Felipe A.

Data Scientist

Felipe est un Data Scientist hautement qualifié avec plus de sept ans d'expérience dans les secteurs fintech, proptech, edtech et en conseil. Il combine une solide expertise technique en apprentissage automatique avec la capacité de communiquer efficacement des concepts complexes aux parties prenantes.

Sa maîtrise technique comprend le travail avec des outils avancés de Data Science et d'apprentissage automatique tels que Snowflake, dbt, Airflow et MLflow. Un moment fort de sa carrière a été son rôle à l'Université de Cambridge, où il a développé et enseigné un cours avancé en ligne sur la science des données, mettant en valeur à la fois son expertise sur le sujet et sa capacité à simplifier des sujets complexes. De plus, chez Outra, il a joué un rôle clé dans l'obtention d'un contrat de plusieurs millions de dollars avec Zoopla.

La combinaison unique de profonde connaissance technique et de fortes compétences en communication de Felipe en fait un professionnel hors pair dans le domaine de la science des données.

Principale expertise

  • Pytest
    Pytest 2 ans
  • AWS
    AWS 3 ans
  • Bash
    Bash 4 ans

Autres compétences

  • Agile
    Agile 4 ans
  • PyTorch
    PyTorch 2 ans
  • Asana
    Asana 1 ans
Felipe

Felipe A.

United Kingdom

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Expérience sélectionnée

Emploi

  • Data Scientist

    Rylee - 10 mois

    • A travaillé chez Rylee, une plateforme de commerce électronique qui fournissait aux clients des informations sur les produits et des analyses de marché pour améliorer les stratégies sur Bol.com et Amazon.
    • A obtenu la certification Databricks en IA Générative, démontrant son expertise avec les modèles RAG et Agent.
    • A développé un modèle de prévision des ventes à grande échelle en utilisant les données internes de Rylee et les données récupérées de Bol.com pour prédire les ventes de produits et identifier les meilleures ventes.
    • A construit une API avec Flask et AWS Lambda pour gérer les requêtes de produits, livrant des insights et des prévisions de ventes.
    • A conçu et mis en œuvre des pipelines ETL utilisant dbt, Airflow et Spark pour automatiser l'ingénierie des fonctionnalités, y compris une solution asynchrone pour la récupération efficace des données de l'API Bol.com tout en respectant les limites de fréquence et en parallélisant à grande échelle ; a également automatisé la réconciliation des données entre plusieurs vendeurs.
    • A appliqué PyTorch et Spark pour optimiser des modèles de machine learning haute performance.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • AWS AWS
    • ChatGPT API ChatGPT API
    • Data Science
    • ETL ETL
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Python Python
    • SQL SQL
    • XGBoost XGBoost
    • TensorFlow TensorFlow
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Git Git
    • Machine Learning Machine Learning
    • Apache Spark Apache Spark

  • Data Scientist

    Homemove - 3 mois

    • A travaillé chez Homemove, une plateforme complète offrant des services liés au déménagement, y compris des enquêtes, des déménagements et des hypothèques, intégrés dans une seule application.
    • A développé un outil de négociation alimenté par LLM qui permettait aux utilisateurs d'obtenir des devis et de négocier des prix via un chatbot IA, ajoutant automatiquement les clients au CRM, et alertant l'équipe de vente dès qu'une négociation réussie avait eu lieu, utilisant OpenAI Assistant et les modèles GPT.
    • A dirigé une initiative de transformation des données évolutives, tirant parti de Snowflake pour le stockage de données cloud et Sigma pour le BI et la visualisation.
    • A conçu et mis en œuvre des pipelines ETL depuis zéro en utilisant Snowflake, Python, SQL, dbt et Airflow pour automatiser l'ingestion et la transformation des données.
    • A construit une solution de modélisation prédictive pour réduire les coûts de marketing et améliorer le ciblage en identifiant les déménageurs à fort potentiel.
    • A appliqué PyTorch et Snowpark pour l'apprentissage automatique avancé afin d'optimiser des modèles haute performance.
    • A livré un modèle prédictif qui était prévu pour être utilisé dans l'attraction d'investissements lors du financement de la Série A de Homemove.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Pytest Pytest
    • AWS AWS
    • ChatGPT API ChatGPT API
    • Data Science
    • ETL ETL
    • Keras Keras
    • Matplotlib Matplotlib
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Python Python
    • Plotly Plotly
    • PyTorch PyTorch
    • SQL SQL
    • SQLAlchemy SQLAlchemy
    • Streamlit Streamlit
    • XGBoost XGBoost
    • TensorFlow TensorFlow
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Git Git
    • Snowflake Snowflake
    • Machine Learning Machine Learning
    • Apache Spark Apache Spark

