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Beratung und Implementierung in breitem Spektrum von Machine Learning über Statistik, Datenauswertung bis hin zu Wahrscheinlichkeitstheorie. Programmiererfahrung in Python, Matlab. Data Engineering und DevOps Projekte interessieren mich nicht.
Wenn Sie einen klugen Kopf brauchen, dann sind Sie am richtigen Ort. Ich habe ein Doktorat von einer der weltweit führenden Universitäten und danach sechs Jahre Erfahrung in wissenschaftlicher Forschung. Ich bin erster Autor fünf wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Die gleiche Exzellenz vertrete ich in meiner freiberuflichen Arbeit, sei es Beratung, Datenauswertung oder Entwicklung. Ich habe den strengen Auswahlprozess Toptals in Data Science und in künstlicher Intelligenz (KI, artificial inteligence, AI) bestanden, ein US-amerikanischer Personalvermittler, der nur die Top 3% der freiberuflichen EntwicklerInnen aus der ganzen Welt anbieten will.
Es macht mir Spaß, mein Wissen mit meinen Kunden zu teilen und sie bei ihren Projekten zu begleiten. Meine an zwei Kursen perfektionierte Gabe für interdisziplinäre Kommunikation ist in zehn Vorträgen an internationalen Tagungen und in fünf Gastvorträgen an Universitäten ausgeübt worden. Ich war Gast in einem Data Science Podcast und drei meiner Vorträge sind in Videoformat im Internet erreichbar.
Ich habe viel Freude und Erfahrung praktische Probleme in lösbare mathematische und rechnerische Modelle umzuwandeln, sei es die Optimierung von Prozessen oder die Auswertung beliebiger Daten.
Ich lerne schnell, ich kann mich in Ihr Problemfeld schnell einarbeiten. Analytisches, abstraktes, systematisches, und laterales Denken, unerwartete Einsichte und Kreativität charakterisieren mich.
Ich habe Erfahrung in Teamleitung und in Projektmanagement sowohl als unabhängiger Entwickler (ich koordinierte die Arbeit zwei Mitarbeitender), und früher als Postdoc-Stipendiat und als Betreuer zwei Diplomarbeitender. Ich spreche auf drei Sprachen fließend. Ich habe in vier Ländern auf zwei Kontinenten gelebt. Eine ausgeprägte interkulturelle Kompetenz kennzeichnet mich.
Technologien
Homepage
https://melykuti.me
Twitter
https://twitter.com/BMelykuti
StackExchange
https://stackexchange.com/users/13115642/bence-mélykúti?tab=accounts
GitHub
https://github.com/Melykuti
Wenn Sie einen klugen Kopf brauchen, dann sind Sie am richtigen Ort. Ich habe ein Doktorat von einer der weltweit führenden Universitäten und danach sechs Jahre Erfahrung in wissenschaftlicher Forschung. Ich bin erster Autor fünf wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Die gleiche Exzellenz vertrete ich in meiner freiberuflichen Arbeit, sei es Beratung, Datenauswertung oder Entwicklung. Ich habe den strengen Auswahlprozess Toptals in Data Science und in künstlicher Intelligenz (KI, artificial inteligence, AI) bestanden, ein US-amerikanischer Personalvermittler, der nur die Top 3% der freiberuflichen EntwicklerInnen aus der ganzen Welt anbieten will.
Es macht mir Spaß, mein Wissen mit meinen Kunden zu teilen und sie bei ihren Projekten zu begleiten. Meine an zwei Kursen perfektionierte Gabe für interdisziplinäre Kommunikation ist in zehn Vorträgen an internationalen Tagungen und in fünf Gastvorträgen an Universitäten ausgeübt worden. Ich war Gast in einem Data Science Podcast und drei meiner Vorträge sind in Videoformat im Internet erreichbar.
Ich habe viel Freude und Erfahrung praktische Probleme in lösbare mathematische und rechnerische Modelle umzuwandeln, sei es die Optimierung von Prozessen oder die Auswertung beliebiger Daten.
Ich lerne schnell, ich kann mich in Ihr Problemfeld schnell einarbeiten. Analytisches, abstraktes, systematisches, und laterales Denken, unerwartete Einsichte und Kreativität charakterisieren mich.
Ich habe Erfahrung in Teamleitung und in Projektmanagement sowohl als unabhängiger Entwickler (ich koordinierte die Arbeit zwei Mitarbeitender), und früher als Postdoc-Stipendiat und als Betreuer zwei Diplomarbeitender. Ich spreche auf drei Sprachen fließend. Ich habe in vier Ländern auf zwei Kontinenten gelebt. Eine ausgeprägte interkulturelle Kompetenz kennzeichnet mich.
