Joslyn Lim，马来西亚吉隆坡联邦直辖区开发商
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Joslyn Lim

验证专家  in 工程

数据开发人员

Location
吉隆坡马来西亚吉隆坡联邦直辖区
至今成员总数
2022年9月28日

Joslyn是一位经验丰富的数据从业者，在多个行业拥有丰富的经验, 包括技术咨询和客户服务. 凭借她在应用统计学方面的学术背景和机器学习方面的技能, 数据分析, Python, and SQL, Joslyn已经交付了许多对客户产生积极业务影响的项目.

数据科学家Ubuntu 16.04机器学习数据分析Analytics探索性数据分析数据争吵PostgreSQLPythonPandasNumPyPython 3Microsoft Power BI敏捷项目管理微软流BERT主成分分析Power BI亚马逊QuicksightMVP转移学习XGBoostAWS Fargate命名实体识别(NER)稳定的扩散

Portfolio

Dattel
敏捷，Amazon机器学习，亚马逊QuickSight, Flutter， .NET 3...
Kognitiv
Python 3, PostgreSQL, Tableau, Microsoft SQL Server, Bitbucket, Jira, FastAPI...
停止交通
亚马逊SageMaker, Python 3, PyTorch, Docker, IBM Cloud, MongoDB, 编程...

Experience

SQL - 9年数据库- 8年机器学习- 6年统计- 6年数据科学- 6年Python 3 - 5年敏捷项目管理- 3年Azure - 2年

Availability

Part-time

首选的环境

Visual Studio Code (VS Code)， Python 3, SQL

最神奇的...

...我参与的项目是建立一个数据湖, 数据仓库, dashboards, 团队成员超过20人，在12个月内完成了4个机器学习用例.

工作经验

首席技术官

2023年至今
Dattel
  • 领导一个使用GPT3的五人团队的广告文案和广告创意生成器的产品开发.5、稳定扩散. MVP在一个区域营销活动中展示，第一周就带来了大约100次使用.
  • 与GCR人员从零开始构建IT策略和数据治理框架，保护公司资产免受网络威胁.
  • 升级了工程和数据团队的开发周期，以采用CI/CD实践, 结果在第一阶段节省了大约20%的开发时间.
技术:敏捷，Amazon机器学习，亚马逊QuickSight, Flutter， .. NET 3，软件架构，产品顾问，市场营销，数字广告，战略，OpenAI

数据科学经理

2023 - 2023
Kognitiv
  • 使用SQL对ATL和BTL活动进行活动前后分析, Python和R来了解活动的可行性和有效性，这些活动能够在非节日期间实现2-3%的平均提升.
  • 领导分析团队使用Python为区域客户进行数据和机器学习模型迁移的迁移和集成测试, SQL, and X-Ray, 这节省了多达2个FTE(手动测试)的工作量。.
  • 就数据分析方法向内部和外部利益相关者提供建议, 活动A/B测试, 和技术架构来实现理想的结果.
技术:Python 3, PostgreSQL, Tableau, Microsoft SQL Server, Bitbucket, Jira, FastAPI, 单元测试, 数据迁移, SQL, 软件架构

数据科学家

2023 - 2023
停止交通
  • 举办用户体验发现研讨会，以确定用户痛点和需求.
  • 开发了一个实体情感模型，利用迁移学习预测商业用户的文章情感.
  • 与客户和其他toptaler合作，使用IBM Cloud将机器学习模型投入生产.
技术:亚马逊SageMaker, Python 3, PyTorch, Docker, IBM Cloud, MongoDB, 编程, Scikit-learn, 大型语言模型(llm), OpenAI GPT-4 API, Modeling, 探索性数据分析, EDA, 非结构化数据分析, 电子表格, APIs, Amazon EC2

