Salvatore M.
Data Scientist
Hij heeft met Aon, Generaal en Allianz gewerkt aan geavanceerde modellen op het gebied van verzekeringen en telematica. Door kennis van het diepe domein te combineren met technische excellentie, draagt hij bij aan bruikbare inzichten voor productontwikkeling, prijsstrategieën en optimalisatie van gebruikerservaring.
Salvatore is een doordachte en analytische probleemoplosser, Erkend voor het aanpakken van complexe uitdagingen met precieze en innovatieve oplossingen die zowel technische kwaliteit als impact voor het bedrijfsleven opleveren.
Hoofd expertise
Python8 jaar
Data Science8 jaar
Machine Learning8 jaar
Scikit-learn8 jaarErvaring3
Senior Data Scientist
- Ontworpen en geïmplementeerde modellen met telematicagegevens van verzekerde voertuigen
- Een diep leermodel ontwikkeld om klanten te scoren op basis van hun rijgedrag met behulp van een FCN (Fully Convolutional Network)
- Een crashdetectiemodel ontwikkeld met behulp van een LSTM-netwerk om de crashes van voertuigen te identificeren
- Ontwikkeld van verschillende Python pakketten (bijv. PyTorch toepassingen voor tijdserie data)
- Een MLOps stack gebouwd met daarin het tracken van experimenten, modelversie, modelversie en monitoring
Docker
AWSPython
SQL
Rust
Data Scientist
- Een real-time diepgaand leermodel ontwikkeld om auto-crashes te detecteren met behulp van telematics data
- Een klantscore model ontwikkeld op basis van rijgedrag met behulp van de LightGBM library
- Een verkeersvoorspellingsmodel gebouwd om de daling in het aantal claims als gevolg van COVID-19 lockdowns te schatten
- Ontwikkeld van een versterkend leermodel om klanten te identificeren die contact met elkaar moeten opnemen om de conversieratio van marketing campagnes te maximaliseren
DockerPythonSQL
Google Cloud
TensorFlow
Data Scientist
- Ontwikkeld van een dynamisch prijzen-algoritme om de trade-off tussen de conversieratio en de verwachte winstgevendheid te optimaliseren in overeenstemming met zakelijke doelen.
- Ontwikkelde conversie en kerkmodellen met behulp van Willekeurige Bos en Gradiënt Boosting algoritmen.
- De ontwikkeling van modellen die ten grondslag liggen aan de beoordeling van technische premies.
- Bijdrage aan tariefontwikkeling.
- Ontwikkel regressiemodellen om de prijzen van concurrenten te voorspellen.
PythonSQL
NumPy
XGBoost
PandasBeoordeling
Uitmuntendheid in techniek
Salvatore algemene prestaties in een 90-minuten durende technische beoordeling zijn in de top 5% van de gescreende Data Scientist bij Proxify.
Certificaten 6
Issued Apr 2024
Credential ID 8l8dydppwg
Python
DagsterIssued Nov 2020
PythonSQLGoogle CloudNumPyPandasScikit-learnMachine Learning
PySpark
Issued Apr 2024
Credential ID 8l8dydppwg
PythonDagsterPortefeuille
Uitgelicht door Salvatore
1This Python package provides an efficient implementation of the Ramer-Douglas-Peucker algorithm using Rust and PyO3. The algorithm simplifies a curve composed of line segments by reducing the number of points while preserving the overall shape.
Educatie
Stop met browsen.
Word sneller gekoppeld.
Praat met een expert en krijg binnen 2 dagen op maat gemaakte matches uit ons netwerk.
Toegang tot meer dan 6 000+ experts
Word binnen gemiddeld 2 dagen gekoppeld aan een ontwikkelaar
Huur snel en eenvoudig in met 94% matchingsucces