Giorgi B.

Data Scientist

Giorgi ist ein erfahrener Senior Data Scientist mit sechs Jahren Erfahrung, der sich auf HR-Technologie, Cloud-basierte POS-Systeme, SaaS, Cloud Computing, eCommerce und KI-Technologie spezialisiert hat.

Giorgi hat insbesondere die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um Einstellungsprozesse zu verbessern und die Vermittlung von Mitarbeitern durch den Abgleich von Stellenanforderungen mit geeigneten Kandidaten zu verbessern. Durch diese Initiative wurden die Einstellungsvorgänge erheblich optimiert und der Empfehlungsprozess verbessert.

Während seiner gesamten beruflichen Laufbahn hat Giorgi hauptsächlich in Georgien gearbeitet, aber auch einen wesentlichen Beitrag zu Projekten in den USA, Großbritannien und den Vereinigten Arabischen Emiraten geleistet, indem er aus der Ferne arbeitete.

Hauptkompetenz

  • Scrapy
    Scrapy 5 Jahre
  • Selenium
    Selenium 5 Jahre
  • Data Science 6 Jahre

Andere Fähigkeiten

  • AWS S3
    AWS S3 5 Jahre
  • DevOps
    DevOps 5 Jahre
  • Data Engineering 5 Jahre
Giorgi

Giorgi B.

Georgia

Erste Schritte

Ausgewählte Erfahrung

Beschäftigung

  • ML Engineer

    LA Holding GmbH (via Proxify) - 2 monate

    • Entwicklung und Implementierung von NLP-Modellen (Natural Language Processing).
    • Verwendung von Python für maschinelles Lernen und Datenverarbeitungsaufgaben.
    • Arbeitete mit TensorFlow und PyTorch für Modellentwicklung und Training.
    • Implementierung von Lösungen für maschinelles Lernen auf AWS mit Diensten wie EC2 und S3.
    • Verwaltete Datenbanken mit PostgreSQL.
    • Erstellung von APIs mit FastAPI für die Anwendungsintegration.
    • Behandelt asynchrone Aufgaben mit Celery.
    • Integration und Nutzung der ChatGPT-API für erweiterte NLP-Funktionen.
    • Verwendet RabbitMQ, um die Anforderungen der Nachrichtenwarteschlange zu erfüllen.

    Technologien:

    • Technologien:
    • AWS S3 AWS S3
    • ChatGPT API ChatGPT API
    • Python Python
    • PyTorch PyTorch
    • RabbitMQ RabbitMQ
    • Celery Celery
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • NLP
    • AWS AWS
    • AWS EC2 AWS EC2
    • FastAPI FastAPI
    • TensorFlow TensorFlow
    • Machine Learning Machine Learning

  • Data Scientist

    Intrro - 5 jahre 9 monate

    • Implementierung neuronaler Sprachverarbeitungstechniken zur Optimierung des Einstellungsprozesses und zur Verbesserung der Mitarbeiterempfehlungen durch Abgleich von Stellenanforderungen mit geeigneten Kandidaten aus den LinkedIn-Kontakten der Mitarbeiter.
    • Training und Einsatz von Deep-Learning-Modellen zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der datengesteuerten Entscheidungsfindung im Mitarbeiterempfehlungsprogramm.
    • Sie haben Daten gescannt und verarbeitet, um relevante Datensätze für das Training von Deep-Learning-Modellen zu erstellen, und so zur Entwicklung anspruchsvoller Algorithmen und Lösungen für die Talentakquise beigetragen.
    • Gekonnter Einsatz von Python-Diensten mit Flask, FastAPI, Celery, RabbitMQ und Cronjobs für nahtlose Integration und Prozessautomatisierung.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Neo4j Neo4j
    • AWS S3 AWS S3
    • ChatGPT API ChatGPT API
    • DevOps DevOps
    • Scrapy Scrapy
    • Selenium Selenium
    • Python Python
    • ElasticSearch ElasticSearch
    • Flask Flask
    • PyTorch PyTorch
    • RabbitMQ RabbitMQ
    • Celery Celery
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • MongoDB MongoDB
    • NLP
    • AWS AWS
    • Google Cloud Google Cloud
    • Team Leading
    • FastAPI FastAPI
    • REST API REST API
    • API
    • Scrum Scrum
    • Agile Agile
    • Jira Jira

  • Data Scientist

    Franpos - 6 monate

    • Nutzung von Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow, um fortschrittliche Algorithmen zu entwickeln, die Kunden genau identifizieren und nachverfolgen und so das gesamte Kundenerlebnis innerhalb des cloudbasierten POS- und Geschäftsmanagementsystems verbessern.
    • Geschicktes Verwalten von Datenbanken unter Verwendung von PostgreSQL und MS SQL, um wichtige Daten zu speichern und abzurufen und dabei Datenintegrität und effizienten Zugriff zu gewährleisten.
    • Demonstrierte eine dynamische Kombination aus Computer Vision Engineering, Python-Entwicklung und maschinellem Lernen bei Franpos, was zu einem robusten Gesichtserkennungs- und -verfolgungssystem innerhalb des cloudbasierten POS- und Geschäftsmanagementsystems führte.
    • Training und Einsatz von Deep-Learning-Modellen zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der datengesteuerten Entscheidungsfindung für das Mitarbeiterempfehlungsprogramm.
    • Sie haben Daten gescannt und verarbeitet, um relevante Datensätze für das Training von Deep-Learning-Modellen zu erstellen, und so zur Entwicklung anspruchsvoller Algorithmen und Lösungen zur Talentgewinnung beigetragen.
    • Gekonnter Einsatz von Python-Diensten mit Flask, FastAPI, Celery, RabbitMQ und Cronjobs für nahtlose Integration und Prozessautomatisierung.

    Technologien:

    • Technologien:
    • Scrapy Scrapy
    • Selenium Selenium
    • Python Python
    • ElasticSearch ElasticSearch
    • Flask Flask
    • SQL SQL
    • PostgreSQL PostgreSQL
    • MySQL MySQL
    • Computer Vision
    • FastAPI FastAPI
    • REST API REST API
    • API
    • TensorFlow TensorFlow
    • Scrum Scrum
    • Agile Agile
    • Jira Jira
    • Machine Learning Machine Learning
    • Azure Azure

Ausbildung

  • MSc.Computer Science

    Tbilisi State University · 2021 - 2024

  • BSc.Computer Science

    Tbilisi State University · 2015 - 2019

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