Ranjith R.
Datenwissenschaftler
Erfahrungen
Datenwissenschaftler
Tiger Analytics
- Entwicklung deterministischer Pipelines zur Unterstützung der Kreditwürdigkeitsprüfung und Kampagnenanalysen, wobei reproduzierbare Ergebnisse und nachvollziehbare Vorgehensweisen sichergestellt wurden.
- Entwurf und Implementierung von End-to-End-Analyse-Workflows für groß angelegte Finanzdaten (über 300 Mio. Datensätze), einschließlich Datenaufnahme, -bereinigung, Feature Engineering, Modellierung und Validierung.
- Umwandlung realer Geschäftsprobleme in rechenintensive Aufgaben, um Szenarioanalysen, Segmentierungen, Prognosen und Leistungsbewertungen zu ermöglichen.
- Überprüfung von Modellausgaben und Analyseergebnissen durch systematische Validierung und Plausibilitätsprüfungen vor der Übergabe an Stakeholder.
- Dokumentation analytischer Annahmen, Transformationen und Modellentscheidungen zur Unterstützung von Wiederverwendbarkeit und Auditierbarkeit.
Datenwissenschaftler
Data Sutram
- Entwurf kompletter Data-Science-Pipelines für Underwriting-, Betrugserkennungs- und Markterweiterungsanwendungen unter Verwendung großer, heterogener Datensätze.
- Implementierung Python-basierter Analyselösungen einschließlich explorativer Datenanalyse, Feature Engineering, Modellierung, Validierung und Interpretation.
- Erstellung wiederholbarer Analyseframeworks zur Bewertung regionaler Leistungen und Akquisestrategien, was den Marktanteil um 21 % steigerte.
- Aufbau und Validierung von Anomalieerkennungs- und Empfehlungssystemmodellen mit klar definierten Bewertungskriterien und reproduzierbaren Ergebnissen.
- Zusammenarbeit bei der Definition von Leistungskennzahlen (KPIs) und der Formulierung analytischer Fragestellungen, um Geschäftsziele mit technischen Lösungen in Einklang zu bringen.
Datenwissenschaftler
Karus.ai
- Entwurf und Validierung von Modellen zur Kreditrisikobewertung für US-Autokreditportfolios unter Einbeziehung statistischer Methoden und prädiktiver Modellierung.
- Aufbau von End-to-End-Python-Workflows für Datenextraktion, -vorverarbeitung, Modellierung und Evaluierung unter Produktionsbedingungen.
- Verbesserung bestehender Modelle durch strukturierte Experimente und kontrollierte Vergleiche.
- Automatisierung von Datenerfassungspipelines für Prognosemodelle, um Wiederholbarkeit und Konsistenz der Durchläufe zu gewährleisten.
Zusammenfassung
Datenwissenschaftler mit über 4 Jahren Erfahrung in Analytik, Prognosen und Experimentierunterstützung in Beratungs- und Fintech-Umgebungen. Fundierter Hintergrund in Marketing- und Kundenanalysen, einschließlich Segmentierung, attributionsorientierter Analysen und Entscheidungsunterstützung für Akquise- und Cross-Selling-Strategien.
Erfahren im Aufbau und der Validierung von prädiktiven Modellen, im Entwerfen von Experimenten und in der engen Zusammenarbeit mit Fachbereichen, um analytische Ergebnisse in klare, umsetzbare Marketing- und strategische Entscheidungen zu übersetzen. Starker Fokus auf Modellgenauigkeit, Datenqualität und szenariobasierte Analysen zur Unterstützung fundierter Entscheidungen.
Sprachen
Ausbildung
GISMA University of Applied Sciences
Master in Data Science, KI & Digital Business · Data Science, KI & Digital Business · Potsdam, Deutschland
University of Mumbai
Bachelor in Maschinenbau · Maschinenbau · Mumbai, Indien
Zertifikate & Bescheinigungen
Google Professional-Zertifikat IT-Automatisierung
IBM Professional-Zertifikat Data Science
IBM
IBM Professional-Zertifikat Maschinelles Lernen
IBM
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