Meisam G.
Datenwissenschaftler
Erfahrungen
Juni 2023 - Bis heute
2 Jahren 7 MonatenDatenwissenschaftler
Geeks Ltd
- Nutzte ein großes Sprachmodell (LLM) bei WordUp, um das Vokabellernen zu verbessern, indem es kontextuelle Beispiele versteht und generiert und so personalisierte Lernerfahrungen optimierte
- Setzte maschinelles Lernen ein, um das Nutzerverhalten zu analysieren und Abwanderung vorherzusagen, wodurch wichtige Engagement-Trends identifiziert wurden, die zu einer 15%igen Steigerung der Nutzerbindung und Zufriedenheit führten
- Entwarf und analysierte A/B-Tests für neue App-Funktionen, um den Einfluss auf Engagement und Bindung zu messen; lieferte umsetzbare Erkenntnisse, die die Nutzeraktivierung um 15% steigerten
- Entwickelte ein Customer-Lifetime-Value-(CLTV)-Vorhersagemodell, das durch gezielte Bindungsmaßnahmen eine 10%ige Steigerung des durchschnittlichen CLTV erzielte
- Entwickelte ein bayessches Marketing-Mix-Modell zur Optimierung der Budgetallokation zwischen digitalen und Offline-Kanälen, wodurch der ROI um 12% verbessert wurde
- Entwarf und implementierte eine performante Python-ETL-Pipeline, optimierte CPU- und I/O-Auslastung sowie die Datenbereinigungslogik, was zu einer 30%igen Verkürzung der Verarbeitungszeit führte
- Reduzierte die Abbruchrate um 10% durch Analyse des Onboarding-Verhaltens der Nutzer und Identifikation entscheidender Abbruchpunkte
Feb. 2020 - Mai 2023
3 Jahren 4 MonatenDatenwissenschaftler
Mellat Bank
- Entwickelte einen News-Trading-Algorithmus mithilfe von Fin-BERT, GPT-3 und Sentiment-Analyse, um kurzfristige Preisbewegungen im Forex- und Kryptomarkt vorherzusagen, was die Genauigkeit der Handelssignale um 20% verbesserte
- Baute ein Ensemble-Modell aus XGBoost und einem tiefen Autoencoder zur Echtzeitanomalie-Erkennung bei Kreditkartentransaktionen, reduzierte Fehlalarme um 25% und erhöhte die Betrugserkennungsrate um 15%
- Implementierte ein Kundenabwanderungs-Vorhersagemodell, senkte die Abwanderungsrate um 15% und verbesserte Strategien zur Kundenbindung
- Entwickelte Empfehlungssysteme, die Kunden Bankprodukte vorschlugen, und steigerte dadurch Cross-Selling-Möglichkeiten um 22%
- Entwickelte ein Sentiment-Analyse-Modell mit BERT zur Auswertung von Instagram-Kommentaren, erreichte über 85% Genauigkeit und lieferte umsetzbare Erkenntnisse für Kundenbindungsstrategien
- Entwickelte ein Prognosemodell mit Deep AR, um die Kreditnutzung mit einem R-Quadrat-Wert von über 80% vorherzusagen, und optimierte so die Finanzplanung
- Entwarf und implementierte ein Kreditrisiko-Scoring-System, das die frühzeitige Identifikation von Hochrisiko-Antragstellern verbesserte und die Ausfallrate um 12% senkte
März 2019 - Feb. 2020
1 JahrDatenwissenschaftler
Hosh and Dansh
- Erstellte Machine-Learning-Modelle zur Vorhersage des Lagerbedarfs, wodurch die Lagerhaltungskosten um 15% verringert wurden
- Entwickelte Modelle zur Vorhersage von Kundenabwanderung, die proaktive Bindungsmaßnahmen ermöglichten und die Abwanderungsrate um 12% senkten
- Implementierte Algorithmen, die Preise auf Basis von Nachfrageprognosen anpassten und den Umsatz um 10% steigerten
Sprachen
Persisch
MutterspracheDeutsch
VerhandlungssicherEnglisch
VerhandlungssicherAusbildung
Science and Culture University, Iran
Master in Finanzingenieurwesen und Risikomanagement · Finanzingenieurwesen und Risikomanagement · Tehran, Iran, Islamische Republik
IU International University of Applied Sciences, Berlin
Master in Datenwissenschaft · Datenwissenschaft · Berlin, Deutschland
Azad University, Iran
Bachelor in Wirtschaftsingenieurwesen · Wirtschaftsingenieurwesen · Tehran, Iran, Islamische Republik
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