädiktoren für die Schuldenrückgewinnung
- Bereitstellung des Modells in der Produktion sowie Überwachung seiner Leistung im Zeitverlauf
- Bereitstellung handlungsrelevanter Erkenntnisse für das Inkasso-Team zur Verbesserung von Targeting-Strategien
- Beitrag zu messbaren Verbesserungen der Rückgewinnungsraten und Senkungen der operativen Kosten
Apache SparkPythonData SciencePandas
Scikit-learn
Data Scientist
- Automatisierung von Content-Tagging mittels NLP-Techniken wie Word2Vec, FastText, SVM und Naive Bayes mit Python und AWS
- Entwicklung von Zielgruppenvorhersagemodellen mittels Random Forest und linearer Regression mit R und Python
- Aufbau von Empfehlungssystemen mittels Assoziationsregeln und Collaborative Filtering mit R
- Erstellung von Dashboards durch Datenaufbereitung mit SQL, Modellentwicklung mit R und Visualisierung von Ergebnissen mit R und Periscope
PostgreSQL
AWSPythonNumPyPandas
Data Scientist
- Credit risk modeling using Gradient Boosting for Banc Sabadell
- (SQL, R).
- Text Analyzing of keywords using NLP in R (text cleaning and
- Transformation, text classification usingSVM).
- Analytical tools as a R package (R, Spark, Hive, H20).
- Audience prediction for Mediaset (Spanish TV) using ARIMA (R).
- Air quality prediction usingGradient Boosting (Python, R).
AWSApache SparkPythonNumPyPandasExcellence en ingénierie
Alle Data Scientists, 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 Scientists in diesem Bereich verteilt sind, wo unsere Akzeptanzschwelle für diesen Parameter liegt und wo sich Luciano befindet.
Score 210 · Top 5% of engineers
Ausbildung
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