Pooja Kalbandi
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Pooja Kalbandi
- 2 Jahre, Mai 2023 - Apr. 2025
Data Analyst
Lobotus Technlogy
Data Analyst mit fundierter Erfahrung in Power BI, SQL, Microsoft Azure und Python zur Erstellung dynamischer Dashboards, die Vertriebstransparenz erhöhten und die operative Effizienz um 13 % verbesserten. Entwicklung skalierbarer Cloud-basierter Datenmodelle und performanter SQL-Abfragen zur Optimierung von Datenzugriff und Reporting. Einsatz statistischer Modelle in Python zur Verbesserung von Forecasts und datengetriebener Entscheidungsfindung.
- 2 Jahre und 4 Monate, Jan. 2021 - Apr. 2023
Junior Data Scientist
Predictive Minds
Junior Data Scientist mit starkem Fokus auf Datenanalyse und Automatisierung, spezialisiert auf die Verarbeitung großer Datensätze (500.000+ Zeilen) mit Python (pandas, NumPy). Automatisierung von ETL-Prozessen mit Power Query, SQL und Python zur Reduzierung manueller Aufwände um 42 %. Implementierung Cloud-basierter Datenpipelines zur Beschleunigung von Datenaktualisierungen und Verbesserung der Analyse-Skalierbarkeit.
- 2 Jahre und 4 Monate, Sep. 2018 - Dez. 2020
Business Analyst
IonIdea Interactive Private Limited
Business Analyst mit Erfahrung in der Erstellung und Verwaltung von Echtzeit-Power-BI-Dashboards zur Unterstützung datenbasierter Geschäftsentscheidungen. Anwendung von Machine-Learning-Methoden zur Produktklassifikation mit einer Genauigkeitssteigerung von 7 %. Durchführung komplexer SQL-Abfragen und Datenvalidierungen in PostgreSQL zur Sicherstellung hoher Datenqualität und Reporting-Integrität.
- 1 Jahr und 1 Monat, Juli 2017 - Juli 2018
Analyst Trainee
Microfinish Pumps Private Limited
• Entwicklung eines statischen internen Webportals (HTML, CSS, JavaScript) zur Verbesserung der Informationszugänglichkeit • Durchführung von Produkt- und Inventur-Analysen im ERP-System zur Optimierung der Lagerprozesse • Unterstützung bei Reporting- und Analyseaufgaben, grundlegender Einstieg in BI und Datenanalyse
Ausbildung von Pooja Kalbandi
- 4 Jahre, Juli 2013 - Juni 2017
Information science (Computer Science)
B. V. Bhoomaraddi College of Engineering & Technology (BVBCET)
Vision-basierte Erkennung der Absicht von Fußgängern: Fußgänger wurden in Videosequenzen mit Hilfe von Histogram of Oriented Gradients (HOG) und Support Vector Machine (SVM) Klassifikatoren erkannt, die eine Genauigkeit von 83% erreichten. Zeitoptimierte Online-Häckselklassifizierung: Morphologische Operation zur Verarbeitung von Bildern basierend auf der Form und K-fache Kreuzvalidierung auf RGB-Bildern unter Verwendung eines neuronalen Netzes.
Sprachen
Englisch
Fließend
Deutsch
Fließend
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