NYHET
Proxify er åpen om utviklerens prestasjoner — det er bransjeledende, og også enhver CTOs drøm.
Finn ut mer
Samuel P.
Data Scientist
Samuel er en dyktig data- og Business Intelligence-profesjonell med fem års erfaring fra telekom-, konsulent- og biovitenskapssektoren. Han har en doktorgrad i statistikk og kombinerer avansert modelleringsekspertise med praktisk bransjeerfaring, noe som effektivt bygger bro mellom komplekse analyser og handlingsrettet forretningsinnsikt.
Samuel har blant annet utviklet og implementert en automatisert dataarbeidsflyt ved hjelp av Snowflake, Python og Power BI, noe som reduserte den manuelle behandlingen med 90 %, forbedret datakvaliteten med 20 % og støttet over 10 vellykkede produktlanseringer i løpet av to år. Denne innovasjonen forbedret datatilgjengeligheten og beslutningstakingen i hele selskapet betydelig.
Samuel er anerkjent for sin evne til å oversette komplekse data til klar og effektiv innsikt, og han fremmer et sterkt tverrfunksjonelt samarbeid og driver konsekvent datadrevet transformasjon på tvers av forretningsfunksjoner.
Hovedekspertise
- R (programming language) 6 år

- SQL 8 år

- Data Science 6 år
Andre kunnskaper
- dbt 4 år

- Data Engineering 3 år
- Oracle 3 år
Utvalgt opplevelse
Arbeidserfaring
Data Scientist
Telenet, Belgium - 1 year 4 months
- Optimaliserte en modell for atferdsklassifisering på tvers av mer enn 2 millioner enheter, og identifiserte og flagget avvik hos høyrisikobrukere som hadde målbare økonomiske konsekvenser.
- Utviklet reviderbare ETL/ELT-datarørledninger ved hjelp av Snowflake, Python og dbt, noe som reduserte den manuelle datahåndteringen med 92 % og samtidig sikret datakvalitet og overholdelse av regelverk.
- Samarbeidet med produkt-, salgs- og markedsføringsteamene om å utforme og implementere instrumentpaneler som overvåket og evaluerte resultatene av produktlanseringen.
Teknologier:
- Teknologier:
Qlik Sense
Python
SQL
Oracle
Microsoft Power BI
- Data Science
Google Cloud
Pandas
- Data Engineering
Git
Scrapy
Scikit-learn
- ELT
- Data Analytics
PL/SQL
Snowflake
- Data Modeling
ETL
Machine Learning
Streamlit
dbt
Large Language Models (LLM)
- Data Quality
GitHub Copilot
- DAX
Microsoft Excel
Data Engineer
Sopra Steria, Belgium - 1 year 2 months
- Designet og utviklet gjennomgående datapipelines i Azure og Databricks, integrerte tverrfunksjonelle datasett i stor skala og reduserte analysetiden med 40 %.
- Utformet og optimaliserte datamodeller for rapportering på bedriftsnivå, noe som sikret robust datastyring og standardiserte KPI-er på tvers av flere geografiske områder.
- Forbedret konsistensen i rapporteringen på tvers av landegrensene, noe som reduserte dataavvikene med 25 % og styrket påliteligheten i rapporteringen.
Teknologier:
- Teknologier:
MongoDB
Databricks
Python
SQL
Azure
Azure Blob storage
Microsoft Power BI
- Data Science
Google Cloud
Azure Data Factory
NumPy
Pandas
- Data Engineering
BigQuery
Git
- ELT
Apache Airflow
- Data Analytics
Azure Synapse
Azure Cloud
- Data Modeling
ETL
Machine Learning
Tableau
Streamlit
- NoSQL
dbt
Microsoft Power Automate
Large Language Models (LLM)
Microsoft Fabric
PySpark
- Data Quality
GitHub Copilot
- DAX
Microsoft Excel
Data Scientist
University of Trento, Italy - 1 year 9 months
- Betydelig forbedrede datavalideringsprotokoller som sikrer datasettintegritet for kritiske beslutningsstøttesystemer i tråd med standarder for etisk og ansvarlig AI.
- Trente og validerte prediktive AI/ML-modeller på komplekse biomedisinske datasett, noe som forbedret den diagnostiske nøyaktigheten med 5 %.
- Tilpasset analytiske arbeidsflyter slik at de er skalerbare og skyklare innenfor rammeverkene Python og R, noe som reduserte databehandlingstiden med 53 %.
Teknologier:
- Teknologier:
MongoDB
AWS
Python
SQL
Bash
- Data Science
NumPy
Pandas
R (programming language)
Git
SciPy
Scikit-learn
- Data Analytics
- Data Modeling
Machine Learning
Tableau
- NoSQL
- Data Quality
Microsoft Excel
PhD Statistician
University of Gothenburg, Sweden - 4 years 4 months
- Utviklet rammeverk for statistikk og maskinlæring for høydimensjonale genom- og miljødata, noe som resulterte i fem fagfellevurderte publikasjoner.
- Optimaliserte regresjons-, bayesianske og maskinlæringsmodeller for biologiske datasett, noe som forbedret prediksjonsnøyaktigheten med 12 %.
Teknologier:
- Teknologier:
Python
SQL
Bash
- Data Science
NumPy
Pandas
- Data Engineering
R (programming language)
Git
Scikit-learn
- Data Analytics
- Data Modeling
Machine Learning
Microsoft Power Platform
PySpark
- Data Quality
Microsoft Excel
Utdannelse
Doctor Of PhilosophyStatistics
University of Gothenburg, Sweden · 2016 - 2021
MSc.Computer Science
Uppsala University, Sweden · 2014 - 2016
BSc.Biology
University of Padova, Italy · 2011 - 2014
Portefølje
Finn din neste utvikler innen dager, ikke måneder
I løpet av en kort 25-minutters samtale ønsker vi å:
- Forstå dine utviklingsbehov
- Forklare prosessen vår der vi matcher deg med kvalifiserte, evaluerte utviklere fra vårt nettverk
- Dele de neste stegene for å finne riktig match, ofte på mindre enn en uke





