Sarah T***

Tóm tắt nghề nghiệp

Chuyên gia khoa học dữ liệu cấp cao với 11 năm kinh nghiệm ứng dụng mô hình thống kê, học máy và phân tích nâng cao để giải quyết các vấn đề phức tạp trong kinh doanh và vận hành. Có kinh nghiệm trong toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu, bao gồm khám phá dữ liệu, phân tích thống kê, xây dựng đặc trưng, xây dựng mô hình dự đoán, thử nghiệm, đánh giá và triển khai mô hình. Có nền tảng vững về phát triển các giải pháp phân tích trên dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời có khả năng chuyển các kết quả phân tích phức tạp thành những đề xuất thực tế cho các bên liên quan về kỹ thuật và kinh doanh. Có kinh nghiệm phối hợp với kỹ sư dữ liệu, kỹ sư học máy, lập trình viên phần mềm, quản lý sản phẩm và lãnh đạo doanh nghiệp cấp cao để triển khai các giải pháp dựa trên dữ liệu. Thành thạo Python, SQL, học máy, mô hình thống kê và trực quan hóa dữ liệu; chú trọng xây dựng các mô hình đáng tin cậy và tạo ra kết quả kinh doanh có thể đo lường.

Học vấn

Đại học Monash, Melbourne, Victoria
Thạc sĩ Khoa học dữ liệu, tháng 2 năm 2011 – tháng 12 năm 2012

Kinh nghiệm làm việc

Advanced Analytics Australia, Melbourne, Victoria — Chuyên gia khoa học dữ liệu cấp cao, tháng 1 năm 2019 – hiện tại

Dẫn dắt các dự án khoa học dữ liệu từ giai đoạn xác định vấn đề, khám phá dữ liệu đến xây dựng, xác thực, triển khai mô hình và theo dõi hiệu suất liên tục.

Phối hợp chặt chẽ với quản lý sản phẩm, các bên liên quan trong doanh nghiệp, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư phần mềm để chuyển các vấn đề kinh doanh thành giải pháp phân tích và học máy.

Phát triển các mô hình dự đoán phục vụ phân loại, hồi quy, dự báo, phân tích hành vi khách hàng, đánh giá rủi ro và tối ưu hóa vận hành.

Thực hiện phân tích khám phá dữ liệu và phân tích thống kê để xác định các quy luật, mối quan hệ, xu hướng và cơ hội trong những tập dữ liệu phức tạp.

Xây dựng và xử lý các đặc trưng từ tập dữ liệu lớn có cấu trúc và phi cấu trúc nhằm cải thiện hiệu suất mô hình và kết quả phân tích.

Đánh giá mô hình học máy bằng các chỉ số thống kê và kinh doanh phù hợp, bao gồm kiểm định chéo và phân tích hiệu suất mô hình.

Áp dụng mô hình thống kê, kiểm định giả thuyết và các phương pháp thử nghiệm để hỗ trợ quyết định về sản phẩm và kinh doanh dựa trên bằng chứng.

Xây dựng các khung phân tích và quy trình xử lý dữ liệu tự động nhằm nâng cao hiệu quả và khả năng tái lập của công việc khoa học dữ liệu.

Phối hợp với đội ngũ học máy và kỹ thuật phần mềm để đưa các mô hình phân tích vào môi trường vận hành và tích hợp với ứng dụng kinh doanh.

Theo dõi hiệu suất mô hình và chất lượng dữ liệu trong môi trường vận hành, xác định sự suy giảm hiệu quả của mô hình và cơ hội cải thiện.

Truyền đạt các kết quả phân tích phức tạp thông qua báo cáo, biểu đồ và bài thuyết trình rõ ràng cho các bên liên quan có và không có chuyên môn kỹ thuật.

Thực hiện thử nghiệm A/B và các phương pháp thử nghiệm khác để đo lường tác động của những thay đổi về sản phẩm, khách hàng và vận hành.

Hướng dẫn chuyên môn cho các chuyên gia khoa học dữ liệu và chuyên viên phân tích, bao gồm hỗ trợ về phương pháp xây dựng mô hình, phương pháp phân tích và các phương pháp làm việc hiệu quả.

Dẫn dắt đánh giá chuyên môn đối với phương pháp khoa học dữ liệu, giả định của mô hình, kết quả phân tích và các đề xuất dự án.

Trình bày những phát hiện từ dữ liệu và đề xuất chiến lược cho ban quản lý cấp cao và đội ngũ lãnh đạo liên phòng ban.

Data Intelligence Group, Melbourne, Victoria — Chuyên gia khoa học dữ liệu, tháng 1 năm 2015 – tháng 12 năm 2018

Phát triển các mô hình thống kê và học máy để hỗ trợ dự báo kinh doanh, phân tích khách hàng và ra quyết định vận hành.

Thu thập, làm sạch, chuyển đổi và phân tích các tập dữ liệu lớn bằng Python, SQL và các phương pháp thống kê.

Thực hiện phân tích khám phá dữ liệu để xác định xu hướng, điểm bất thường, mối quan hệ và các cơ hội kinh doanh tiềm năng.

Phát triển mô hình dự đoán bằng các phương pháp hồi quy, phân loại, phân cụm và học tập kết hợp.

Xây dựng đặc trưng và tối ưu hóa mô hình để cải thiện khả năng dự đoán và độ tin cậy.

Thiết kế và phân tích thử nghiệm A/B cùng các thử nghiệm có kiểm soát để đánh giá những sáng kiến về kinh doanh và sản phẩm.