数据科学家|欧博体育app下载服务

2023 - 2023
D3管理有限公司
  • 将第三方LMS数据集成到Sharepoint列表和PostgreSQL中，使用api生成洞察, 电力自动化, 和气流.
  • 使用Power automation在PostgreSQL内部构建etl核心数据.
  • 为最终用户创建了Power BI仪表板，以加快获得洞察力和做出明智决策的时间.
技术:Microsoft Power BI, SharePoint, Apache气流, Microsoft Power automation, Heroku, PostgreSQL, 学习管理系统(LMS), BI报告, 集成, 编程, 数据清理, APIs, Amazon EC2, 软件架构

首席分析师

2021 - 2022
AXA Group
  • 将分析引入数字销售团队，为汽车政策部署留存机器学习模型, 数字销售仪表盘, 政策福利包优化, 哪一种以较低的损失率提高了年毛保费.
  • 领导使用AWS监控MLOps实践的实施, track, maintain, 并改进现有的或正在生产的机器学习模型，将开发周期从6个月缩短到3个月，并提高透明度和可见性.
  • 与财务和精算团队合作，使用数据湖和报告工具(如SAP Webi)实施国际财务报告准则(IFRS) 17，为利益相关者提供及时和细致的见解.
  • 通过策划学习项目，领导整个企业的数据素养计划, assessment, 辅导项目, hiring, retention, 各种参与活动将整体数据素养指数从33提升到50(总分100).
技术:Python 3, Redshift, SQL, AWS Glue, SAP商业智能(BI), Databases, GitHub, 微软流, Microsoft Power BI, SharePoint 365, Python, 数据分析, 亚马逊网络服务(AWS), 亚马逊机器学习, Amazon S3 (AWS S3), 项目管理, Analytics, 业务分析, ETL, Excel 365, SharePoint, Pandas, NumPy, 数据争吵, Jupiter, 机器学习操作(MLOps), 亚马逊SageMaker, Dashboards, 商业智能(BI), 亚马逊QuickSight, 数据管道, Regression, 分类, Linux, XGBoost, 数据科学家, Reports, 数据报告, Cloud, AWS Fargate, Excel 2010, BI报告, 集成, 编程, Scikit-learn, Modeling, 探索性数据分析, EDA, 消费者的行为, 数据清理, 大数据集, 数据收集, Amazon EC2

数据科学经理

2019 - 2021
EY
  • 与区域DnA团队一起领导、管理并赢得了超过100万美元的数据分析项目.
  • 领导并启动了多个分析项目, 包括摩擦建模, 语言建模, 优化, 和仪表板, 2到10人的团队为社会和组织带来积极的经济影响.
  • 负责区域团队的人员管理，并负责建立和维持学习计划, events, 并提供指导，以支持团队的持续个人和职业发展.
技术:Python 3, Spark ML, Spark SQL, Azure砖, Azure, Microsoft Power BI, Tableau, IT咨询, 敏捷项目管理, Ubuntu 16.04, R, Jupyter笔记本, Python, 数据分析, 数据可视化, 项目管理, Analytics, 业务分析, ETL, Pandas, NumPy, 数据争吵, Jupiter, 工程数据, 网页抓取, Dashboards, 商业智能(BI), Big Data, 数据管道, 人工神经网络(ANN), Regression, 深度学习, 分类, 神经网络, Keras, Linux, XGBoost, 数据抓取, 数据科学家, Reports, Heatmaps, Cloud, 文本分类, Excel 2010, BI报告, 集成, 编程, 用户界面(UI), Scikit-learn, Modeling, 探索性数据分析, EDA, 数据清理, 大数据集, 非结构化数据分析, 数据收集, 电子表格, Azure机器学习, TensorFlow, APIs, Amazon EC2, BERT, 自定义伯特, 软件架构, Strategy, 大型语言模型(llm)

