Oguz K.

• Designed and deployed an ML-based record linkage system for hotel booking data, using probabilistic matching algorithms to improve customer data completeness by 12%, enabling better tracking of customer behavior and spending patterns;

• Implemented an automated booking prediction framework covering 400+ hotels and 25M+ customers, leading to a 17% increase in conversion rates by replacing manual decision processes;

• Built and maintained scalable data pipelines integrating multiple data sources with automated weekly predictions and monthly retraining schedules;

• Architected end-to-end MLOps solutions on Kubernetes, ensuring reliable model deployment and performance monitoring;

• Led the development of containerized APIs and automated CI/CD pipelines, streamlining the deployment process and improving system reliability;

• Collaborated with product and business teams to align technical solutions with business objectives and measure impact;

• Integrated external data sources and implemented dynamic feature selection to enhance model performance and adaptability;

• Developed comprehensive monitoring systems to track model performance and data quality in production;

• Optimized model training and inference pipelines to handle large-scale data processing efficiently;

• Implementatie van modellen voor het schatten van inkomens, kredietlimieten en risico op wanbetaling om handmatige besluitvormingsprocessen te vervangen door geautomatiseerde ML-raamwerken bij een Turkse staatsbank
• Ontwerp en ontwikkeling van CRM-segmentatie en koopbereidheidsmodellen voor een particuliere bank met behulp van klantgegevens om de effectiviteit van marketingcampagnes te verbeteren
• Uitvoeren van voorafgaande gegevensverwerking, feature engineering en modelselectie om de prestaties en nauwkeurigheid van het model te optimaliseren
• Toezicht op het gebruik van machine learning-modellen in de praktijk om een naadloze integratie met bestaande systemen en processen te waarborgen
• Zichzelf bijscholen over de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van machine learning en datawetenschap om de toepassing van best practices en geavanceerde technieken te waarborgen

• Provided data science and analytics services for ad-hoc projects, demonstrating a strong commitment to delivering data-driven insights and solutions;

• Developed a multiclass clustering pipeline by utilizing embedding techniques, specifically Bio ClinicalBERT, combined with neural network models. This pipeline was employed to predict patient ICD codes based on hospital reports for a medical startup company;

• Successfully implemented campaign digital performance prediction models for an e-commerce company, enabling data-driven decision-making in their marketing efforts;

• Employed anomaly detection models to identify and highlight unusual patterns or outliers in the digital campaign performance data, helping the e-commerce company proactively address issues and optimize their strategies;

• Collaborated closely with project stakeholders to gather requirements, understand project objectives, and define success criteria;

• Conducted data preprocessing, feature engineering, and model development, ensuring the robustness and accuracy of the solutions provided;

• Leveraged state-of-the-art data science and machine learning techniques to deliver high-quality and actionable insights to clients;

• Maintained effective communication with project teams, providing regular updates on project progress and addressing any questions or concerns;

• Demonstrated adaptability and a problem-solving mindset when faced with complex and challenging data science tasks;

• Contributed to the success of medical startup and e-commerce companies by delivering data-driven solutions that improved their decision-making processes and overall performance.

• Implementeerde NLP- en clustermodellen om Unilevers digitale consumentenlandschap effectief te segmenteren op basis van online gedragsgegevens, wat leidde tot een beter begrip van het klantenbestand van het bedrijf
• Ontwierp een Power BI-dashboardplatform dat marketing- en social analytics-gegevens in realtime samenvoegde en zag toe op de lancering ervan, waardoor het een waardevol hulpmiddel werd voor besluitvormers binnen het bedrijf
• Ontving erkenning voor zijn werk door de opname van het Power BI-dashboardplatform in Unilevers top 20 van meest actieve dashboards wereldwijd, wat de grote impact en het frequente gebruik ervan in de hele organisatie weerspiegelt
• Sterke analytische en technische vaardigheden in het gebruik van NLP en clusteringtechnieken om zinvolle patronen te extraheren uit grote datasets om datagestuurde besluitvorming bij Unilever te stimuleren
• Significante bijdrage aan Unilevers marktanalyses en marketingefficiëntie door het leveren van datagestuurde inzichten en gebruiksvriendelijke dashboards die strategische planning en uitvoering ondersteunen

• Belangrijke rol in het ontwerpen van frameworks voor gegevensverzameling voor Unilevers belangrijkste B2B (business-to-business) en D2C (direct-to-consumer) merken
• Aantoonbare diepgaande kennis in het ontwerpen van strategieën en voor en het implementeren van gegevensverzamelingsprocessen die aansluiten bij Unilevers doelstellingen en bijdragen aan de datagestuurde besluitvorming van het bedrijf
• Sterke focus op gegevensprivacy en compliance om ervoor te zorgen dat alle vormen van gegevensverzameling voldoen aan relevante regelgeving en branchenormen
• Voortdurend evalueren en verfijnen van frameworks voor gegevensverzameling om deze af te stemmen op de veranderende marktdynamiek en het evoluerende consumentengedrag, waardoor Unilevers wendbaar en flexibel kon blijven in de markt
• Bijdrage aan het ontwerpen van de basis voor datagestuurde inzichten en gepersonaliseerde klantervaringen voor Unilevers B2B- en D2C-merken om op deze manier hun groei en succes te ondersteunen

• Assumes responsibility for overseeing all Google Analytics implementations across brand and campaign websites, ensuring accurate tracking and data collection;

• Manages the setup and configuration of Google Analytics for multiple websites, ensuring that the tracking code is correctly deployed and tracking goals are defined;

• Collaborates with stakeholders to define and document key performance indicators (KPIs) for digital performance measurement, aligning reporting with business objectives;

• Regularly monitors and analyzes website traffic and user behavior using Google Analytics to provide actionable insights for optimizing digital strategies;

• Generates comprehensive reports and dashboards to track digital KPIs, presenting findings to relevant teams and stakeholders;

• Conducts data quality checks and troubleshooting to address any issues or discrepancies in Google Analytics data;

• Stays up-to-date with industry best practices and Google Analytics updates to continuously improve tracking and reporting processes;

• Ensures data privacy and compliance by implementing appropriate settings and configurations within Google Analytics;

• Works collaboratively with web development and marketing teams to implement tracking enhancements and improve data accuracy;

• Provides guidance and training to team members on Google Analytics and digital performance reporting to enhance the team's analytical capabilities.