Technologien
- Programmiersprachen: Python & Jupyter, SQL;
- Scientific computing: Matlab & Octave, Mathematica, Maple, SciPy und NumPy für Python;
- Machine learning: Scikit-Learn, Tensorflow (Versionen 1 und 2, auch Keras), XGBoost;
- Datenverarbeitung: SQL-Erfahrung auf Google BigQuery & PostgreSQL & MySQL, SQLAlchemy, Pandas, Beautiful Soup 4 für Web Scraping;
- Paralleles Rechnen: PySpark (Apache Spark), Joblib für Python;
- Geoinformatik: GeoPandas, Shapely, OsGeo (GDAL, OGR), PDAL, Overpass Query Language, QGIS;
- DevOps Werkzeuge: Docker & Podman, Git, GitHub & GitLab & Bitbucket;
- Cloud-Umgebungen: Google Cloud Platform, Microsoft Azure;
- Betriebssysteme: Linux (Fedora, Debian, Ubuntu), Windows;
- Projektmanagement: Slack, Jira, Confluence, Trello;
- Grafisches Benutzeroberflächendesign: Tkinter für Python;
- Bildverarbeitung: OpenCV, Pillow, Matplotlib.PyPlot für Python;
- Grafik- und Bildbearbeitung: GIMP, Xfig;
- Videobearbeitung: Flowblade;
- Sonstiges: LaTeX, HTML, CSS, Markdown, Microsoft Office & LibreOffice
Homepage
https://melykuti.me
https://twitter.com/BMelykuti
StackExchange
https://stackexchange.com/users/13115642/bence-mélykúti?tab=accounts
GitHub
https://github.com/Melykuti
Projekthistorie
06/2020
-
bis jetzt
Lead Data Scientist, Mathematiker, Machine Learning Engineer in Suchmaschinenwerbung
Neural Search Labs GmbH
(< 10 Mitarbeiter)
Marketing, PR und Design
Maschinelles Lernen, mathematische Modellierung und Optimierung für Suchmaschinenwerbung
Das Adtech Start-up Neural Search Labs betreut Werbekampagnen für seine Kunden auf Google Shopping, Amazon und BOL.com. Sein Ziel ist es, den Umsatz der Kunden bei gegebener Werbebudget zu maximieren.
- Ich entwickelte eine neue Lösung, Kundenverhalten in Online Shops mithilfe maschinelles Lernens vorherzusagen, um Werbekampagnen auf Google Shopping automatisiert zu optimieren.
- Ich entwickelte Backend-Software für die Kommunikation mit der Schnittstellen von Amazon und BOL.com: für die Kreation von Werbekampagnen, für das Hochladen von Bids für Werbungen, und für das Herunterladen von Berichten der Kampagnen.
Technologien: Python, Pandas, Scikit-learn, [ein bekanntes machine learning Framework], Docker, Linux
Das Adtech Start-up Neural Search Labs betreut Werbekampagnen für seine Kunden auf Google Shopping, Amazon und BOL.com. Sein Ziel ist es, den Umsatz der Kunden bei gegebener Werbebudget zu maximieren.
- Ich entwickelte eine neue Lösung, Kundenverhalten in Online Shops mithilfe maschinelles Lernens vorherzusagen, um Werbekampagnen auf Google Shopping automatisiert zu optimieren.
- Ich entwickelte Backend-Software für die Kommunikation mit der Schnittstellen von Amazon und BOL.com: für die Kreation von Werbekampagnen, für das Hochladen von Bids für Werbungen, und für das Herunterladen von Berichten der Kampagnen.
Technologien: Python, Pandas, Scikit-learn, [ein bekanntes machine learning Framework], Docker, Linux
04/2021
-
05/2023
Technical Lead Data Science (anfangs Senior Data Scientist)
DataMilk
(10-50 Mitarbeiter)
Internet und Informationstechnologie
- Aufbau der A/B-Testinfrastruktur: Entwicklung der statistischen Methodik, Implementierung der Pipelines in Python.
- Betreuung des Aufbaus der Datenvisualisierung (Dashboards) aufgrund des Outputs der obigen Pipelines.
- Durchführung von vielen komplexen Datenanalysen, das Schreiben von Berichten für das Management.
- Führung eines kleinen Teams von einem weiteren Data Scientist und einem Data Engineer.
Technologien: Python, Pandas, SQL, Google Cloud Platform, BigQuery, Cloud Datastore, Looker Studio (früher Google Data Studio), Git, Pulumi, Google Workspace, Jira, Confluence, Trello
Organisatorisches: Agile Softwareentwicklung, DevOps-Denken, peer reviews in Softwaredesign und Entwicklung, datenbasierte Entscheidungen
- Betreuung des Aufbaus der Datenvisualisierung (Dashboards) aufgrund des Outputs der obigen Pipelines.
- Durchführung von vielen komplexen Datenanalysen, das Schreiben von Berichten für das Management.
- Führung eines kleinen Teams von einem weiteren Data Scientist und einem Data Engineer.
Technologien: Python, Pandas, SQL, Google Cloud Platform, BigQuery, Cloud Datastore, Looker Studio (früher Google Data Studio), Git, Pulumi, Google Workspace, Jira, Confluence, Trello
Organisatorisches: Agile Softwareentwicklung, DevOps-Denken, peer reviews in Softwaredesign und Entwicklung, datenbasierte Entscheidungen
04/2019
-
09/2019
Data Scientist in Geoinformatik und Fernerkundung
Erdbeobachtung EDV-System
(10-50 Mitarbeiter)
Internet und Informationstechnologie
Ich entwickelte eine neue Methodik um die Schärfe optischer Satellitenaufnahmen zu vergleichen und ich implementierte diesen Algorithmus in Python. Ich habe intelligente Wolken- und Schneeerkennung in meine Software integriert. Zusätzlich habe ich 4000 GB historische Daten auf der Google Cloud Platform ausgewertet. Meine Software verpackte ich in einen Docker-Container.
Technologien: Python, Joblib, Spark/PySpark, OsGeo (GDAL, OGR), Pandas, Overpass Query Language, QGIS, GeoPandas, Shapely, Google Cloud Platform, Docker, Linux
Technologien: Python, Joblib, Spark/PySpark, OsGeo (GDAL, OGR), Pandas, Overpass Query Language, QGIS, GeoPandas, Shapely, Google Cloud Platform, Docker, Linux
Reisebereitschaft
Verfügbar in den Ländern
Deutschland, Österreich und Schweiz