高级助理-数据科学

2018 - 2019
EY
  • 使用集成模型(XGBoost with Random Forests)为炼油厂开发了一种机器学习优化模型，估计可节省高达100美元,区域工厂.
  • 为一家公用事业公司创建了一个使用文本分析的社交倾听仪表板，通过对社交媒体平台上的负面情绪进行及时回应，提高数字声誉评分(DRS).
  • 使用迁移学习为智能城市原型构建了人脸识别和跟踪MVP，用于入侵者检测.
技术:Python 3, R, Brandwatch, Microsoft Power BI, RStudio, Python, 数据分析, 数据提取, Analytics, 业务分析, Pandas, NumPy, 数据争吵, Jupiter, 网页抓取, Dashboards, 商业智能(BI), 人工神经网络(ANN), Regression, 深度学习, 分类, 神经网络, Keras, Linux, XGBoost, 数据抓取, 数据科学家, Reports, Heatmaps, Cloud, Excel 2010, BI报告, 编程, Scikit-learn, Modeling, 探索性数据分析, EDA, 数据清理, 数据收集, Amazon EC2

研究和分析主管

2016 - 2018
Dattel
  • 领导双向职能，用分析术语向跨业务线和职能领域的关键对手表达业务战略, 比如软件工程, marketing, etc.在True Vox Asia和Dattel合并之后.
  • Designed, managed, 并进行数据实验, 集合, 并在消费者智能平台上提供分析服务，作为中小型企业产品的一部分.
  • 管理多个项目, 包括客户细分, 品牌的宣传, 心理分析, 和社会经济研究出版物，使战略形成为消费品牌收购, 吸引并留住他们的客户.
技术:Python 3, PostgreSQL, 敏捷项目管理, SQL, R, Git, 设计思考, Python, Analytics, Pandas, NumPy, 数据争吵, Jupiter, A / B测试, 产品开发, Regression, Linux, XGBoost, 数据科学家, Heatmaps, Excel 2010, 编程, Modeling, 探索性数据分析, EDA, 消费者的行为, 数据清理, 数据收集, 产品顾问, Marketing, 数字广告, Strategy

汽车索赔零件价格预测模型

基于机器学习回归模型的电机备件价格估算方法, 加快理赔处理时间, 并将零部件价格评估程序系统化. 与业务用户和AWS团队协作, 我从用户角色开始, 过程的理解, 头脑风暴会议. 该团队设计了一个解决方案，将机器学习与运行在AWS架构上的web应用程序结合起来，为不同汽车品牌和型号的备件推荐预测价格. 最后使用的模型是集合梯度增强树(GBT)回归器. 这一举措预计将提高客户满意度，因为它还缩短了索赔处理时间，减少了通货膨胀对备件成本的影响.

保险单的客户保留模型

一种分类机器学习模型，预测哪些政策可能会在即将到来的更新周期中停止. 区域零售一般保险竞争十分激烈, 所以必须监控流失率，并在需要时保留现有客户. 开发团队与业务用户合作，了解在客户流失预测中有用的基本特性. 作为数据科学家团队的一员，我用过去几年的数据来支持这些说法. 该团队建立了一个随机森林(RF)模型，以帮助最终用户保持中立.e.通过奖励或有针对性的促销来吸引冷漠的客户和可能流失的客户.

自然语言处理与建模

该项目旨在预测命名实体, 文档情感和实体情感, locality, 和情感，准确度更高. 在2019-2020年，Bert是NLP最先进的(SoTA). 尽管如此，东盟语言(如英语和英语)的结果并不令人满意.g.印尼人、东盟华人、马来人等.)，因为底层模型主要使用的是美国语料库. 该团队的目标是在东盟语言方面击败SoTA. 从数据收集, curation, annotation, QA, 数据清理, 模型训练, evaluation, 和测试, 10人的团队为我们的客户提供端到端的交付服务. 我是其中一个语言支柱的所有者，同时也帮助其他语言支柱理解区域语言的上下文. 该团队进行了多次机器学习实验，发现变压器模型对一些语言语料库和它们的混合物效果最好, 因此，将大嵌入技术应用于多语言模型. 作为最终交付物，团队使用Docker将模型和Python管道容器化. 这些模型以0分左右的成绩击败了SoTA.7 F1 score.

