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Giorgi B.
Data Scientist
Giorgi est un Data Scientist senior chevronné avec six ans d'expérience, spécialisé dans les technologies RH, les systèmes POS basés sur le cloud, le SaaS, le cloud computing, le commerce électronique et la technologie IA.
Giorgi a notamment mis en œuvre le traitement du langage naturel pour améliorer les processus d'embauche et les références des employés en faisant correspondre les exigences du poste avec les candidats adéquats. Cette initiative a permis d'optimiser considérablement les opérations de recrutement et d'améliorer le processus d'orientation.
Tout au long de sa carrière, Giorgi a travaillé principalement en Géorgie, tout en contribuant de manière substantielle à des projets aux États-Unis, au Royaume-Uni et aux Émirats arabes unis par le biais d'engagements à distance.
Principale expertise
- Scrapy 5 ans
- Selenium 5 ans
- Data Science 6 ans
Autres compétences
- AWS S3 5 ans
- DevOps 5 ans
- Data Engineering 5 ans
Expérience sélectionnée
Emploi
ML Engineer
LA Holding GmbH (via Proxify) - 2 mois
- Développement et mise en œuvre de modèles NLP (Natural Language Processing).
- Utilisation de Python pour l'apprentissage automatique et les tâches de traitement des données.
- A travaillé avec TensorFlow et PyTorch pour le développement de modèles et la formation.
- Mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique sur AWS à l'aide de services tels que EC2 et S3.
- Gestion de bases de données avec PostgreSQL.
- Création d'API à l'aide de FastAPI pour l'intégration d'applications.
- Gestion de tâches asynchrones avec Celery.
- Intégration et exploitation de l'API ChatGPT pour des fonctionnalités NLP avancées.
- Utilisation de RabbitMQ pour gérer les exigences de mise en file d'attente des messages.
Les technologies:
- Les technologies:
AWS S3
ChatGPT API
Python
PyTorch
RabbitMQ
Celery
PostgreSQL
- NLP
AWS
AWS EC2
FastAPI
TensorFlow
Machine Learning
Data Scientist
Intrro - 5 années 9 mois
- Mise en œuvre de techniques de traitement neuronal du langage afin d'optimiser le processus d'embauche et d'améliorer les références des employés en faisant correspondre les exigences du poste avec les candidats appropriés à partir des contacts LinkedIn des employés.
- Formation et déploiement de modèles d'apprentissage profond pour améliorer la précision et l'efficacité de la prise de décision basée sur les données dans le programme de référencement des employés.
- Le candidat a effectué du scraping et du traitement de données afin de rassembler des ensembles de données pertinents pour l'entraînement de modèles d'apprentissage profond, contribuant ainsi au développement d'algorithmes et de solutions sophistiqués pour l'acquisition de talents.
- Vous avez déployé des services Python en utilisant Flask, FastAPI, Celery, RabbitMQ, et Cronjobs pour une intégration transparente et l'automatisation des processus.
Les technologies:
- Les technologies:
Neo4j
-
AWS S3
-
ChatGPT API
DevOps
Scrapy
Selenium
-
Python
ElasticSearch
Flask
-
PyTorch
-
RabbitMQ
-
Celery
Scikit-learn
MongoDB
- NLP
-
AWS
Google Cloud
- Team Leading
-
FastAPI
REST API
- API
Scrum
Agile
Jira
Data Scientist
Franpos - 6 mois
- Lever des cadres d'apprentissage profond tels que PyTorch et TensorFlow pour concevoir des algorithmes avancés qui identifient et suivent les clients avec précision, améliorant ainsi l'expérience globale du client au sein du système de gestion des points de vente et des affaires basé sur le cloud.
- Gestion adroite de bases de données utilisant PostgreSQL et MS SQL pour stocker et récupérer des données cruciales, en garantissant l'intégrité des données et un accès efficace.
- A démontré une combinaison dynamique d'ingénierie de vision par ordinateur, de développement Python et d'expertise en apprentissage automatique chez Franpos, résultant en un système robuste de détection et de suivi des visages au sein du système de gestion des points de vente et des affaires basé sur le cloud.
- Formation et déploiement de modèles d'apprentissage profond pour améliorer la précision et l'efficacité de la prise de décision basée sur les données pour le programme de référencement des employés.
- Vous avez effectué du scraping et du traitement de données afin de rassembler des ensembles de données pertinents pour l'entraînement de modèles d'apprentissage profond, contribuant ainsi au développement d'algorithmes et de solutions sophistiqués pour l'acquisition de talents.
- Vous avez déployé des services Python en utilisant Flask, FastAPI, Celery, RabbitMQ, et Cronjobs pour une intégration transparente et l'automatisation des processus.
Les technologies:
- Les technologies:
-
Scrapy
-
Selenium
-
Python
-
ElasticSearch
-
Flask
SQL
-
PostgreSQL
MySQL
- Computer Vision
-
FastAPI
-
REST API
- API
-
TensorFlow
-
Scrum
-
Agile
-
Jira
-
Machine Learning
Azure
Éducation
Maîtrise ès sciencesComputer Science
Tbilisi State University · 2021 - 2024
License ès sciencesComputer Science
Tbilisi State University · 2015 - 2019
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