Sofie Karlsen

• Telefon: +47 98 76 54 32
• E-post: sofie.karlsen@email.com
• Sted: Oslo, Norway
• LinkedIn: sofie-karlsen-data-scientist

Sammendrag

Data Scientist med over 5 års erfaring i å utvikle og implementere avanserte maskinlæringsmodeller for å løse komplekse forretningsproblemer. Spesialisert i prediktiv modellering, dataarkitektur og optimalisering av algoritmer for å drive datadrevet vekst og effektivitet.

Dokumentert suksess i å forbedre beslutningsprosesser gjennom dyp analyse og visualisering av store datasett, med fokus på å levere målbare resultater og strategisk innsikt for ledelsen.

Arbeidserfaring

Senior Data Scientist, Telenor Norge AS -- Fornebu, Norway

Mars 2021 – nåværende

• Leder utviklingen av prediktive modeller for kundeavgang, noe som resulterte i en reduksjon på 15% i attrisjonsraten over 12 måneder.

• Designet og implementerte en A/B-testrammeverk for nye produktfunksjoner, forbedret konverteringsraten med 10% gjennom datadrevet optimalisering.

• Utviklet og vedlikeholdt datastrømmer og API-er for maskinlæringsmodeller i produksjon, sikret høy ytelse og skalerbarhet.

• Veileder et team på tre junior Data Scientists i beste praksis for modellutvikling og evaluering.

Data Scientist, DNB Bank ASA -- Oslo, Norway

August 2018 – Februar 2021

• Bygget maskinlæringsmodeller for svindeldeteksjon, noe som reduserte falske positiver med 20% og økte deteksjonsraten med 8%.

• Gjennomførte omfattende analyser av kundedata for å identifisere nye forretningsmuligheter og forbedre personaliserte tilbud.

• Samarbeidet med IT-team for å integrere data science-løsninger i eksisterende systemer, forkortet implementeringstiden med 25%.

• Presenterte komplekse datafunn og anbefalinger til ikke-tekniske interessenter på ledelsesnivå.

Utdanning

Universitetet i Oslo, Mastergrad i Informatikk – Spesialisering i Maskinlæring og Data Science -- Oslo, Norway

August 2016 – Juni 2018

Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet (NTNU), Bachelorgrad i Datateknikk -- Trondheim, Norway

August 2013 – Juni 2016

Ferdigheter

Programmeringsspråk: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch), SQL, R

Maskinlæring og Statistikk: Prediktiv modellering, Klassifisering, Regresjon, Klynging, Tidsserieanalyse, Naturlig språkbehandling (NLP), Dyp læring, A/B-testing, Bayesiansk statistikk

Dataverktøy og Plattformer: Spark, Hadoop, Docker, Kubernetes, Git, AWS (S3, EC2, SageMaker), Azure (Databricks, ML Studio), Google Cloud Platform (BigQuery, AI Platform), Tableau, Power BI

Databasekunnskap: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, NoSQL, Data Warehouse design

Metodikk: Agile, Scrum, MLOps, Data Governance, Feature Engineering