Oguz K.

• Designed and deployed an ML-based record linkage system for hotel booking data, using probabilistic matching algorithms to improve customer data completeness by 12%, enabling better tracking of customer behavior and spending patterns;

• Implemented an automated booking prediction framework covering 400+ hotels and 25M+ customers, leading to a 17% increase in conversion rates by replacing manual decision processes;

• Built and maintained scalable data pipelines integrating multiple data sources with automated weekly predictions and monthly retraining schedules;

• Architected end-to-end MLOps solutions on Kubernetes, ensuring reliable model deployment and performance monitoring;

• Led the development of containerized APIs and automated CI/CD pipelines, streamlining the deployment process and improving system reliability;

• Collaborated with product and business teams to align technical solutions with business objectives and measure impact;

• Integrated external data sources and implemented dynamic feature selection to enhance model performance and adaptability;

• Developed comprehensive monitoring systems to track model performance and data quality in production;

• Optimized model training and inference pipelines to handle large-scale data processing efficiently;

• Implementierung von Modellen zur Schätzung des Einkommens, der Darlehensgrenze und der Ausfallwahrscheinlichkeit, um in einer türkischen Staatsbank manuelle Entscheidungsfindungsprozesse durch automatisierte ML-Frameworks zu ersetzen
• Design und Entwicklung von CRM-Segmentierung und Modellen zur Anschaffungsneigung für eine private Bank unter Verwendung von Kundschaftsdaten, um die Wirksamkeit von Marketingkampagnen zu verbessern
• Durchführung von Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modellauswahl zur Optimierung der Modellleistung und -genauigkeit
• Beaufsichtigung des Einsatzes von Modellen des maschinellen Lernens in der Praxis, um eine nahtlose Integration in bestehende Systeme und Prozesse zu gewährleisten
• Schritt halten mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und der Data Science, um die Anwendung von Best Practices und modernsten Techniken zu gewährleisten

• Provided data science and analytics services for ad-hoc projects, demonstrating a strong commitment to delivering data-driven insights and solutions;

• Developed a multiclass clustering pipeline by utilizing embedding techniques, specifically Bio ClinicalBERT, combined with neural network models. This pipeline was employed to predict patient ICD codes based on hospital reports for a medical startup company;

• Successfully implemented campaign digital performance prediction models for an e-commerce company, enabling data-driven decision-making in their marketing efforts;

• Employed anomaly detection models to identify and highlight unusual patterns or outliers in the digital campaign performance data, helping the e-commerce company proactively address issues and optimize their strategies;

• Collaborated closely with project stakeholders to gather requirements, understand project objectives, and define success criteria;

• Conducted data preprocessing, feature engineering, and model development, ensuring the robustness and accuracy of the solutions provided;

• Leveraged state-of-the-art data science and machine learning techniques to deliver high-quality and actionable insights to clients;

• Maintained effective communication with project teams, providing regular updates on project progress and addressing any questions or concerns;

• Demonstrated adaptability and a problem-solving mindset when faced with complex and challenging data science tasks;

• Contributed to the success of medical startup and e-commerce companies by delivering data-driven solutions that improved their decision-making processes and overall performance.

• Implementierung von NLP- und Clustering-Modellen zur effektiven Segmentierung der digitalen Verbrauchendenlandschaft von Unilever auf der Grundlage von Daten zum Online-Verhalten, was zu einem besseren Verständnis der Stammkundschaft des Unternehmens führte
• Konzeption und Beaufsichtigung der Einführung einer Power-BI-Dashboard-Plattform, die Marketing- und Social-Analytics-Daten in Echtzeit zusammenfasste und zu einem wertvollen Instrument für Entscheidungstragende innerhalb des Unternehmens machte
• Anerkennung durch die Aufnahme der Power-BI-Dashboard-Plattform in die Top 20 der weltweit aktivsten Dashboards von Unilever, was die hohe Wirkung und Nutzung im gesamten Unternehmen widerspiegelt
• Ausgeprägte analytische und technische Fähigkeiten bei der Nutzung von NLP- und Clustering-Techniken, um aus großen Datensätzen aussagekräftige Muster zu extrahieren und so die datengestützte Entscheidungsfindung bei Unilever zu fördern
• Maßgeblicher Beitrag zum Marktverständnis und zur Marketingeffektivität von Unilever durch die Bereitstellung von datengestützten Erkenntnissen und nutzungsfreundlichen Dashboards, die die strategische Planung und Ausführung unterstützen

• Entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Datenerhebungsrahmen für die ersten B2B- (Business-to-Business) und D2C- (Direct-to-Consumer) Marken von Unilever
• Nachweislich fundierte Kenntnisse in der Strategieentwicklung und Implementierung von Datenerhebungsprozessen, die mit den Zielen von Unilever in Einklang stehen und zur datengesteuerten Entscheidungsfindung des Unternehmens beitragen
• Starker Fokus auf Datenschutz und Compliance, um sicherzustellen, dass alle Datenerhebungsaktivitäten den einschlägigen Vorschriften und Branchenstandards entsprechen
• Kontinuierliche Überprüfung und Verfeinerung der Datenerfassungsrahmen, um sie an die sich wandelnde Marktdynamik und das Konsumverhalten anzupassen und so die Fähigkeit von Unilever zu verbessern, auf dem Markt agil und flexibel zu bleiben
• Entscheidender Beitrag zur Schaffung der Grundlage für datengesteuerte Einblicke und personalisierte Kundschaftserfahrungen für die B2B- und D2C-Marken von Unilever, was zu deren Wachstum und Erfolg beiträgt

• Assumes responsibility for overseeing all Google Analytics implementations across brand and campaign websites, ensuring accurate tracking and data collection;

• Manages the setup and configuration of Google Analytics for multiple websites, ensuring that the tracking code is correctly deployed and tracking goals are defined;

• Collaborates with stakeholders to define and document key performance indicators (KPIs) for digital performance measurement, aligning reporting with business objectives;

• Regularly monitors and analyzes website traffic and user behavior using Google Analytics to provide actionable insights for optimizing digital strategies;

• Generates comprehensive reports and dashboards to track digital KPIs, presenting findings to relevant teams and stakeholders;

• Conducts data quality checks and troubleshooting to address any issues or discrepancies in Google Analytics data;

• Stays up-to-date with industry best practices and Google Analytics updates to continuously improve tracking and reporting processes;

• Ensures data privacy and compliance by implementing appropriate settings and configurations within Google Analytics;

• Works collaboratively with web development and marketing teams to implement tracking enhancements and improve data accuracy;

• Provides guidance and training to team members on Google Analytics and digital performance reporting to enhance the team's analytical capabilities.