员工保留预测

一个区域外包和共享服务在过去一年经历了很高的员工流失率，希望减少人员流失, 尤其是对那些表现更好的人. 一个由五人组成的团队进行了定性和定量分析，以了解员工的痛点，并向客户提出了解决方案. 我作为一名数据科学家，利用员工的出勤率和离职率进行探索性分析, 考核与绩效, 奖金和薪酬, 以及使用Python从面试过程中提取关键字, R, 和Power BI. 然后，将这些见解与流失数据相匹配，通过分类算法预测流失可能性，并总结(聚类和PCA)流失因素，以便客户能够优先考虑并针对影响较大的流失因素采取行动.
2014 - 2016

统计学硕士学位

马来西亚吉隆坡马来亚大学

2008 - 2011

数学学士学位

马来西亚理科大学-马来西亚槟城

2023年3月- 2026年3月

AWS认证机器学习

AWS

2022年5月至今

企业设计思维的共同创造者

IBM

2021年12月至2024年1月

电源平台解决方案架构师专家

Microsoft

2021年9月至2023年9月

电力平台功能顾问助理

Microsoft

2021年7月- 2023年7月

谷歌云认证专业-机器学习工程师

谷歌云

2021年7月- 2023年7月

GCP专业云架构师

GCP

2021年1月- 2024年1月

Azure人工智能工程师助理

Microsoft

2020年12月至2023年12月

Azure数据科学助理

Microsoft

2020年8月至2023年8月

Azure解决方案架构师

Microsoft

2019年11月至今

专业Scrum Master I

Scrum.org

库/ api

Pandas, NumPy, Keras, XGBoost, Scikit-learn, Spark ML, PyTorch, TensorFlow

Tools

Microsoft Power BI, 微软流, Tableau, Git, 亚马逊SageMaker, 电子表格, Azure机器学习, AWS Glue, GitHub, Spark SQL, Microsoft Power Apps, 命名实体识别(NER), 亚马逊QuickSight, AWS Fargate, Apache气流, Excel 2010, Bitbucket, Jira

Languages

Python 3, Python, SQL, R

Paradigms

敏捷项目管理, 数据科学, 商业智能(BI), 设计思考, Agile, ETL, 单元测试

Platforms

Azure, Jupyter笔记本, Microsoft Power automation, SharePoint 365, 亚马逊网络服务(AWS), Linux, Amazon EC2, 微软Power平台, Docker, Ubuntu, RStudio, SharePoint, 谷歌云平台(GCP), Visual Studio Code (VS Code), Heroku

Storage

PostgreSQL，数据库，Amazon S3, Redshift，数据管道，MongoDB, Microsoft SQL Server

行业专业知识

项目管理、市场推广

Frameworks

Flutter, .NET 3

Other

Ubuntu 16.04, 机器学习, 数据分析, Analytics, 数据争吵, Jupiter, 数据科学家, Modeling, 探索性数据分析, EDA, Statistics, SAP商业智能(BI), IT咨询, 自然语言处理(NLP), 数据分析, 数据可视化, 亚马逊机器学习, 业务分析, Dashboards, Big Data, A / B测试, 产品开发, 人工神经网络(ANN), Regression, 深度学习, 分类, 神经网络, Reports, Heatmaps, 数据报告, Cloud, 文本分类, 编程, 消费者的行为, 数据清理, 大数据集, 非结构化数据分析, 数据收集, APIs, BERT, 自定义伯特, 软件架构, Azure砖, Scrum Master, 人工智能(AI), 解决方案设计, 解决方案架构, IT项目管理, 沟通, 根本原因分析, 情绪分析, 分类算法, 主成分分析(PCA), 多元统计建模, Brandwatch, 数据提取, 降低成本 & 优化, Excel 365, 工程数据, 语言模型, 机器学习操作(MLOps), 谷歌云 ML, 文本分析, 网页抓取, 数据抓取, GPT, 生成预训练变压器(GPT), 学习管理系统(LMS), IBM Cloud, BI报告, 集成, 用户界面(UI), 大型语言模型(llm), OpenAI GPT-4 API, FastAPI, 数据迁移, 产品顾问, 数字广告, Strategy, OpenAI, 变压器模型

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