Felipe A.
Data Scientist
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
Pytest2 vuotta
AWS3 vuotta
Bash4 vuottaKokemus6
Data Scientist
- 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.
MySQLAWS
Databricks
Apache Spark
Django
Data Scientist
- 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.
MySQLAWS
ElasticSearchDatabricksApache SparkData Science Instructor and Course Developer
- 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.
NumPy
XGBoost
Pandas
Scikit-learn
Data Scientist
- 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.
AWSApache SparkDjango
Flask
Python
Data Scientist
- 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.
NumPyXGBoost
KerasPandasData Scientist
-
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.
TensorFlowNumPyKerasPandasArviointi
Tekniikan huippuosaaminen
Felipe yleinen suorituskyky 90 minuutin suorassa teknisessä arvioinnissa on top 25 % Proxifyn tarkastetuista Data Scientist.
Sertifikaatit 1
Issued Jan 2025 - Expires Jan 2027
Credential ID 129682840
DatabricksIssued Jan 2025 - Expires Jan 2027
Credential ID 129682840
DatabricksKoulutus
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