Emil A.
Data Scientist
Hänellä on vankka teoreettinen tausta tekniikan ja matematiikan alalta, vahvat ongelmanratkaisutaidot sekä analyyttinen ja hyvin organisoitu lähestymistapa. Hän sopeutuu nopeasti uusiin teknologioihin, minkä ansiosta hän voi antaa merkittävän panoksen koko projektin kehitys- ja tukielämän aikana.
Hänellä on ratkaiseva rooli liiketoiminnan sidosryhmien avustamisessa tehokkaiden ratkaisujen laatimisessa. Hän tekee yhteistyötä liiketoiminta-analyytikkojen, tietoarkkitehtien ja datatutkijoiden kanssa ja hyödyntää asiantuntemustaan luodakseen innovatiivisia malleja, jotka tunnistavat uusia yleisösegmenttejä mallin tuotosten perusteella.
Tärkein asiantuntemus
Python4 vuotta
Data Science4 vuotta
Machine Learning5 vuotta
NumPy5 vuottaKokemus7
Senior Data Scientist
- Analysoi kaupunkikohtaisesti optimaalista kumppaniliikkeiden määrää mallintaakseen ihanteellisen myymälämäärän ja tukeakseen markkinapaikan laajentumisstrategiaa.
- Suunnitteli ostoskorin arvon kasvattamiseen liittyviä analyysejä ja ilmaisen toimituksen kynnysarvokokeiluja tunnistaakseen myynnin kasvun kannalta optimaalisen tason, mikä vaikutti suoraan hinnoittelustrategiaan.
- Toteutti laajamittaisia A/B-testejä ja CUPED-kokeiluja markkinointikampanjoissa.
- Rakensi Snowflake- ja Python-pohjaisia datan käsittelyputkia ja esitteli tulokset ylimmän johdon sidosryhmille.
AWSPythonData Science
R (programming language)
Data Analytics
Agenttisen tekoälyn kehittäjä
- Suunnitteli ja kehitti päästä päähän ulottuvan moniagenttisen tekoälyn orkestrointialustan markkinoinnin työnkulkujen ja sisällöntuotannon automatisointiin.
- Kehitti erikoistuneita tekoälyagentteja, joissa on työkalukutsutoiminnot sisällöntuotantoa, media-analyysiä ja työnkulkujen automatisointia varten.
- Integroi itse kehitettyjä tekoälymalleja korvaamaan ulkoiset malli- ja API-kutsut, mikä vähensi viivettä, paransi suorituskykyä ja alensi käyttökustannuksia.
MySQL
PostgreSQLPython
OpenAI API
LangChainDeep Learning Engineer
- Johti agenttipohjaisen tekoälyputken kehitystä ulostenäytteiden kuvien automaattiseen analysointiin yhdistämällä kuvien kohdistuksen, segmentoinnin, kohteiden tunnistuksen ja luokittelun.
- Suunnitteli hybridin konenäkötyönkulun, jossa yhdistettiin YOLO rajauslaatikoiden tunnistamiseen, SAM (Segment Anything Model) kuvien segmentointiin sekä edistyneet kohdistusmenetelmät (SuperGlue, DGC-Net ja GLUNet) kiinnostavien alueiden tunnistamisen tarkkuuden parantamiseksi.
- Hienosääti SAM-mallia mukautetulla COCO-annotaatiolla merkityllä aineistolla ja koulutti U-Net CNN -mallin sairauksiin liittyvien ominaisuuksien poimintaan ja luokitteluun.
- Kehitti päästä päähän ulottuvan järjestelmän, joka tukee lemmikkien sairauksien varhaista tunnistamista luotettavien ja toistettavien kuva-analyysityönkulkujen avulla.
PythonData Science
Google Cloud
PyTorch
Convolutional neural network
Lead Data Scientist
- Työskenteli MySQL Serverin ELT- ja ETL-dataputkien parissa.
- Muunsi R Studio -koodia käytettäväksi muissa työkaluissa.
- Kehitti koontinäyttöjä tekniselle tukipalvelulle ja palveluntarjoajien KPI-kehityksen seurantaan.
MySQLPython
Microsoft Power BIR (programming language)
VPN
LookerData Science Specialist
- Varmisti Uptimella ETL-dataputkien eheyden ja luotettavuuden sekä toteutti analyyttisiä kokeiluja eri toimialojen haasteiden ratkaisemiseksi.
- Kehitti useita Tableau-koontinäyttöjä tarjotakseen sidosryhmille hyödynnettävissä olevia, dataan perustuvia näkemyksiä.
- Rakensi koneoppimismalleja, mukaan lukien luokittelumalleja skeemojen ja käsipumppujen tukikategorioiden luokitteluun sekä regressiomalleja tukitarpeiden ja mahdollisten tuottojen ennustamiseen.
- Kehitti Streamlit-sovelluksen data-analyysin tehostamiseen ja koneoppimismallien interaktiivisen käytön mahdollistamiseen.
- Osallistui tieteellisen artikkelin laatimiseen dokumentoimalla tulokset ja niiden vaikutukset.
- Paransi päätöksentekoa ja kasvatti ennustetarkkuutta 20–25 % tarjoamalla sidosryhmille hyödynnettävissä olevia näkemyksiä tukien kohdentamisen ja tulostrategioiden optimointiin.
AWSPython
SQLData Science
XGBoostMatemaattisen mallinnuksen tutkija
- Reaktiotarpeiden muuntaminen testattaviksi hypoteeseiksi, todisteiksi ja prototyyppiputkiksi, joita data-insinöörit voivat edelleen kehittää ja optimoida ja joita datatutkijat voivat käyttää koneoppimiseen.
Data Science
OpenCVXGBoost
Scrapy
Computer Vision
Data Scientist
- Aiempien ja nykyisten tietojen kerääminen ja analysointi asiaankuuluvia tietokoneohjelmia käyttäen
- Tietoanalyysiin perustuvien keinojen tunnistaminen toiminnan parantamiseksi ja kustannusten vähentämiseksi
- Datatutkijoiden tiimin johtaminen
- Tietohankkeiden suunnittelu ja valvonta
- Välineiden tarjoaminen strategisten päätösten tekemistä varten
- Itsenäinen tutkimustyö, johon kuuluu ongelman määrittely, tutkimussuunnitelma, kokeellinen suunnittelu, algoritmin kehittäminen, koodin toteuttaminen ja vertailuarvojen vertailu
- Huippuluokan ennakoivan analytiikan ratkaisujen käyttöönotto taloushallinnossa, logistiikassa ja myynnissä
- Tutkimusasiakirjojen analysointi
Tekniikan huippuosaaminen
Kaikki Data Scientistt, jotka ovat hakeneet Proxifylle, pisteytetään välillä 0–300 insinööritaidon perusteella, joka on yksi viidestä arvioimastamme parametrista. Tämä pistemäärä heijastaa ainoastaan insinööritaitoa, perustuen haastatteluihin, kotitehtäviin, suorissa koodausistunnoissa sekä työn suorituskyvyn arvioinnissa annettuihin tuloksiin. Kaavio näyttää, miten kaikki arvioidut Data Scientistt jakautuvat tässä mittakaavassa, hyväksymisrajamme tälle parametrille sekä missä kohtaa Emil sijaitsee.
Score 229 · Top 2% of engineers
Sertifikaatit 1
Issued heinä 2026
Credential ID pke2rfmlsk
PythonLangChainIssued heinä 2026
Credential ID pke2rfmlsk
PythonLangChainKoulutus
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