Nikolina Dzenzelevska-Data Scientist & Data Analyst
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Erfahrungen
Data Scientist
Genesis
- Entwickelte, trainierte und bewertete prädiktive Machine-Learning-Modelle zur Optimierung digitaler Produktkennzahlen, des Lifetime Value und von Nutzerakquise-Funnels.
- Führte umfassende explorative Datenanalyse (EDA), fortgeschrittenes Feature Engineering und Datenbereinigung mit Python, pandas und scikit-learn durch.
- Arbeitete mit Engineering-Teams zusammen, um Machine-Learning-Algorithmen in hochlastige Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu integrieren.
- Verbesserte Validierungsframeworks und Performance-Pipelines für Modelle und erreichte dadurch eine höhere Vorhersagegenauigkeit bei der Analyse komplexen Nutzerverhaltens.
Data Analytics Research Intern
State University of Trade and Economics (SUTE) — Research & Innovation Lab
- Unterstützte Universitätsdozenten und Forschende beim Sammeln, Bereinigen und Strukturieren großer Datensätze für angewandte ökonomische und marktbezogene Analysen.
- Nutze R und Python für statistische Modellierung, Regressionsanalysen und Datenvisualisierung für akademische Berichte.
- Automatisierte Workflows zur Datenerfassung und reduzierte dadurch die manuelle Verarbeitungszeit für Publikationen des Forschungslabors um 25%.
Data Analyst
Kyivstar
- Extrahierte, bereinigte und verarbeitete große Telekommunikationsdatensätze mit fortgeschrittenem SQL und Python zur Unterstützung strategischer Geschäftsentscheidungen.
- Entwickelte dynamische, interaktive Dashboards und Analyseberichte in Tableau und Excel zur Überwachung zentraler Leistungskennzahlen (KPIs) und Churn-Metriken.
- Führte statistische Analysen und Kundensegmentierungen durch, um Wachstumschancen zu identifizieren, und verbesserte dadurch die Servicebereitstellung und die Effizienz des operativen Reportings.
- Arbeitete eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Datenanforderungen zu definieren und die Reporting-Strukturen im Unternehmen zu optimieren.
Data Labeler / Annotation Specialist
Label Your Data
- Führte präzise Bild- und Video-Annotationen durch, um das Training von Machine-Learning-Modellen im Bereich Computer Vision und den Aufbau von Datensätzen zu unterstützen.
- Stellte hohe Genauigkeit, Konsistenz und die Einhaltung strenger Kundenrichtlinien bei der Annotation komplexer Datensätze sicher.
- Arbeitete eng mit Annotationsteams und Computer-Vision-Ingenieuren zusammen, um hohe Datenqualitätsstandards einzuhalten und enge Projektfristen zu erfüllen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Telekommunikation und Bildung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Qualitätssicherung, Marketing, Produktentwicklung und Strategie und Planung.
Zusammenfassung
Ergebnisorientierter Data Scientist, Analyst und Data Labeler mit fundiertem Hintergrund in Systemanalyse, Optimierung von Machine-Learning-Modellen und Big-Data-Verarbeitung. Nachweisliche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit führenden ukrainischen Technologieunternehmen (Genesis, Kyivstar, Label Your Data), wobei ich anspruchsvolles Data Engineering mit praktischen Einblicken in Computer Vision und Business Analytics verbinde. Engagiert für Genauigkeit, automatisierte Workflows und wirkungsstarke Analysen.
Fähigkeiten
Programmierung & Db:
Python
Sql
R
Pandas
Numpy
Scikit-Learn
Analyse & Tools:
Tableau
Excel (Fortgeschritten)
Datenvisualisierung
Datenannotation
Statistische Analyse
Sprachen
Ausbildung
State University of Trade and Economics (SUTE)
Bachelor of Science · System Analytics / Data Analytics · Kiew, Ukraine
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Nikolina ist in Kiew, Ukraine ansässig.
Nikolina spricht folgende Sprachen: Russisch (Muttersprache), Ukrainisch (Muttersprache), Englisch (Fortgeschritten).
Nikolina hat mindestens 4 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Nikolina in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 11 Monate. Beachten Sie, dass Nikolina möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Nikolina gut geeignet für Rollen wie: Data Scientist, Data Analytics Research Intern, Data Analyst.
Die neueste Position von Nikolina ist Data Scientist bei Genesis.
In den letzten Jahren hat Nikolina für Genesis, State University of Trade and Economics (SUTE) — Research & Innovation Lab, Kyivstar und Label Your Data gearbeitet.
Nikolina hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Telekommunikation und Bildung.
Nikolina hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Qualitätssicherung. Nikolina hat auch etwas Erfahrung in Marketing, Produktentwicklung und Strategie und Planung.
Nikolina hat einen Bachelor in System Analytics / Data Analytics von State University of Trade and Economics (SUTE).
Die Verfügbarkeit von Nikolina muss bestätigt werden.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 25 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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