Felipe A.

Data Scientist

Felipe on erittäin taitava Data Scientist, jolla on yli seitsemän vuoden kokemus fintech-, proptech-, edtech- ja konsultointialoilta. Hän yhdistää vahvan teknisen asiantuntemuksen koneoppimisessa kykyyn viestiä monimutkaisia käsitteitä tehokkaasti sidosryhmille.

Hänen tekninen asiantuntemuksensa kattaa edistykselliset Data Science- ja ML-työkalut, kuten Snowflake, dbt, Airflow ja MLflow. Urahetki oli hänen roolinsa Cambridge Universityssä, jossa hän kehitti ja opetti edistynyttä online-datan tiede-kurssia, esittäen sekä asiantuntemustaan että kykyään yksinkertaistaa monimutkaisia aiheita. Lisäksi Outra:lla hän oli avainroolissa varmistaen monimiljoonan dollarin sopimuksen Zooplan kanssa.

Felipen ainutlaatuinen yhdistelmä syvää teknistä tietämystä ja vahvoja kommunikaatiotaitoja tekee hänestä erottuvan ammattilaisen datatieteen alalla.

Tärkein asiantuntemus

  • Pytest
    Pytest 2 vuotta
  • AWS
    AWS 3 vuotta
  • Bash
    Bash 4 vuotta

Muut taidot

  • Agile
    Agile 4 vuotta
  • PyTorch
    PyTorch 2 vuotta
  • Asana
    Asana 1 vuotta
Felipe

Felipe A.

United Kingdom

Aloita tästä

Valittu kokemus

Työllisyys

  • Data Scientist

    Rylee - 1 year

    • Työskenteli Rylee'ssa, e-kaupalle, joka tarjosi asiakkaille tuotetietoja ja markkina-analysointia parantaakseen strategioita Bol.com:ssa ja Amazonissa.
    • Ansainnut Databricks-sertifikaatin Generative AI:sta, osoittaen asiantuntemusta RAG- ja Agent-malleissa.
    • Kehitti laajamittaisen myynnin ennustemallin käyttämällä Ryleen sisäisiä tietoja ja kirpputori-dataa Bol.com:sta voittoja ja bestsellerien tunnistamiseksi.
    • Rakensi API:n Flaskin ja AWS Lambdan avulla käsitelläkseen tuotepyyntöjä, tarjoten havaintoja ja myyntiennusteita.
    • Suunnitteli ja toteutti ETL-putkia dbt:, Airflow:, ja Spark:in avulla automatisoidakseen ominaisuuksien insinöörityötä, mukaan lukien asynkroninen ratkaisu tehokkaaseen datan hakemiseen Bol.com-API:sta kunnioittamalla nopeusrajoja ja rinnakkaistamalla suuressa mittakaavassa; myös automatisoinut datan sovittamisen eri myyjien välillä.
    • Käyttänyt PyTorchia ja Sparkia korkeasuorituskykyisten koneoppimisohjelmien optimoimiseen.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • MySQL MySQL
    • AWS AWS
    • Databricks Databricks
    • Apache Spark Apache Spark
    • Django Django
    • Flask Flask
    • Python Python
    • SQL SQL
    • Data Science
    • Digital Ocean Digital Ocean
    • TensorFlow TensorFlow
    • NumPy NumPy
    • XGBoost XGBoost
    • Pandas Pandas
    • Data Engineering
    • Scrum Scrum
    • Git Git
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • ELT
    • Data Analytics
    • Random Forest Random Forest
    • Clustering
    • SVM
    • PCA
    • Convolutional neural network Convolutional neural network
    • Transformer Network
    • Data Modeling
    • ETL ETL
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • FastAPI FastAPI
    • OpenAI API OpenAI API
    • Prompt Engineering
    • Large Language Models (LLM) Large Language Models (LLM)
    • Hugging Face Transformers Hugging Face Transformers
    • MLflow
    • Pipeline optimization

