Luciano P.
Data Scientist
Hän on erikoistunut kehittämään ennustavia ja analyyttisiä ratkaisuja asiakaspoistuman ennustamiseen, suositusjärjestelmiin, poikkeamien havaitsemiseen ja NLP-pohjaiseen oivallusten poimintaan, ja hänellä on lisäkokemusta LLM- ja RAG-järjestelmistä.
Hänen asiantuntemuksensa kattaa koko data sciencen elinkaaren, ETL:stä ja datan valmistelusta mallin kehittämiseen, arviointiin ja edistyneeseen datavisualisointiin. Luciano työskentelee myös AWS:n ja Azuren kanssa rakentaakseen skaalautuvia ja tehokkaita dataratkaisuja, jotka tukevat tuotantokäyttötapauksia.
Vahvalla painotuksella monimutkaisten aineistojen muuntamiseen toimintakelpoisiksi oivalluksiksi, Luciano soveltaa data science- ja tekoälytekniikoita tukeakseen tietoon perustuvaa päätöksentekoa, parantaakseen liiketoimintaprosesseja ja edistääkseen mitattavia liiketoimintatuloksia.
Tärkein asiantuntemus
Data Science9 vuotta
Python9 vuotta
SQL7 vuotta
Pandas6 vuottaKokemus4
Head of Data
- Johdin ja mentoroin monialaista data scientistien, insinöörien ja analyytikkojen tiimiä, edistäen yhteistyöhön perustuvaa ympäristöä, joka keskittyi innovaatioon, jatkuvaan oppimiseen ja vaikuttavaan toimitukseen
- Tarjosin teknistä ohjausta ja strategista suuntaa projekteille, varmistaen yhdenmukaisuuden liiketoimintatavoitteiden kanssa ja datahankkeiden onnistuneen toteutuksen
- Suunnittelin ja toteutin datalähtöisiä ratkaisuja monimutkaisiin liiketoimintaongelmiin, muuntaen sidosryhmien vaatimukset skaalautuviksi malleiksi ja toimintakelpoisiksi oivalluksiksi
- Edistin parhaita käytäntöjä data sciencessa, analytiikassa ja engineeringissä, parantaen työnkulun tehokkuutta ja yleistä tuotoksen laatua
MySQL
Apache SparkPython
Microsoft Power BI
NumPy
Senior Data Scientist
- Toimin Senior Data Scientistina, johtaen velkaperinnän mallin kehitystä ja käyttöönottoa
- Analysoin historiallista maksukäyttäytymistä ja asiakastietoja tunnistaakseni keskeisiä velkojen takaisinperinnän ennustajia
- Otin mallin käyttöön tuotannossa ja seurasin sen suorituskykyä ajan mittaan
- Tarjosin toimintakelpoisia oivalluksia perintätiimille, parantaen kohdennusstrategioita
- Osallistuin mitattaviin parannuksiin perintäasteissa ja operatiivisten kustannusten vähennyksiin
Apache SparkPythonData SciencePandas
Scikit-learn
Data Scientist
- Automatisoin sisällön tagien luontia käyttäen NLP-tekniikoita, kuten Word2Vecia, FastTextiä, SVM:ää ja Naive Bayesia Pythonilla ja AWS:llä
- Kehitin yleisöennustemalleja käyttäen Random Forestia ja lineaarista regressiota R:llä ja Pythonilla
- Rakensin suositusjärjestelmiä käyttäen assosiaatiosääntöjä ja yhteistoiminnallista suodatusta R:llä
- Loin hallintapaneeleita valmistelemalla dataa SQL:llä, kehittämällä malleja R:llä ja visualisoimalla tuloksia R:llä ja Periscopella
PostgreSQL
AWSPythonNumPyPandas
Data Scientist
- Credit risk modeling using Gradient Boosting for Banc Sabadell
- (SQL, R).
- Text Analyzing of keywords using NLP in R (text cleaning and
- Transformation, text classification usingSVM).
- Analytical tools as a R package (R, Spark, Hive, H20).
- Audience prediction for Mediaset (Spanish TV) using ARIMA (R).
- Air quality prediction usingGradient Boosting (Python, R).
AWSApache SparkPythonNumPyPandasTekniikan 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 Luciano sijaitsee.
Score 210 · Top 5% of engineers
Koulutus
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