Salvatore M.
Data Scientist
Er arbeitete mit Aon, General und Allianz zusammen und entwickelte fortschrittliche Modelle in den Bereichen Versicherungen und Telematik. Indem er fundiertes Domänenwissen mit technischer Exzellenz verbindet, trägt er zur Produktentwicklung, zu Preis- und Nutzungserlebnisoptimierung bei.
Salvatore ist ein nachdenklicher und analytischer Problemlöser anerkannt für die Bewältigung komplexer Herausforderungen mit präzisen und innovativen Lösungen, die sowohl technische Qualität als auch geschäftliche Auswirkungen bieten.
Hauptkompetenz
Python8 Jahre
Data Science8 Jahre
Machine Learning8 Jahre
Scikit-learn8 JahreErfahrung3
Senior Data Scientist
- Entwickelte und implementierte Modelle mit Telematikdaten von versicherten Fahrzeugen
- Entwickelt mit einem FCN (Fully Convolutional Network) um Kunden anhand ihres Fahrverhaltens zu punkten
- Ein Absturzerkennungsmodell mit einem LSTM-Netzwerk entwickelt, um Fahrzeugabstürze zu identifizieren
- Mehrere Python-Pakete entwickelt (z. B. PyTorch-Dienstprogramme für Zeitserien Daten)
- Erstellt einen MLOps Stapel mit experimentellen Tracking, Model-Versionierung, Modell-Servierung und Überwachung
Docker
AWSPython
SQL
Rust
Data Scientist
- Entwicklung eines Echtzeit-Tiefenlernmodells zur Erkennung von Autoabstürzen mit Telematikdaten
- Entwicklung eines Kunden-Scoring-Modells basierend auf Fahrverhalten mit der LightGBM Bibliothek
- Bauen Sie ein Modell für die Verkehrsprognose auf, um die Verringerung der Anzahl der Schadenersatzansprüche aufgrund von COVID-19 Schlössern zu schätzen
- Entwicklung eines Verstärkungslernmodells zur Identifizierung der zu kontaktierenden Kunden, um die Konversionsrate von Marketingkampagnen zu maximieren
DockerPythonSQL
Google Cloud
TensorFlow
Data Scientist
- Entwicklung eines Dynamic Pricing Algorithmus, um den Ausgleich zwischen Konversionsrate und erwarteter Rentabilität im Einklang mit Geschäftszielen zu optimieren.
- Entwickelte Konvertierungs- und Kirchenmodelle mit Zufallsforst- und Verlaufsverstärkungsalgorithmen.
- Entwickelte Modelle, die der Bewertung der technischen Prämien zugrunde liegen.
- Beitrag zur Tarifentwicklung.
- Entwickelte Regressionsmodelle zur Vorhersage der Wettbewerberpreise.
PythonSQL
NumPy
XGBoost
PandasEignungstests
Excellence en ingénierie
Salvatore Gesamtleistung in einer 90-minütigen Live-Technikbewertung rangiert im top 5% der überprüften Data Scientist bei Proxify.
Zertifikate 6
Issued Apr 2024
Credential ID 8l8dydppwg
Python
DagsterIssued Nov 2020
PythonSQLGoogle CloudNumPyPandasScikit-learnMachine Learning
PySpark
Issued Apr 2024
Credential ID 8l8dydppwg
PythonDagsterPortfolio
Hervorgehoben von Salvatore
1This Python package provides an efficient implementation of the Ramer-Douglas-Peucker algorithm using Rust and PyO3. The algorithm simplifies a curve composed of line segments by reducing the number of points while preserving the overall shape.
Ausbildung
Hör auf zu stöbern.
Lass dich schneller matchen.
Sprechen Sie mit einem Experten und erhalten Sie innerhalb von nur 2 Tagen maßgeschneiderte Matches aus unserem Netzwerk.
Zugriff auf über 6.000+ Experten
Werden Sie im Durchschnitt in 2 Tagen mit einem Entwickler zusammengebracht
Schnell und einfach einstellen mit 94% Übereinstimmungserfolg