Emil A.
Data Scientist
Han har en gedigen teoretisk bakgrund inom engineering och matematik med stark problemlösningsförmåga och en analytisk, välorganiserad framförhållning. Han är snabb på att plocka upp nya tekniker vilket gör att han kan bidra med betydande insatser under projektets utveckling och livscykel.
Han skapar effektiva lösningar som är av avgörande betydelse för intressenterna. Han utnyttjar sin expertis för att skapa innovativa modeller som identifierar nya målgrupper grundat på modellens resultat när han samarbetar med affärsanalytiker, data arkitekter och data scientister.
Huvudsaklig expertis
Python4 år
Data Science4 år
Machine Learning5 år
NumPy5 årErfarenhet7
Senior Data Scientist
- Analyserade optimala butiksantal per stad för att modellera det ideala antalet partnerbutiker och vägleda marknadsplatsens expansionsstrategi.
- Utformade analyser av ordervärdesökning och experiment med gränsvärden för fri leverans för att identifiera den optimala nivån för ökad försäljning, vilket direkt påverkade prissättningsstrategin.
- Genomförde storskaliga A/B-tester och CUPED-experiment för marknadsföringskampanjer.
- Byggde datapipelines med Snowflake och Python och presenterade resultaten för ledande beslutsfattare.
AWSPythonData Science
R (programming language)
Data Analytics
Agentisk AI-utvecklare
- Designade och utvecklade en heltäckande plattform för orkestrering av multiagentbaserad AI för att automatisera marknadsföringsflöden och innehållsgenerering.
- Utvecklade specialiserade AI-agenter med verktygsanropsfunktioner för innehållsskapande, medieanalys och automatisering av arbetsflöden.
- Integrerade egenutvecklade AI-modeller för att ersätta externa modell- och API-anrop, vilket minskade latensen, förbättrade prestandan och sänkte driftskostnaderna.
MySQL
PostgreSQLPython
OpenAI API
LangChainDeep Learning Engineer
- Ledde utvecklingen av en agentisk AI-pipeline för automatiserad analys av avföringsbilder, med integrering av bildjustering, segmentering, objektdetektering och klassificering.
- Utformade ett hybridbaserat datorseendearbetsflöde som kombinerade YOLO för detektering av avgränsningsrutor, SAM (Segment Anything Model) för bildsegmentering och avancerade bildjusteringsmetoder (SuperGlue, DGC-Net och GLUNet) för att förbättra precisionen vid identifiering av intressanta områden.
- Finjusterade SAM med hjälp av en anpassad COCO-annoterad datamängd och tränade en U-Net CNN-modell för extraktion och klassificering av sjukdomsrelaterade egenskaper.
- Utvecklade ett heltäckande system för tidig upptäckt av sjukdomar hos husdjur genom robusta och reproducerbara arbetsflöden för bildanalys.
PythonData Science
Google Cloud
PyTorch
Convolutional neural network
Lead Data Scientist
- Arbetade med ELT- och ETL-pipelines i MySQL Server.
- Konverterade R Studio-kod till andra verktyg.
- Utvecklade dashboards för teknisk support och uppföljning av leverantörernas KPI-utveckling.
MySQLPython
Microsoft Power BIR (programming language)
VPN
LookerData Science Specialist
- Säkerställde integriteten och tillförlitligheten hos ETL-pipelines på Uptime och genomförde analytiska experiment för att hantera utmaningar inom olika områden.
- Utvecklade flera Tableau-dashboards för att ge intressenter användbara, datadrivna insikter.
- Byggde maskininlärningsmodeller, inklusive klassificeringsmodeller för att kategorisera scheman och bidragskategorier för handpumpar samt regressionsmodeller för att förutsäga bidragsbehov och potentiella intäkter.
- Utvecklade en Streamlit-applikation för att effektivisera dataanalys och möjliggöra interaktiv åtkomst till maskininlärningsmodeller.
- Bidrog till en vetenskaplig artikel som dokumenterade resultaten och deras implikationer.
- Förbättrade beslutsfattandet och ökade prediktionsnoggrannheten med 20–25 % genom att förse intressenter med användbara insikter för att optimera bidragsfördelning och intäktsstrategier.
AWSPython
SQLData Science
XGBoostMatematisk modelleringsforskare
- Transformerar reaktionsbehov till en testbar hypotes, skapar dokument med argumentation, samt prototyper av pipelines som kan vidareutvecklas och optimeras av en data engineer och användas av en data scientist för maskininlärning.
Data Science
OpenCVXGBoost
Scrapy
Computer Vision
Data Scientist
- Samlar in och analysera äldre och nuvarande data med hjälp av relevant programvara.
- Identifiera sätt att förbättra driften och minska kostnaderna baserat på dataanalys.
- Leder ett data scientist-team.
- Planerar och leder dataprojekt.
- Tillhandahåller verktyg för att fatta strategiska beslut.
- Gör självständig research med problemdefinition, researchplan, experimentell design, algoritmutveckling, implementering av kod och benchmark-jämförelse.
- Implementerar banbrytande prediktiva analyslösningar inom finans, logistik och försäljning.
- Analyserar forskningsrapporter.
Ingenjörsexcellens
Alla Data Scientister som har ansökt till Proxify får ett betyg från 0 till 300 på ingenjörskompetens, en av de fem parametrar vi utvärderar. Detta betyg speglar endast ingenjörskompetens och baseras på intervjuer, hemuppgifter, live-kodningssessioner och/eller prestationer på jobbet. Kurvan visar hur alla utvärderade Data Scientister är fördelade över det intervallet, var vår accepteringsgräns för denna parameter ligger och var Emil befinner sig.
Score 229 · Top 2% of engineers
Certifikat 1
Issued jul 2026
Credential ID pke2rfmlsk
PythonLangChainIssued jul 2026
Credential ID pke2rfmlsk
PythonLangChainUtbildning
Sluta bläddra.
Få matchad snabbare.
Prata med en expert och få skräddarsydda matchningar från vårt nätverk på bara 2 dagar.
Tillgång till över 6 000+ experter
Hitta en utvecklare i genomsnitt 2 dagar
Anställ snabbt och enkelt med 94% matchningsframgång