Dimitrios G.

Data Scientist

Dimitrios est un scientifique des données ayant plus de sept ans d’expérience commerciale en fournissant des modèles prédictifs, des pipelines analytiques et des solutions axées sur les données.

Il s'est spécialisé en Python, SQL, Scikit-learn, et Google Cloud pour développer des modèles de prévision et de segmentation qui améliorent la prise de décision et conduisent à des résultats tangibles dans les affaires.

Au sein du groupe ESL FACEIT, il a développé des modèles de comportement des joueurs et de matchmaking déployés par le biais du Vertex AI. Chez Channel 4, ses modèles de performances publicitaires ont contribué à générer plus de 8 millions de livres sterling de revenus supplémentaires.

Dimitrios a combiné une expertise analytique profonde à des compétences pratiques en ingénierie, en transformant des ensembles de données complexes en aperçus réalisables et en résultats mesurables.

Principale expertise

  • SQL
    SQL 7 ans
  • Python
    Python 7 ans
  • Data Science 7 ans

Autres compétences

  • Git
    Git 7 ans
  • Bash
    Bash 3 ans
  • Google Cloud Storage
    Google Cloud Storage 3 ans
Dimitrios

Dimitrios G.

Greece

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Expérience sélectionnée

Emploi

  • Data Scientist

    ESL Faceit Group - 3 années 1 mois

    • Développé et déployé un modèle de segmentation utilisateur en utilisant le clustering non surveillé pour regrouper les joueurs par récurrence et fréquence d'activité, permettant des campagnes de réactivation personnalisées, ce qui a entraîné des taux de conversion de 3 × plus élevés et un engagement soutenu en 10 jours.
    • Conception du modèle de calibrage de compétence rapide pour estimer les vrais niveaux de compétence pour les nouveaux joueurs, résoudre le problème du démarrage froid dans la recherche de jumelage par le biais de la modélisation prédictive supervisée.
    • Création d'une métrique de Score de Confiance pour l'analyse comportementale par une fenêtre roulante de dix matchs, qui ont aidé à identifier et à récompenser le comportement positif des joueurs et réduit les incidents perturbateurs.
    • Partenariat avec des équipes d’analyse, de produits et de croissance pour intégrer des modèles dans la production, en soutenant la prise de décision et des communications ciblées.
    • Gestion des pipelines de données dans Google Cloud (Vertex AI, BigQuery) pour la formation de modèles à grande échelle et l'analyse en temps réel.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • MySQL MySQL
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • Python Python
    • Data Science
    • Google Cloud Google Cloud
    • NumPy NumPy
    • XGBoost XGBoost
    • Pandas Pandas
    • PyCharm PyCharm
    • Machine Learning Machine Learning
    • Large Language Models (LLM) Large Language Models (LLM)
    • Vertex AI Vertex AI
    • Jupyter Jupyter
    • Google Cloud Storage Google Cloud Storage
    • A/B Testing

  • Data Scientist

    Channel 4 - 1 an 6 mois

    • Des modèles de prévision d'impact construits utilisant un apprentissage supervisé pour prédire la performance des pauses commerciales par la démographie, générant plus de 8 millions de livres sterling de revenus supplémentaires en 2021.
    • Créé des modèles d'optimisation de chargement d'annonces pour déterminer les fréquences d'annonces idéales par utilisateur, maximisant la valeur de vie tout en préservant l'expérience du spectateur.
    • Conception de simulations MCMC à grande échelle en utilisant Dask et PySpark, réduisant les temps de calcul de 40%.
    • Des modèles et tableaux de bord expliquables livrables pour les équipes commerciales et commerciales.
    • Prise en charge de la migration des pipelines de données sur site vers AWS Lambda et EC2, rationalisation du déploiement des modèles.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • AWS AWS
    • Python Python
    • AWS Lambda AWS Lambda
    • AWS S3 AWS S3
    • Data Science
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • PyCharm PyCharm
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Data Modeling
    • Machine Learning Machine Learning
    • AWS EC2 AWS EC2
    • Jupyter Jupyter

  • Data Scientist

    Virgin Media - 1 an

    • Développer des modèles d’acquisition à l’aide d’un apprentissage supervisé afin d’identifier des perspectives de forte probabilité, améliorant les taux d’acquisition des clients de 22%.
    • Création de modèles proactifs et de ventes incitatives pour améliorer la fidélisation de la clientèle et l'efficacité de la vente croisée.
    • Conception d'un framework d'ingénierie de fonctionnalités qui tire parti de Dask pour un traitement parallélisé sur des jeux de données de grande taille, accélérant le calcul des fonctionnalités par 5×.
    • Services de prédictions en temps réel intégrés aux pipelines d'automatisation de marketing.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • MySQL MySQL
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • Python Python
    • Data Science
    • XGBoost XGBoost
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Data Modeling
    • Machine Learning Machine Learning
    • Jupyter Jupyter

  • Junior Data Scientist

    JustPark - 1 an 5 mois

    • Effectuer une segmentation de la clientèle (KYC) en utilisant le regroupement et la classification pour prédire la valeur de la durée de vie et améliorer le ciblage des utilisateurs.
    • Des modèles d'optimisation de la demande qui ont permis d'identifier des régions en expansion rentables à travers le Royaume-Uni, soutenant la croissance du marché axée sur les données.
    • Des rapports de données produits et des tableaux de bord partagés avec les clients B2B pour évaluer la performance des partenariats et la viabilité des affaires.
    • Automatisation des flux de travail d'analyse récurrente en Python, économisant des heures de rapports manuels chaque semaine.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • MySQL MySQL
    • Python Python
    • Data Science
    • XGBoost XGBoost
    • Pandas Pandas
    • PyCharm PyCharm
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Data Modeling
    • Jupyter Jupyter

  • Data Scientist Assistant

    JustPark - 2 mois

    • 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.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • MySQL MySQL
    • Python Python
    • Data Science
    • XGBoost XGBoost
    • Pandas Pandas
    • PyCharm PyCharm
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Data Modeling
    • Machine Learning Machine Learning
    • Jupyter Jupyter

Éducation

  • Maîtrise ès sciencesBig Data Science and Technology

    University of Bradford · 2017 - 2018

  • License ès sciencesM.Eng Computer and Communications Engineering

    University of Thessaly · 2007 - 2017

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