  • Data Science Instructor and Course Developer

    Cambridge University & FourthRev - 8 mois

    • A travaillé en tant que spécialiste en science des données chez FourthRev, créant et enseignant un cours avancé en ligne sur la science des données pour les étudiants de l'Université de Cambridge.
    • A développé et fourni un programme complet couvrant les réseaux neuronaux, le NLP pour l'IA, l'apprentissage non supervisé et des algorithmes avancés d'arbres de décision, y compris XGBoost.
    • A appliqué une mise en œuvre pratique de l'apprentissage automatique depuis zéro et a employé des méthodes d'enseignement innovantes pour améliorer l'engagement des étudiants et les résultats d'apprentissage.
    • A démontré une expertise technique approfondie en science des données et en apprentissage automatique, earning recognition from academic peers for effective teaching and curriculum design.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Pytest Pytest
    • Data Science
    • Matplotlib Matplotlib
    • Neural Network
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Plotly Plotly
    • XGBoost XGBoost
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Machine Learning Machine Learning

  • Senior Data Scientist

    Outra - 2 années

    • A travaillé chez Outra, une entreprise de visibilité immobilière pilotée par les données, spécialisée dans la fourniture de données au niveau des ménages pour optimiser les services aux clients.
    • A migré la plateforme de Dataiku vers un Intelligence Fabric personnalisé en interne en utilisant MLflow, Airflow, Snowflake, GitHub Actions, AWS et DBT pour l'ingénierie des données.
    • A développé deux principaux modèles prédictifs prévoyant les délais de mise en vente et de location de ménages, permettant un partenariat de plusieurs millions de livres avec Zoopla.
    • A appliqué des LLMs pour la documentation de code, l'assistance au codage, et des chatbots interactifs pour les tableaux de bord et les données orientées client.
    • A construit des pipelines ETL/ELT pour transformer des données brutes et les préparer pour la modélisation.
    • A créé des visualisations et des cartes en utilisant KeplerGI, Seaborn et Dataiku pour aider les utilisateurs non techniques à interpréter des données complexes.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Pytest Pytest
    • AWS AWS
    • ChatGPT API ChatGPT API
    • Data Science
    • ETL ETL
    • Keras Keras
    • Matplotlib Matplotlib
    • Neural Network
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Python Python
    • Plotly Plotly
    • PyTorch PyTorch
    • SQL SQL
    • SQLAlchemy SQLAlchemy
    • Streamlit Streamlit
    • XGBoost XGBoost
    • TensorFlow TensorFlow
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Git Git
    • Apache Airflow Apache Airflow
    • Snowflake Snowflake
    • dbt dbt
    • Machine Learning Machine Learning
    • Apache Spark Apache Spark

  • Data Scientist

    Belmont Green - 2 années 6 mois

    • A travaillé chez Belmont Green, une société spécialisée dans le prêt hypothécaire devenue banque, offrant des solutions financières et hypothécaires aux clients financièrement affectés.
    • A créé un modèle de conversion utilisant des techniques d'analyse de survie et a géré le projet de l'inception à la production.
    • A construit des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles statistiques pour les données de séries temporelles, en mettant l'accent sur la rétention, la valeur à vie et les modèles de pertes attendues.
    • A pris possession des projets de bout en bout, garantissant que les preuves de concept étaient mises en œuvre et déployées avec succès en production.
    • A mis en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique pour les flux de trésorerie, les remboursements anticipés, les défauts, les modèles de pré-paiement et de conversion en utilisant Python et R.
    • A appliqué des techniques de segmentation et de clustering pour analyser l'utilisation des produits et le comportement des clients à des fins de marketing et de stratégie.

    Les technologies:

    • Les technologies:
    • Data Science
    • Keras Keras
    • Matplotlib Matplotlib
    • Neural Network
    • NumPy NumPy
    • Pandas Pandas
    • Plotly Plotly
    • PyTorch PyTorch
    • SQLAlchemy SQLAlchemy
    • XGBoost XGBoost
    • Scikit-learn Scikit-learn
    • Machine Learning Machine Learning

Éducation

  • FormationMachine Learning Specialization

    Stanford University · 2023 - 2023

  • FormationMachine Learning

    Massachusetts Institute of Technology · 2021 - 2022

  • License ès sciencesBusiness Management with maths

    Kingston University · 2013 - 2016

  • License ès sciencesCivil Engineering

    Adolfo Ibanez University · 2011 - 2013

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