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;

• Implementert inntektsestimering, lånegrenseestimering og sannsynlighet for misligholdsmodeller for å erstatte manuelle beslutningsprosesser med automatiserte ML-rammeverk for en offentlig bank i Tyrkia;
• Designet og utviklet CRM-segmentering og kjøpstilbøyelighetsmodeller for en privat bank som bruker kundedata til å forbedre effektiviteten til markedsføringskampanjer;
• Gjennomførte dataforbehandling, funksjonsutvikling og modellvalg til å optimalisere modellens ytelse og nøyaktighet;
• Overvåket utrullingen av maskinlæringsmodeller i produksjon, og sikret sømløs integrasjon med eksisterende systemer og prosesser;
• Holdt seg oppdatert på den siste utviklingen innen maskinlæring og datavitenskap for å sikre bruk av anbefalte fremgangsmåter og toppmoderne teknikker.

• 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.

• Implementerte NLP- og klyngemodeller for å effektivt segmentere Unilevers digitale forbrukerlandskap basert på atferdsdata på nettet, og forbedret selskapets forståelse av kundebasen;
• Designet og overvåket utrullingen av en Power BI-dashbordplattform, som samlet sanntid markedsførings- og sosialanalysedata, noe som gjør det til et verdifullt verktøy for beslutningstakere i organisasjonen;
• Oppnådde anerkjennelse ved å ha Power BI-dashbordplattformen inkludert i Unilevers topp 20 mest aktive dashboard globalt, som gjenspeiler dens høye innvirkning og bruk i selskapet;
• Sterke analytiske og tekniske ferdigheter i å bruke NLP og klyngeteknikker til å trekke ut meningsfulle mønstre fra store datasett, og drive datadrevet beslutningstaking hos Unilever;
• Bidro betydelig til Unilevers markedsforståelse og markedsføringseffektivitet ved å tilby datadrevet innsikt og brukervennlige dashboards, som hjalp til med strategisk planlegging og gjennomføring.

• Spilte en sentral rolle i utformingen av datainnsamlingsrammeverket for Unilevers første B2B (Business-to-Business) og D2C (Direct-to-Consumer) merkevarer;
• Viste en solid evne til å legge strategier og implementere datainnsamlingsprosesser som på linje med Unilevers mål og mål, og bidrar til selskapets datadrevne beslutningstakingsevner;
• Opprettholdt en sterk vekt på personvern og overholdelse av data, og sikret at alle datainnsamlingsaktiviteter fulgte relevante forskrifter og bransjestandarder;
• Kontinuerlig overvåket og foredlet rammeverket for datainnsamling for å tilpasse seg endret markedsdynamikk og forbrukeratferd, noe som forbedret Unilevers evne til å holde seg smidig og responsiv på markedet;
• Til syvende og sist var det avgjørende for å legge grunnlaget for datadrevet innsikt og personlig tilpassede kundeopplevelser for Unilevers B2B- og D2C-merker, noe som bidrar til deres vekst og suksess.

• 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.