Emil A.
Data Scientist
Med solid teoretisk bakgrunn innen ingeniørfag og matematikk besitter han sterke problemløsningsevner og en analytisk, velorganisert tilnærming. Han tilpasser seg raskt til nye teknologier, noe som gjør ham i stand til å gi betydelige bidrag i prosjektets utviklings- og støttelivssyklus.
Han spiller en avgjørende rolle i å bistå virksomhetens interessenter ved å formulere effektive løsninger. Ved å samarbeide med forretningsanalytikere, dataarkitekter og dataforskere utnytter han ekspertisen sin til å lage innovative modeller som identifiserer nye målgruppesegmenter basert på modellens produksjon.
Hovedekspertise
Python4 år
Data Science4 år
Machine Learning5 år
NumPy5 årErfaring7
Senior Data Scientist
- Analyserte det optimale antallet partnerbutikker per by for å modellere det ideelle butikkantallet og legge grunnlaget for markedsplassens ekspansjonsstrategi.
- Utformet analyser av økt handlekurvverdi og eksperimenter med terskelverdier for gratis levering for å identifisere det optimale nivået for salgsvekst, noe som direkte påvirket prisstrategien.
- Gjennomførte storskala A/B-tester og CUPED-eksperimenter på markedsføringskampanjer.
- Bygget datapipelines ved hjelp av Snowflake og Python og presenterte funnene for ledende interessenter.
AWSPythonData Science
R (programming language)
Data Analytics
Agentisk AI-utvikler
- Designet og utviklet en helhetlig plattform for orkestrering av multiagentbasert AI for å automatisere markedsføringsarbeidsflyter og innholdsgenerering.
- Utviklet spesialiserte AI-agenter med funksjonalitet for verktøykall til innholdsproduksjon, medieanalyse og automatisering av arbeidsflyter.
- Integrerte egenutviklede AI-modeller for å erstatte eksterne modell- og API-kall, noe som reduserte latenstiden, forbedret ytelsen og senket driftskostnadene.
MySQL
PostgreSQLPython
OpenAI API
LangChainDeep Learning Engineer
- Ledet utviklingen av en agentisk AI-pipeline for automatisert analyse av avføringsbilder, med integrering av bildejustering, segmentering, objektdeteksjon og klassifisering.
- Utformet en hybrid arbeidsflyt for datamaskinsyn som kombinerte YOLO for deteksjon av avgrensningsbokser, SAM (Segment Anything Model) for bildesegmentering og avanserte justeringsmetoder (SuperGlue, DGC-Net og GLUNet) for å forbedre presisjonen ved identifisering av interesseområder.
- Finjusterte SAM ved hjelp av et spesialtilpasset COCO-annotert datasett og trente en U-Net CNN-modell for uttrekk og klassifisering av sykdomsrelevante egenskaper.
- Utviklet et helhetlig system som støtter tidlig oppdagelse av sykdommer hos kjæledyr gjennom robuste og reproduserbare arbeidsflyter for bildeanalyse.
PythonData Science
Google Cloud
PyTorch
Convolutional neural network
Lead Data Scientist
- Arbeidet med ELT- og ETL-pipelines i MySQL Server.
- Konverterte R Studio-kode til andre verktøy.
- Utviklet dashbord for teknisk brukerstøtte og oppfølging av leverandørenes KPI-utvikling.
MySQLPython
Microsoft Power BIR (programming language)
VPN
LookerData Science Specialist
- Sikret integriteten og påliteligheten til ETL-pipelines hos Uptime og gjennomførte analytiske eksperimenter for å håndtere utfordringer på tvers av ulike fagområder.
- Utviklet flere Tableau-dashbord for å gi interessenter handlingsrettet, datadrevet innsikt.
- Utviklet maskinlæringsmodeller, inkludert klassifiseringsmodeller for kategorisering av skjemaer og tilskuddskategorier for håndpumper, samt regresjonsmodeller for å forutsi tilskuddsbehov og potensielle inntekter.
- Utviklet en Streamlit-applikasjon for å effektivisere dataanalyse og muliggjøre interaktiv tilgang til maskinlæringsmodeller.
- Bidro til en vitenskapelig artikkel som dokumenterte funnene og deres implikasjoner.
- Forbedret beslutningsgrunnlaget og økte prediksjonsnøyaktigheten med 20–25 % ved å gi interessenter handlingsrettet innsikt for å optimalisere tilskuddsfordeling og inntektsstrategier.
AWSPython
SQLData Science
XGBoostMatematisk modelleringsforsker
- Oversettelse av reaksjonsbehov til en testbar hypotese, bevisskriving, samt prototyping av pipelines som kan videreutvikles og optimaliseres av dataingeniører og brukes av dataforskere for maskinlæring.
Data Science
OpenCVXGBoost
Scrapy
Computer Vision
Data Scientist
- Samler og analyserer tidligere og nåværende data ved hjelp av relevant dataprogramvare
- Identifiserer måter å forbedre driften og redusere kostnader på, basert på dataanalyse
- Leder et team av dataforskere
- Planlegger og følger opp dataprosjekter
- Sørger for verktøy for å ta strategiske beslutninger
- Utføre uavhengig forskning med problemdefinisjon, forskningsplan, eksperimentell design, algoritmeutvikling, kodeimplementering og sammenligning med referanseverdi
- Implementering av banebrytende prediktive analyseløsninger innen finans, logistikk og salg
- Analysere forskningsartikler
Ingenieurskunst der Spitzenklasse
Alle Data Scientistene som har søkt på Proxify vurderes fra 0 til 300 på teknisk dyktighet, en av de fem parameterne vi evaluerer. Denne poengsummen reflekterer kun teknisk dyktighet, basert på intervjuer, hjemmeoppgaver, live kodingsøkter og/eller arbeidsytelsesvurderinger. Kurven viser hvordan alle vurderte Data Scientistene er fordelt i dette området, hvor vår akseptgrense for denne parameteren er, og hvor Emil står.
Score 229 · Top 2% of engineers
Sertifikater 1
Issued jul 2026
Credential ID pke2rfmlsk
PythonLangChainIssued jul 2026
Credential ID pke2rfmlsk
PythonLangChainUtdannelse
Slutt å bla.
Bli matchet raskere.
Snakk med en ekspert og få skreddersydde matcher fra vårt nettverk på bare 2 dager.
Få tilgang til over 6 000+ eksperter
Få en utvikler tilpasset dine behov i løpet av gjennomsnittlig 2 dager
Ansett raskt og enkelt med 94% match suksess