Veri bilimci CV örneği

• Başlangıç seviyesi

  İstatistik yüksek lisansı ve müşteri kaybı tahmini ile talep tahmininde iki uygulamalı projesi olan veri bilimci. Python'da kurduğu gradyan artırma modeli bekletilen veride temel modeli %12 geçti ve bulguları teknik olmayan paydaşlara sundu. Mentorluğu gerçek canlı veriyle birleştiren bir ekip arıyor.

• Orta seviye

  Dağınık müşteri verisini işletmenin kullandığı modellere çeviren beş yıllık deneyimli veri bilimci. Elde tutma tekliflerini yönlendiren bir müşteri kaybı modeli ve envanter alımlarını sıkılaştıran bir tahmin modeli yayına aldı. Python, SQL ve deney tasarımında güçlü; ürün ve finans ortaklarına ödünleşimleri anlatmakta deneyimli.

• Kıdemli

  Abonelik ve pazar yeri ürünleri için analitik ve modellemeyi yöneten dokuz yıllık kıdemli veri bilimci. Deney yol haritasına sahip, dört bilim insanına mentorluk yapıyor ve geliri hareket ettiren modelleri yayına almak için mühendislikle çalışıyor. İşe yarayan en basit yöntemi seçmesi ve sonuçları yöneticilerin güvendiği kararlara çevirmesiyle tanınıyor.

• Model doğruluğunu iş sonucu olmadan yazmak

  Çözüm: 0,91'lik bir AUC, yalnızca onun yüzünden bir şey değiştiyse önemlidir. Metriği sonuçla eşleştir: azalan dolandırıcılık kaybı, artan yenileme oranı veya azalan elle inceleme; ve modelin üründe nasıl kullanıldığını söyle.

• Canlı çalışmayı araştırma diliyle gömmek

  Çözüm: İşe alım yöneticileri defterden çıkmış modelleri arar. Yalnızca modelleme yarısına sahip olsan bile dağıtımı, izlemeyi, yeniden eğitim takvimini ve birlikte çalıştığın mühendisleri veya MLOps araçlarını yaz.

• Bootcamp'te gördüğün her kütüphaneyi sıralamak

  Çözüm: Beceri bölümünü teknik elemede savunabileceğin yöntemlere indir. Modelleme, deney, veri araçları ve iletişim diye grupla; bir eğitimde bir kez dokunduğun kütüphaneleri çıkar.

• Deney tasarımını ve nedensel düşünceyi görmezden gelmek

  Çözüm: Birçok rol, bir değişikliğin işe yarayıp yaramadığını söyleyebilecek birini ister. Tasarladığın A/B testlerini, güç hesaplamalarını, kontrol gruplarını veya uplift modellerini ve sonucun yönlendirdiği kararı ekle.

Bunları başvurduğunuz iş ilanıyla karşılaştırın: ücretsiz CV kontrol aracı, CV'nizde hangi anahtar kelimelerin eksik olduğunu gösterir.

• 1,5 milyon hesap üzerinde müşteri elde tutma çalışmasını yönlendiren bir gradyan artırma kayıp modeli kurdum; çeyreklik müşteri kaybı %6,1'den %5,2'ye düştü.
• Ödeme akışında 14 A/B testi tasarlayıp analiz ettim; kazanan iki varyant dönüşüme tahmini %3 ekledi.
• Prophet ve harici hava durumu verisiyle talep tahmini geliştirdim; 300 SKU'daki stok tükenmelerini yaklaşık beşte bir azalttım.
• Lojistik regresyonla müşteri adayı puanlama modeli oluşturdum; satışın kabul ettiği aday oranı %22'den %31'e çıktı.
• Mühendislerle birlikte bir fiyatlandırma modelini API arkasında canlıya aldım; MLflow takibi ve aylık yeniden eğitim işi kurdum.
• Etiketlenmiş hasar notlarıyla eğitilen ve incelemeci uyumuyla doğrulanan bir metin sınıflandırıcıyla elle hasar incelemesini %28 azalttım.
• Test planlama süresini bir haftadan iki güne indiren bir deney raporu şablonu ve güç hesaplayıcı kurdum.
• Müşterileri k-means ve anket verisiyle beş gruba ayırdım; bu, tekrar satın almaları %9 artıran bir yaşam döngüsü e-posta programına yön verdi.
• Eski bir atıf modelini denetledim, bir sızıntı sorunu buldum ve yeniden kurdum; ücretli kanal performansındaki %15'lik abartıyı düzelttim.
• Üç ayda bir finans ve ürün liderlerine modelleme sonuçlarını sundum; bu, ikinci bir veri bilimi kadrosu için bütçe sağladı.