Freja Madsen

• Telefon: +45 31 12 34 56
• E-mail: freja.madsen@email.com
• Placering: Aarhus, Denmark
• LinkedIn: frejamadsenmath

Resumé

Fem års erfaring med at udvikle og implementere avancerede matematiske modeller til optimering af operationelle processer og risikostyring, hvilket har resulteret i en gennemsnitlig effektivitetsforbedring på 15%. Ekspertise i statistisk analyse, maskinlæring og datafortolkning med en bevist evne til at omsætte komplekse data til handlingsorienteret indsigt.

Leder af tværfaglige projekter fra konceptualisering til udrulning, der har leveret pålidelige prognoser og datadrevne beslutningsgrundlag. Stærk baggrund i anvendt matematik og en passion for at løse komplekse forretningsudfordringer gennem kvantitative metoder.

Erhvervserfaring

Senior Kvantitativ Analytiker

Aarhus, Denmark

Marts 2021 – nuværende

Nordic Data Solutions A/S

• Udviklede og implementerede en ny prognosemodel for efterspørgsel, der reducerede lageromkostningerne med 18% og forbedrede leveringspræcisionen med 12% over to år.

• Anvendte avancerede statistiske metoder og maskinlæringsalgoritmer til at identificere nøglefaktorer, der påvirker kundeadfærd, hvilket førte til en 10% stigning i kundetilfredshed.

• Ledte et team på tre junioranalytikere i datamodellering og validering, sikrede høj datakvalitet og analytisk integritet i alle projekter.

• Præsenterede komplekse analytiske resultater for ikke-tekniske interessenter, understøttede strategiske beslutninger med klar og præcis indsigt.

Kvantitativ Analytiker

Aarhus, Denmark

August 2018 – Februar 2021

Quantify ApS

• Udførte omfattende statistiske analyser af finansielle data for at vurdere markedsrisici og optimere investeringsstrategier, hvilket bidrog til en 5% forbedring af porteføljeafkastet.

• Byggede og kalibrerede matematiske modeller for prisoptimering, hvilket resulterede i en gennemsnitlig omsætningsforøgelse på 7% for specifikke produktlinjer.

• Automatiserede databehandlingsprocesser ved brug af Python, hvilket reducerede analysecyklustiden med 25% og forbedrede datanøjagtigheden.

• Samarbejdede med forretningsudviklingsteams for at definere analytiske krav og levere skræddersyede løsninger til komplekse problemer.

Uddannelse

Aarhus Universitet

Aarhus, Denmark

September 2016 – Juni 2018

M.Sc. in Anvendt Matematik og Computer Science

Aarhus Universitet

Aarhus, Denmark

September 2013 – Juni 2016

B.Sc. in Matematik

Færdigheder

Kvantitative Metoder: Statistisk modellering, Prognosemodeller, Optimering, Stokastiske processer, Tidsrækkeanalyse, Regressionsanalyse, Hypotesetest

Programmering & Værktøjer: Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn), R, SQL, MATLAB, Excel, Tableau, Power BI

Maskinlæring: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Dyb læring (grundlæggende), Modelvalidering, Feature Engineering

Sprog: Dansk (modersmål), Engelsk (flydende)