艾哈迈德确切
验证专家 in 工程
数据科学家和机器学习开发人员
艾哈迈德是一位资深数据科学家,拥有创新数据科学项目的Experience, 他在微软工作了四年,参与了金融科技项目, 电子商务, 媒体, 还有石油和天然气行业. 艾哈迈德与客户的工程团队合作,建立了完整的管道, 包括数据摄取, 机器学习模型, 以及部署到生产环境. 他拥有美国一所顶级商学院的计算机科学和机器学习硕士学位,这为他的行业Experience提供了支持.
Portfolio
Experience
Availability
首选的环境
Python,数据科学
最神奇的...
...我创造了一个管道, 包括一个ML模型,通过适当的风险评估,使金融科技公司获得短期贷款的机会增加了24%.
工作Experience
高级数据科学家
微软
- 在销售部门的创新团队工作. 该团队将研究、先进技术和微软战略客户联系起来.
- 通过创建涉及数据摄取的数据平台,与微软战略客户共同创新, 存储, 和见解. 这是在与客户进行探索性数据分析研讨会之后完成的.
- 创建机器学习模型来解决高级问题, 比如信用风险评估, 元学习视频分类, 以及基于客户场景的GraphDB推荐引擎.
数据科学家
精灵
- 为机场和航空公司开发自定义命名实体识别,以注释旅行查询并自动执行航班预订流程.
- 建立了一个探索性和预测性分析的报告系统,以发现数据中的趋势和异常. 该系统还报告了流失用户,并确定了与流失用户重新接触的常见场景.
- 训练一个LSTM垃圾邮件分类器来识别有恶意行为的用户.
数据科学家
基准实验室中东
- 开发了一个图书咨询聊天机器人(sipof).在Facebook的中东和非洲机器人生产力和效用信使挑战赛中获得第一名.
- 在图书数据上训练Doc2Vec模型,寻找相似之处并推荐相似的图书.
- 训练一个端到端记忆网络(MemN2N),用于书籍推荐和书籍问答.
初级数据科学家
认知
- 创建了一个由三个阶段组成的产品链接管道——索引, 匹配, 和分类——从不同的电子商务网站创建一个主产品.
- 在三个不同的电子商务网站中,阿拉伯语和英语产品的准确率达到77%.
- 使用户能够比较不同电子商务网站的产品, 使用这个三阶段的管道,用标题和价格范围这样少的数据来匹配产品,并创建主产品页面.
Experience
金融科技信用风险评估与限额预测
基于集成分类器的文本情感识别
用户购买和流失分析的仪表板
教育
计算机科学硕士学位
佐治亚理工学院-亚特兰大,佐治亚州,美国
计算机工程学士学位
艾因沙姆斯大学-开罗,埃及
认证
微软Azure开发助理
微软
微软认证:Azure数据科学家助理
微软
Skills
库/ api
SciPy, LSTM, PyTorch, Natural Language Toolkit (NLTK)
工具
Azure机器学习,plot,命名实体识别(NER)
语言
Python, SQL, JavaScript
范例
数据科学,设计模式
平台
Azure、Azure函数
存储
Azure SQL数据库,NoSQL
其他
机器学习, 强化学习, 深度学习, 软件开发, 计算机工程, 软件部署, 数据分析, 自然语言处理(NLP), 聚类, 分类, 文本分类, 整体方法, EDA, 推荐系统, 信用风险, 算法, 建模, 数据建模, 预测分析, 人工智能(AI), GPT, 生成预训练变压器(GPT), 深度强化学习, 机器学习操作(MLOps), Azure数据工厂, 电子商务, Word2Vec, 财务数据, GraphDB, 社交网络, 社会网络分析, Google Data Studio, 数据可视化, 时间序列分析, 风险模型, 统计建模, 工程数据, 生产分析, 趋势分析, 消费贷款, 交易, 交易的应用程序, 光学字符识别
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