Avinash is available for hire

Avinash Kanumuru

Verified Expert in Engineering

Machine Learning Developer

Location

Bengaluru, Karnataka, India

Toptal Member Since

December 1, 2020

Avinash拥有超过7年的开发机器学习模型和为企业创建预测解决方案的经验. 他还拥有三年作为软件工程师构建数据仓库和商业智能平台的经验. Avinash在构建REST API方面拥有丰富的经验. 他目前专注于利用云平台构建可扩展的数据和机器学习服务.

Data Analysis SQL Python 3 Python Pandas NumPy Data Analytics Machine Learning Artificial Intelligence (AI)Data Warehouse Design Natural Language Processing (NLP)Business Intelligence (BI)Seaborn ETL OpenCV Random Forest

Portfolio

HSBC

Random Forests, Python 3, Machine Learning

HSBC

营销分析，逻辑回归，Python 3

HSBC

SQL, SAS

Experience

Data Science - 7 years SQL - 5 years Machine Learning - 4 years Python - 4 years Pandas - 3 years Artificial Intelligence (AI) - 3 years Scikit-learn - 3 years Deep Learning - 2 years

Availability

Part-time

Preferred Environment

Git, Linux, Python 3, Visual Studio Code (VS Code)， MacOS

The most amazing...

...我开发的项目是一个机器学习算法，可以从PDF格式的银行对账单中提取交易表，并对它们进行分类，以便进行信贷承销.

Work Experience

Senior Manager - Decision Science

2019 - 2021

HSBC

开发了一个集成分类器，将交易分类为不同的现金流头，并评估客户的贷款偿还能力.
开发了从PDF银行对账单中提取交易的功能.
为一个客户微细分项目做出贡献，该项目使用HDBSCAN技术针对细分市场进行个性化消息传递.

技术:随机森林，Python 3，机器学习

Manager - Decision Science

2017 - 2019

HSBC

作为RBWM转换项目的一部分，使用具有机器学习功能的工具进行接触策略自动化和实时报价决策.
开发提供优化的框架，与客户进行有效的沟通.
领导墨西哥的团队建立系统、流程和实践.

技术:市场分析，逻辑回归，Python

Analyst - Decision Science

2014 - 2017

HSBC

根据客户的银行业务和渠道活动来聚集客户，为交叉销售创造线索. 运用聚类技术，建立业务规则，对客户进行细分.
开发客户参与评分，用于提供新产品, predicting attrition, 并为墨西哥客户制定保留计划.
通过深入分析，确定贷款的价格弹性，并根据风险和客户建议，为即将到来的活动提出最优价格点.

Technologies: SQL, SAS

Research Analyst

2013 - 2014

Schlumberger

为顾问提供油气上游成本削减措施的运营和财务分析，并参与与大客户的咨询业务.
与同行和竞争对手公司比较SBC在社交媒体上的表现，并建议行动计划.
建议并实施自动化流程的流程改进.

Technologies: Data Analysis

Senior Software Engineer

2009 - 2012

Wipro Technologies

为美国客户(包括微软的盗版控制团队和Cardinal Health)创建了一个医疗产品类别的电子商务项目.
作为DWH-BI项目的一部分，混合使用阈值和基于策略的规则，生成用于欺诈使用激活密钥的业务智能报告.
开发用于监控团队数据库的仪表板，并为高级管理人员自动生成资源计费状态报告.

技术:数据仓库设计、商业智能、SQL

Experience

Detection of ID Card and Extract Details

开发了一个机器学习模型来检测身份证，然后使用一个训练过的模型来识别身份证的类型. 进一步从身份证中提取详细信息以自动填写产品申请表.

准确率达到87%，包括从身份证中提取正确的详细信息. 该模型在四种不同分辨率和方向的身份证上进行训练.

使用主题建模的投诉分类

使用NLP算法(LDA和LSTM)将投诉分类为不同的主题(关注领域). 进一步执行情绪分析以找到客户情绪，并相应地对每个投诉进行排名，以帮助企业实现客户满意度KPI指标.

基于密度的客户细分技术

根据人口统计和交易活动对客户进行细分，发现行为微细分，并传达相关信息或优惠, 使用机器学习算法，比如k-means, k-NN, and HDBSCAN techniques.

Education

2012 - 2014

MBA in European Business

ESCP Business School - Paris, France

2012 - 2012

国际管理研究生文凭(PGDM)

管理发展学院(MDI) - Gurugram，印度

2004 - 2008

电子电气专业本科以上学历

Osmania University - Hyderabad, India

Certifications

MAY 2021 - PRESENT

Tableau:数据科学的动手Tableau培训

Udemy

JANUARY 2021 - PRESENT

Spark for Machine Learning and AI

DECEMBER 2020 - PRESENT

PyTorch Essential Training: Deep Learning

OCTOBER 2019 - PRESENT

Agile Foundations

Project Management Institute (PMI)

FEBRUARY 2016 - PRESENT

Machine Learning by Andrew Ng

Coursera - Stanford Online

Skills

Libraries/APIs

Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, OpenCV, PySpark, REST api, Spark ML, PyTorch

Tools

GitHub, Seaborn, Git, BigQuery, Tableau

Languages

Python 3, SQL, Python, SAS

Platforms

Jupyter Notebook, Visual Studio Code (VS Code)， Google Cloud Platform (GCP)， Linux

Paradigms

Data Science, Business Intelligence (BI), ETL

Storage

Google Cloud, MySQL

Frameworks

Spark, Apache Spark

Other

Data Analysis, Random Forests, Logistic Regression, Machine Learning, Artificial Intelligence (AI), Business Strategy, Data Warehouse Design, Natural Language Processing (NLP), Marketing Analytics, Data Analytics, Statistical Modeling, GPT, Generative Pre-trained Transformers (GPT), Business Management, Agile Practices, Deep Learning

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