
Lisandro A. Cesaratto
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Lisandro A. Cesaratto
- Bis heute 1 Jahr und 3 Monate, seit Apr. 2024
Data Scientist & Process Analyst
Villeroy & Boch AG
Leading development of a RAG-based internal knowledge chatbot Designing and implementing a batch tracking system for raw materials in ceramic mass preparation Created a centralized application catalog for digital production tools Developed a cloud-connected input tool for capturing production parameters with quality control and mobile QR access Headed an AI project for camera-based defect detection, from concept and hardware selection to production integration
- 1 Jahr und 4 Monate, Okt. 2022 - Jan. 2024
Werkstudent Digitalisierungsingenieur
BASF - We create chemistry
Developed unsupervised algorithms to analyze invoice data and improve general models Upgraded a Shiny application by adding new views, reducing latency, and designing efficient API endpoints and database structures to boost user engagement
- 3 Monate, Juli 2022 - Sep. 2022
Praktikant Data Science & Modellierung
BASF - We create chemistry
Ported a 10k+ line R fraud detection library to Python with focus on readability, runtime, and memory efficiency Integrated automated tests into GitLab CI/CD pipelines for production deployment
- 3 Monate, Apr. 2022 - Juni 2022
Junior Researcher Data Scientist
August-Wilhelm Scheer Institut
Supported Non-Intrusive Load Monitoring to detect device usage in home networks Built and hardware-integrated a working CNN model in Keras in under two months Designed a simulation to support project funding efforts
- 3 Monate, Juli 2020 - Sep. 2020
Mid Level Machine Learning Engineer
PwC Argentina
Built a Named Entity Recognition (NER) module for invoice data extraction with 95% accuracy, reducing tax consultant workload Onboarded and mentored 4 new team members, enhancing collaboration and productivity
- 11 Monate, Sep. 2019 - Juli 2020
Junior Machine Learning Engineer
PwC Argentina
Created an NLP model to automate company trustworthiness checks, cutting processing time to under 1 minute Tripled recommendation system performance through clustering and SQL-optimized Apriori algorithm
Ausbildung von Lisandro A. Cesaratto
- 2 Jahre und 9 Monate, Apr. 2021 - Dez. 2023
M.Sc. Data Science
Universität Trier
Spezialisierung: Natural Language Processing
- 6 Jahre und 6 Monate, März 2014 - Aug. 2020
Dipl.-Ing. Univ. Elektrotechnik
Universidad Nacional de Rosario
Digitale Systeme Spezialisierung
Sprachen
Spanisch
Muttersprache
Deutsch
Fließend
Englisch
Fließend
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