  • Data Scientist

    Homemove - 3 months

    • Työskenteli Homemovessa, kattavassa alustassa, joka tarjoaa muuttamiseen liittyviä palveluja, kuten kyselyitä, muuttoja ja asuntolainoja, integroituna yhteen sovellukseen.
    • Kehitti LLM-pohjaista neuvottelutyökalua, jonka avulla käyttäjät saivat tarjouksia ja neuvottelivat hintoja AI-chatbotin kautta, lisäsi käyttäjät automaattisesti CRM:ään ja varoitti myyntitiimiä menestyksekkään neuvottelun jälkeen, käyttäen OpenAI Assistantia ja GPT-malleja.
    • Johti skaalautuvaa data-muunnosaloitetta hyödyntäen Snowflakea pilvitietoarkistointia varten ja Sigma BI- ja visualisointityökaluina.
    • Suunnitteli ja toteutti ETL-putkia alusta alkaen käyttämällä Snowflakea, Pythonia, SQL:ää, dbt:tä ja Airflow'ta tietojen saannin ja muuntamisen automatisoimiseksi.
    • Rakensi ennustemallin markkinointikustannusten vähentämiseksi ja kohdentamisen parantamiseksi tunnistamalla korkeapotentiaaliset muuttoasiakkaat.
    • Käytti PyTorchia ja Snowparkkia edistykselliseen koneoppimiseen optimoinnin korkeasuorituskykyisille malleille.
    • Toimitettu ennustemalli, jota oli suunniteltu käytettäväksi sijoittajien houkuttelemiseen Homemoven Series A -rahoituksessa.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • MySQL MySQL
    • AWS AWS
    • ElasticSearch ElasticSearch
    • Databricks Databricks
    • Apache Spark Apache Spark
    • Django Django
    • Flask Flask
    • Python Python
    • SQL SQL
    • AWS Lambda AWS Lambda
    • AWS S3 AWS S3
    • Data Science
    • Regression testing
    • Digital Ocean Digital Ocean
    • TensorFlow TensorFlow
    • NumPy NumPy
    • XGBoost XGBoost
    • Keras Keras
    • Pandas Pandas
    • Data Engineering
    • PyTorch PyTorch
    • PyCharm PyCharm
    • Scrum Scrum
    • Git Git
    • SciPy SciPy
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • ELT
    • Matplotlib Matplotlib
    • Data Analytics
    • Random Forest Random Forest
    • Clustering
    • SVM
    • PCA
    • Convolutional neural network Convolutional neural network
    • Recurrent neural network
    • Transformer Network
    • Snowflake Snowflake
    • Data Modeling
    • ETL ETL
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • FastAPI FastAPI
    • SQLAlchemy SQLAlchemy
    • Streamlit Streamlit
    • Pytest Pytest
    • Plotly Plotly
    • OpenAI API OpenAI API
    • Prompt Engineering
    • Large Language Models (LLM) Large Language Models (LLM)
    • Vertex AI Vertex AI
    • Pinecone Pinecone
    • Hugging Face Transformers Hugging Face Transformers
    • MLflow
    • Pipeline optimization

  • Data Science Instructor and Course Developer

    Cambridge University & FourthRev - 8 months

    • Työskenteli datatieteen asiantuntijana FourthRev:ssä, luoden ja opettamalla edistyneitä online-datan tiede-kursseja Cambridge Universityn opiskelijoille.
    • Kehitti ja toimitti kattavan opetusohjelman, joka kattaa neuronaalisia verkkoja, NLP:tä AI:lle, valvomattua oppimista ja edistyneitä päätöspuumulkaisuja mukaan lukien XGBoost.
    • Sovelsi käytännön koneoppimista alusta alkaen ja käytti innovatiivisia opetustapoja parantaakseen opiskelijoiden sitoutumista ja oppimistuloksia.
    • Näytti syvällistä teknistä asiantuntemusta datatieteen ja koneoppimisen alalla, saamalla tunnustusta akateemisilta kollegoilta tehokkaasta opetuksesta ja opetusohjelman suunnittelusta.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • Data Science
    • NumPy NumPy
    • XGBoost XGBoost
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Matplotlib Matplotlib
    • Machine Learning Machine Learning
    • Pytest Pytest
    • Plotly Plotly
    • Neural Network

  • Data Scientist

    Outra - 2 years

    • Työskenteli Outra:lla, datavetoisessa kiinteistösisältöyhtiössä, joka erikoistui taloudellisten tietojen toimittamiseen asiakaspalveluiden optimointia varten.
    • Siirti alustaa Dataikusta omalayhteistoimintaan Intelligence Fabricin käyttäen MLflow, Airflow, Snowflake, GitHub Actions, AWS ja DBT data-insinöörityössä.
    • Kehitti kaksi merkittävää ennustemallia taloyhtiöiden ilmoitusten ja myynti-/vuokrausajanjaksojen ennustamiseksi, mikä mahdollisti monimiljoonan punnan kumppanuuden Zooplan kanssa.
    • Käytti LLM-mallia koodin dokumentointiin, koodauksen avustamiseen ja interaktiivisiin chatbotteihin ohjauspaneeleiden ja asiakaslähtöisten tietojen käsittelyyn.
    • Rakensi ETL/ELT-putkia raaka-datan muuntamiseksi ja mallintamista varten.
    • Laati visualisointeja ja karttoja käyttää KeplerGI, Seaborn ja Dataiku auttamaan ei-teknisiä käyttäjiä tulkitsemaan monimutkaista dataa.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • AWS AWS
    • Apache Spark Apache Spark
    • Django Django
    • Flask Flask
    • Python Python
    • SQL SQL
    • AWS Lambda AWS Lambda
    • AWS S3 AWS S3
    • Data Science
    • TensorFlow TensorFlow
    • NumPy NumPy
    • XGBoost XGBoost
    • Keras Keras
    • Pandas Pandas
    • Data Engineering
    • PyTorch PyTorch
    • Scrum Scrum
    • Git Git
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • ELT
    • Apache Airflow Apache Airflow
    • Matplotlib Matplotlib
    • Data Analytics
    • Random Forest Random Forest
    • Clustering
    • SVM
    • PCA
    • Convolutional neural network Convolutional neural network
    • Recurrent neural network
    • Transformer Network
    • Snowflake Snowflake
    • Data Modeling
    • ETL ETL
    • NLP
    • Machine Learning Machine Learning
    • AWS EC2 AWS EC2
    • FastAPI FastAPI
    • SQLAlchemy SQLAlchemy
    • Streamlit Streamlit
    • Pytest Pytest
    • Plotly Plotly
    • dbt dbt
    • OpenAI API OpenAI API
    • Prompt Engineering
    • Neural Network
    • Large Language Models (LLM) Large Language Models (LLM)
    • Vertex AI Vertex AI
    • Dataiku Dataiku
    • Hugging Face Transformers Hugging Face Transformers
    • MLflow
    • Pipeline optimization

