Luciano P.
Data Scientist
Il est spécialisé dans le développement de solutions prédictives et analytiques pour la prédiction du churn, les systèmes de recommandation, la détection d'anomalies et l'extraction d'insights basée sur le NLP, avec une expérience supplémentaire des systèmes LLM et RAG.
Son expertise couvre l'ensemble du cycle de vie de la data science, de l'ETL et de la préparation des données au développement de modèles, à l'évaluation et à la visualisation avancée des données. Luciano travaille également avec AWS et Azure pour construire des solutions de données évolutives et efficaces soutenant des cas d'usage en production.
Avec une forte concentration sur la transformation de jeux de données complexes en insights exploitables, Luciano applique des techniques de data science et d'IA pour soutenir une prise de décision éclairée, améliorer les processus métier et générer des résultats commerciaux mesurables.
Expertise principale
Data Science9 ans
Python9 ans
SQL7 ans
Pandas6 ansExpérience4
Head of Data
- Gestion et mentorat d'une équipe multidisciplinaire de data scientists, d'ingénieurs et d'analystes, favorisant un environnement collaboratif axé sur l'innovation, l'apprentissage continu et une livraison à fort impact
- Fourniture d'orientations techniques et stratégiques à travers les projets, garantissant l'alignement avec les objectifs métier et l'exécution réussie des initiatives liées aux données
- Conception et mise en œuvre de solutions basées sur les données pour des problèmes métier complexes, traduisant les exigences des parties prenantes en modèles évolutifs et insights exploitables
- Promotion des meilleures pratiques en data science, analytique et ingénierie, améliorant l'efficacité des workflows et la qualité globale des résultats
MySQL
Apache SparkPython
Microsoft Power BI
NumPy
Senior Data Scientist
- Rôle de Senior Data Scientist, dirigeant le développement et le déploiement d'un modèle de recouvrement de créances
- Analyse du comportement de paiement historique et des données clients afin d'identifier les principaux prédicteurs de recouvrement de créances
- Déploiement du modèle en production et suivi de ses performances au fil du temps
- Fourniture d'insights exploitables à l'équipe de recouvrement, améliorant les stratégies de ciblage
- Contribution à des améliorations mesurables des taux de recouvrement et à des réductions des coûts opérationnels
Apache SparkPythonData SciencePandas
Scikit-learn
Data Scientist
- Automatisation du tagging de contenu à l'aide de techniques de NLP telles que Word2Vec, FastText, SVM et Naive Bayes avec Python et AWS
- Développement de modèles de prédiction d'audience à l'aide de Random Forest et de régression linéaire avec R et Python
- Construction de systèmes de recommandation à l'aide de règles d'association et de filtrage collaboratif avec R
- Création de tableaux de bord en préparant les données avec SQL, en développant des modèles avec R et en visualisant les résultats à l'aide de R et Periscope
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 SparkPythonNumPyPandasExcellence en ingénierie
Tous les Data Scientists qui ont postulé chez Proxify sont notés de 0 à 300 en excellence en ingénierie, l'un des cinq paramètres que nous évaluons. Ce score reflète uniquement l'excellence en ingénierie, basée sur des entretiens, des exercices à domicile, des sessions de codage en direct, et/ou des évaluations de performance en poste. La courbe montre comment tous les Data Scientists évalués sont répartis sur cette plage, où se situe notre seuil d'acceptation pour ce paramètre, et où se situe Luciano.
Score 210 · Top 5% of engineers
Éducation
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