Dimitrios G.
Data Scientist
Hän on erikoistunut Pythoniin, SQL:ään, Scikit-learnsiin ja Google Cloudiin kehittämään ennustamis-, kirkko- ja segmentointimalleja, jotka paransivat päätöksentekoa ja ajoivat kouraantuntuvia liiketoimintatuloksia.
ESL FACEIT Groupissa hän kehitti Vertex AI:n kautta käyttöön otettuja pelaajien käyttäytymistä ja matchmaking -malleja. Klo Channel 4, hänen mainos suorituskyvyn mallit osaltaan tuottaa yli £ 8 miljoonaa lisätuloja.
Dimitrios yhdisti syvällistä analyyttistä asiantuntemusta käytännön insinööritaidoilla, muuttaen monimutkaiset tiedot toiminnallisiksi oivalluksiksi ja mitattavissa oleviksi tuloksiksi.
Tärkein asiantuntemus
SQL7 vuotta
Python7 vuotta
Scikit-learn7 vuottaKokemus5
Data Scientist
- Kehitetty ja otettu käyttöön käyttäjäsegmentointimalli käyttäen ei-valvottua ryhmittelyä ryhmäpelaajille viimeaikaisella ja aktiivisuustiheydellä, yksilöllisten uudelleenaktivointikampanjoiden mahdollistaminen, mikä johti 3 × korkeampiin muuntokursseihin ja jatkuvaan sitoutumiseen 10 päivän aikana.
- Suunnitellut Fast Skill Calibration mallin arvioida todellisia taitotasoja uusille pelaajille, käsitellään Cold Start -ongelmaa matchmaking avulla valvottu ennakoiva mallinnus.
- Luotu Trust Score -mittarin käyttäytymisen analysointiin liikkuvan kymmenen ottelun ikkunasta joka auttoi tunnistamaan ja palkitsemaan positiivisen pelaajan käyttäytymisen ja vähentää häiritseviä tapahtumia.
- Yhdessä analytiikan, tuote- ja kasvutiimien kanssa integroida malleja tuotantoon, tukee päätöksentekoa ja kohdennettua viestintää.
- Google Cloudin hallinnoidut dataputket (Vertex AI, BigQuery) laajamittaiseen mallikoulutukseen ja reaaliaikaiseen analytiikkaan.
MySQL
PostgreSQLPython
Google Cloud
Data Scientist
- Rakennettu Vaikutus Ennustus malleja käyttäen valvottua oppimista ennustamaan suorituskykyä kaupallisten taukojen demografinen, tuottaa yli £ 8M lisätuloja vuonna 2021.
- Luotu Ad Load Optimization -malleja, joiden avulla voidaan määrittää ihanteelliset mainostaajuudet käyttäjää kohden, maksimoida elinikäinen arvo ja säilyttää katsojakokemus.
- Suunnitellut laajamittaiset MCMC-simulaatiot käyttäen Dask and PySpark, mikä vähentää laskenta-aikoja 40%.
- Toimitetaan selitettäviä malleja ja raportointikojelautoja liike- ja myyntitiimeille.
- Tuetaan toimitiloissa olevien dataputkien siirtymistä AWS Lambdaan ja EC2, mallin käyttöönoton virtaviivaistamista.
AWSPython
AWS Lambda
AWS S3
Data Scientist
- Kehitetyt yritysostomallit, joissa käytetään valvottua oppimista todennäköisten mahdollisuuksien tunnistamiseen, parantavat asiakkaiden hankintaastetta 22%.
- Luotu ennakoivia kirkko- ja upsell -malleja, jotka parantavat asiakkaiden säilytystä ja ristikkäismyyntitehokkuutta.
- Suunniteltu ominaisuus tekninen kehys vipuvaikutus Dask rinnakkain käsittelyä suurissa tietokokonaisuuksissa, kiihdyttää ominaisuus laskenta 5×.
- Toteutetut reaaliaikaiset ennakoivat palvelut integroitu markkinoinnin automaatioputkistoihin.
MySQLPostgreSQLPython
XGBoost
Junior Data Scientist
- Suoritettu asiakassegmentointi (KYC) käyttäen klusterointia ja luokittelua ennakoimaan elinikäistä arvoa ja parantamaan käyttäjän kohdentamista.
- Rakennetut kysynnän ja tarjonnan optimointimallit, joissa yksilöitiin kannattavia laajentumisalueita Yhdistyneessä kuningaskunnassa ja tuetaan datavetoista markkinoiden kasvua.
- Valmistetut tietoraportit ja kojelaudat jaettiin B2B-asiakkaiden kanssa kumppanuuden suorituskyvyn ja liiketoiminnan kannattavuuden arvioimiseksi.
- Automatisoitu toistuva analytiikan työnkulku Pythonissa, säästäen manuaalisen raportoinnin tunteja joka viikko.
MySQLPythonXGBoost
PandasData Scientist Assistant
-
Conducted research and modeling as part of MSc dissertation in collaboration with JustPark.
-
Designed a customer segmentation pipeline (clustering) using unsupervised learning to identify patterns in user parking behavior.
-
Produced actionable recommendations for marketing and retention teams.
-
Wrote and presented a dissertation project applying the methodology to real company data, later used internally for campaign targeting.
MySQLPythonXGBoostPandasArviointi
Tekniikan huippuosaaminen
Dimitrios yleinen suorituskyky 90 minuutin suorassa teknisessä arvioinnissa on top 5 % Proxifyn tarkastetuista Data Scientist.
Sertifikaatit 10
Issued Jan 2021
Google Cloud
Machine LearningIssued Jan 2021
Machine Learning
Issued Jan 2021
Google CloudMachine LearningKoulutus
Lopeta selaaminen.
Sovitetaan nopeammin.
Keskustele asiantuntijan kanssa ja saat räätälöityjä ehdotuksia verkostostamme vain 2 päivässä.
Pääsy yli 6 000+ asiantuntijaa
Löydä kehittäjä keskimäärin 2 päivässä
Palkkaa nopeasti ja helposti 94% onnistuneella osumalla