  • Data Scientist

    Belmont Green - 2 years 6 months

    • Työskenteli Belmont Greenissä, erikoistuneessa asuntolainayhtiössä, joka muuntettiin pankiksi tarjoten taloudellisia ja asuntolainaratkaisuja taloudellisesti vaikeina aikoina.
    • Kehitti muuntomallin hyödyntäen selviytymisanalyysimenetelmiä ja hallitsi projektia alusta tuotantoon.
    • Rakensi koneoppimismalleja ja tilastollisia malleja aikajaksodatan analysoimiseksi, keskittyen asiakassuhteisiin, elinaikaarvoihin ja odotettuihin häviöihin.
    • Hallitsi projekteja alusta loppuun varmistaen, että konseptit todistettiin ja otettiin onnistuneesti käyttöön tuotannossa.
    • Toimi koneoppimismallien implementoinnissa kassavirrassa, aikaisessa lunastuksessa, maksuhäiriöissä, ennakkoon maksamisessa ja muuntomalleissa käyttäen Pythonia ja R:ää.
    • Sovelsi klusterointia ja segmentointitekniikoita analysoidakseen tuote käyttöä ja asiakaskäyttäytymistä markkinointi- ja strategiatarkoituksiin.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • Data Science
    • NumPy NumPy
    • XGBoost XGBoost
    • Keras Keras
    • Pandas Pandas
    • PyTorch PyTorch
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Matplotlib Matplotlib
    • Machine Learning Machine Learning
    • SQLAlchemy SQLAlchemy
    • Plotly Plotly
    • Neural Network

  • Data Scientist

    Boster.AI - 2 years

    • Boster.Ai is a company dedicated to create No-code bots for data retrieval, monitoring and automation. Originally, they started as an IT consultancy company, creating personalized solutions to small and mid-size companies to harvest the power of Machine Learning

    • Felipe worked performing data exploration, analysis, and building Machine Learning algorithms and statistical models for several start-ups/mid-size companies in the UK and USA.

    • He built and diagnostic Neural Networks models for forecasting key performance indicators using Python, TensorFlow, and Keras.

    • Worked in e-commerce businesses solving customer behaviour problems such as lifetime value, clustering of customers, etc.

    • Performed ethical web scraping using Python with scraPy, RoboBrowser, and BeautifulSoup to obtain data for various analyses.

    Tekniikat:

    • Tekniikat:
    • Data Science
    • TensorFlow TensorFlow
    • NumPy NumPy
    • Keras Keras
    • Pandas Pandas
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Matplotlib Matplotlib
    • Machine Learning Machine Learning
    • Plotly Plotly

Koulutus

  • Standalone courseMachine Learning Specialization

    Stanford University · 2023 - 2023

  • Standalone courseMachine Learning

    Massachusetts Institute of Technology · 2021 - 2022

  • BSc.Business Management with maths

    Kingston University · 2013 - 2016

  • BSc.Civil Engineering

    Adolfo Ibanez University · 2011 - 2013

Löydä seuraava kehittäjäsi päivien, ei kuukausien sisällä

Kun otat yhteyttä, järjestämme lyhyen 25 minuuttia kestävän tapaamisen, jonka aikana:

  • Kartoitamme yrityksenne kehitystarvetta
  • Kertoa prosessimme, jolla löydämme teille pätevän, ennakkotarkastetun kehittäjän verkostostamme
  • Käymme läpi askeleet, joilla oikea ehdokas pääsee aloittamaan – useimmiten viikon sisällä

Keskustele kanssamme

Ensimmäinen kehittäjä pääsee yleensä aloittamaan muutaman päivän sisällä yhteydenotosta.