Sofia Konchakova

writes the final thesis.

Bis 2024, Werkstudent Data Science, DCMN GmbH

Fähigkeiten und Kenntnisse

Python
TensorFlow
Keras
Data Science
R
MLOps
Machine Learning
Git
Artificial intelligence
ML
Natural Language Processing
Technical Documentation
PyTorch
Python pandas
Competitive Analysis
R programming language
Research and Development
Apache Airflow
MLflow
PostgreSQL
Pinecone
Docker
Figma
Confluence
Jira
Scrum
Notion
SQL
Deep Learning
Statistics

Werdegang

Berufserfahrung von Sofia Konchakova

  • 2 Jahre und 5 Monate, Juni 2022 - Okt. 2024

    Werkstudent Data Science

    DCMN GmbH

    1. Entwickelte einen RAG-basierten Frage-Antwort-Bot für technische Dokumentationen zur Verbesserung des Informationsmanagements 2. Forschte und schlug ein Uplift-Modell vor, um den Einfluss von Marketing auf KPIs zu schätzen und Entscheidungsstrategien zu verfeinern 3. Prototypisierte ein Kausal-Inferenz-Tool zur Messung der Offline-Kampagnen-Effektivität. 4. Nutzte CNNs zur Analyse von Marketingmaterialien 5. Erstellte Präsentationen und Dokumentationen zur Projektunterstützung und Entscheidungsfindung

  • 1 Jahr und 8 Monate, Apr. 2021 - Nov. 2022

    Werkstudent Offline Marketing

    DCMN GmbH

    1. Führte leistungsorientierte Marketingkampagnen für sechs Marken durch und erstellte monatliche Analysen. 2. Führte eine Automatisierung der monatlichen Wettbewerbsanalyse ein, die etwa 2 Stunden pro Woche einsparte. 3. Führte das Onboarding und die Betreuung zweier Junior Marketing Manager durch.

  • 5 Monate, Jan. 2020 - Mai 2020

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Russische Plechanow-Wirtschaftsuniversität

  • 7 Monate, Nov. 2018 - Mai 2019

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Verkehrsministerium Moskau

Ausbildung von Sofia Konchakova

  • Bis heute 4 Jahre und 10 Monate, seit Okt. 2020

    Economics and Management Science

    Humboldt-Universität zu Berlin

    Note: 1.4 Business Analytics and Data Science: • Maschinelles Lernen für Artikelrückgaben, Bestandsoptimierung und Kostenreduktion. Information Systems: • Empfehlungssystem für Lastverschiebungen in Smart Homes zur Energieeffizienz. Advanced Data Analytics: • Neuronale Netzwerke zur Vorhersage von Unterkunftspreisen mit NLP und Computer Vision. Abschlussarbeit: • “Designing LLM-driven RAGOps Systems: Challenges and Advancements”

  • 3 Jahre und 11 Monate, Sep. 2016 - Juli 2020

    Marketing Management

    Russische Plechanow-Wirtschaftsuniversität

    Note: 1.3

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Russisch

    Muttersprache

  • Französisch

    Grundlagen

  • Deutsch

    Fließend

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