Tạo biểu đồ trực quan và bảng điều khiển phân tích để truyền đạt kết quả cho các bên liên quan về kinh doanh và kỹ thuật.

Phối hợp chặt chẽ với kỹ sư dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu, quy trình xử lý dữ liệu và khả năng tiếp cận các tập dữ liệu phục vụ phân tích.

Hỗ trợ triển khai mô hình học máy vào môi trường vận hành và theo dõi hiệu suất mô hình.

Thực hiện phân tích thống kê và kiểm định giả thuyết để xác thực các giả định kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định.

Ghi chép phương pháp phân tích, giả định của mô hình, kết quả thử nghiệm và các đề xuất kỹ thuật.

Tham gia quy trình phát triển Agile, các buổi đánh giá chuyên môn và cuộc họp dự án liên phòng ban.

Hỗ trợ các chuyên viên phân tích và chuyên gia khoa học dữ liệu ít kinh nghiệm về phương pháp phân tích, lập trình Python và xây dựng mô hình thống kê.

Business Analytics Services, Melbourne, Victoria — Chuyên viên phân tích dữ liệu, tháng 1 năm 2013 – tháng 12 năm 2014

Phân tích dữ liệu kinh doanh và khách hàng để xác định xu hướng, đặc điểm hiệu quả hoạt động và cơ hội cải thiện.

Xây dựng truy vấn SQL và quy trình chuyển đổi dữ liệu để chuẩn bị tập dữ liệu phục vụ phân tích và báo cáo.

Thực hiện phân tích mô tả và phân tích thống kê để hỗ trợ lập kế hoạch kinh doanh và ra quyết định vận hành.

Tạo bảng điều khiển, báo cáo và biểu đồ trực quan bằng các công cụ phân tích và phân tích kinh doanh.

Làm việc với các bên liên quan trong doanh nghiệp để xác định yêu cầu phân tích và chuyển các câu hỏi thành vấn đề dữ liệu có thể đo lường.

Thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu và điều tra các điểm không nhất quán giữa nhiều nguồn dữ liệu.

Hỗ trợ dự báo và phân tích hiệu quả hoạt động bằng các phương pháp thống kê và dữ liệu lịch sử.

Chuẩn bị báo cáo phân tích và trình bày kết quả cho các bên liên quan nội bộ.

Phối hợp với đội ngũ dữ liệu và công nghệ để cải thiện quy trình báo cáo và khả năng tiếp cận dữ liệu.

Duy trì tài liệu về nguồn dữ liệu, phương pháp phân tích và quy trình báo cáo.

Kỹ năng chuyên môn

Khoa học dữ liệu: Xây dựng mô hình dự đoán, mô hình thống kê, học máy, phân tích khám phá dữ liệu, xây dựng đặc trưng, đánh giá mô hình, dự báo, tối ưu hóa

Học máy: Hồi quy, phân loại, phân cụm, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, tăng cường độ dốc, XGBoost, các phương pháp học tập kết hợp, phát hiện bất thường

Thống kê: Kiểm định giả thuyết, suy luận thống kê, xác suất, phân tích hồi quy, thiết kế thử nghiệm, thử nghiệm A/B, phân tích chuỗi thời gian

Lập trình: Python, SQL, R

Thư viện Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch

Dữ liệu và điện toán đám mây: AWS, Azure, Databricks, Apache Spark, kho dữ liệu, quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu, xử lý dữ liệu quy mô lớn

Cơ sở dữ liệu: PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, Snowflake, BigQuery

Trực quan hóa: Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn, bảng điều khiển phân tích, kể chuyện bằng dữ liệu

Vận hành và triển khai mô hình học máy: MLflow, triển khai mô hình, giám sát mô hình, quy trình xử lý đặc trưng, quản lý phiên bản mô hình, phân tích trong môi trường vận hành

Kỹ năng nghề nghiệp: Dẫn dắt kỹ thuật, tư duy phân tích, giải quyết vấn đề, quản lý các bên liên quan, hướng dẫn nhân viên, tư duy chiến lược, giao tiếp, thuyết trình và kể chuyện bằng dữ liệu

Học vấn

Tháng 2 năm 2011 đến tháng 12 năm 2012
Thạc sĩ Khoa học dữ liệu
Đại học Monash, Melbourne, Victoria

Kỹ năng

Khoa học dữ liệu | Học máy | Mô hình thống kê | Phân tích dự đoán | Phân tích nâng cao | Python | SQL | R | Pandas | NumPy | Scikit-learn | SciPy | XGBoost | TensorFlow | PyTorch | Xây dựng đặc trưng | Xây dựng mô hình dự đoán | Hồi quy | Phân loại | Phân cụm | Dự báo | Phân tích chuỗi thời gian | Kiểm định giả thuyết | Thử nghiệm A/B | Thiết kế thử nghiệm | Phân tích khám phá dữ liệu | Trực quan hóa dữ liệu | Power BI | Tableau | Kể chuyện bằng dữ liệu | Apache Spark | Databricks | AWS | Azure | Snowflake | BigQuery | Kho dữ liệu | Trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu | Vận hành mô hình học máy | MLflow | Đánh giá mô hình | Triển khai mô hình | Giám sát mô hình | Phân tích thống kê | Phân tích kinh doanh | Dẫn dắt kỹ thuật | Quản lý các bên liên quan | Hướng dẫn nhân viên

Nghề nghiệp: Chuyên gia khoa học dữ liệu cấp cao

Kinh nghiệm: 11 năm

Địa điểm: Victoria, Úc

Skills: Python, SQL, Analytics

Experience: 11 years

Daily rate: AUD 300

Fictional sample profile — replace with your approved candidate details.