Michał Szłapa

O mnie

Doświadczenie zawodowe – Michał Szłapa

Generali – Data Scientist w obszarze pricingu ubezpieczeniowego:

Produkcyjne modele GLM/GBM do taryfikacji pojazdów komercyjnych, wdrażane przez Earnix Klasyfikator tekstowy do zgłoszeń Mini Casco – fine-tuning HerBERT (PyTorch) Model konwersji oparty na GBM Praca z PySpark i Oracle SQL

mBank – zespół AML:

Praca głównie ETL/data engineering – łączenie i scalanie danych na Oracle dla analityków AML Środowisko: JupyterLab, Hadoop, joby między Hive/Spark/Oracle Kluczowe źródło danych: Actimize API Automatyzacja procesów dla działów DOF i DPP Kontakt z pluginem Kale do Kubeflow oraz batch schedulerem Jinja

Znajomość programowania – Python:

pandas, scikit-learn – przetwarzanie danych i klasyczne ML XGBoost – modele GBM PyTorch – fine-tuning modeli NLP (HerBERT) PySpark – przetwarzanie danych rozproszonych