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Elena K.
Senior Data Scientist
Elena a plus de 6 ans d'expérience en tant que data scientist. Elle maîtrise plusieurs langages de programmation courants.
Elena a de l'expérience en Python, en ingénierie des données, en science des données, en Apache Kafka, en Apache Spark, en Azure Data Factory, en Teradata et en Neo4j.
Elle est exceptionnellement compétente en matière de recommandation de systèmes basés sur l'image pour les catalogues de vêtements, de modèles de classification des requêtes de recherche, jusqu'aux systèmes avancés de recommandation de caractéristiques de véhicules.
Principale expertise
- Python 7 ans
- Data Science 5 ans
- Data Engineering 5 ans
Autres compétences
- TensorFlow 4 ans
- XGBoost 4 ans
- Pandas 4 ans
Expérience sélectionnée
Emploi
Chef d'équipe Data Science
Evo - 1 an 5 mois
- Gestion d'une équipe de 5 Data Scientists.
- Travailler de manière flexible pour orchestrer des projets transversaux de conception et tester de nouveaux algorithmes et modèles.
- Aider l'organisation à exploiter la valeur de la Data science et de l'analytique.
- Interagir avec les parties prenantes pour avoir leur avis sur les exigences des projets analytiques, discuter des méthodologies et négocier les produits livrables.
- Développement d'un système de recommandation basé sur des images pour un catalogue de vêtements.
Les technologies:
- Les technologies:
Python
TensorFlow
XGBoost
Pandas
Databricks
Data Scientist Senior
Cloudmade - 2 années 2 mois
- Développement d'un système avancé de recommandation des caractéristiques des véhicules basé sur les préférences personnelles et les modèles de la flotte.
- Développement d'un système de prédiction d'itinéraire et de destination basé sur les signaux des véhicules et des téléphones portables.
- Développement d'un agent de simulation de trafic pour la ville réelle.
- Développement d'une estimation du trafic à partir de la caméra d'un téléphone portable.
- Développement d'un système de détection de l'arrivée du conducteur à la voiture basé sur des séries de données temporelles.
Les technologies:
- Les technologies:
-
Python
-
TensorFlow
-
XGBoost
-
Pandas
-
Databricks
Data Scientist intermédiaire
PrivatBank - 2 années
- Rechercher de nouvelles opportunités, ce qui peut être fait.
- Soutenir les modèles de crédit existants.
- Le précédent modèle de carte de pointage basé sur la régression logistique a été modifié sur l'ensemble des modèles de boosting avec une grande augmentation des métriques du modèle.
- Le modèle a été déployé en production en tant qu'API et a fonctionné en temps réel.
- Développement d'un modèle qui détecte l'impolitesse dans les dialogues entre clients et managers dans les agences bancaires.
- Développement d'un modèle de prédiction des retraits d'argent aux guichets automatiques.
Les technologies:
- Les technologies:
-
Python
OpenCV
-
TensorFlow
PostgreSQL
-
XGBoost
Éducation
Maîtrise ès sciencesSystèmes et méthodes pour la prise de décision
Université nationale Oles Honchar de Dnipropetrovsk · 2014 - 2015
License ès sciencesAnalyse de système
Université nationale Oles Honchar de Dnipropetrovsk · 2010 - 2014
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