# Ingrid Solberg

Headline: Dataforsker med fokus på maskinlæring og prediktiv analyse

- Email: ingrid.solberg@example.no
- Phone: +47 912 34 567
- URL: https://ingridsolberg.no

Plassering: Karl Johans gate 1, Oslo, Oslo, Norge, 0150

Profiler: 
- LinkedIn: [@ingridsolberg](https://www.linkedin.com/in/ingridsolberg)
- GitHub: [@ingridsolberg](https://github.com/ingridsolberg)

## Grunnleggende informasjon

Dataforsker med master i informatikk og sterk bakgrunn innen maskinlæring,
statistikk og programvareutvikling. Har arbeidet med prediktive modeller,
kundeanalyse og stordata i finans- og telekombransjen.

Erfaring med hele datavitenskapens verdikjede – fra problemforståelse og
dataforberedelse til modellering, evaluering og drift i produksjon. Opptatt
av å formidle komplekse resultater på en tydelig måte og skape verdi gjennom
datadrevne beslutninger.


## Utdanning

### Universitetet i Oslo

Master, Informatikk og data science, Poeng: A (ECTS), aug. 2017–juni 2019

URL: https://www.uio.no/

Kurs: Maskinlæring, Statistisk læring, Dyp læring, Datavarehus og Big Data, Tekstanalyse og NLP, Bayesiansk statistikk

Summary: 
- Fordypet meg i maskinlæring, statistisk læring og dyp læring med praktiske prosjekter innen tekst- og tidsserieanalyse.
- Skrev masteroppgave om prediktive modeller for energiforbruk i bygg med gradient boosting og random forest.
- Fikk erfaring med vitenskapelig metode, eksperimentdesign og formidling av komplekse resultater.
- Relevant verktøykasse: Python, scikit-learn, TensorFlow, SQL og Git.


### Universitetet i Bergen

Bachelor, Matematikk og informatikk, Poeng: A/B (ECTS), aug. 2014–juni 2017

URL: https://www.uib.no/

Kurs: Matematisk analyse, Lineær algebra, Algoritmer og datastrukturer, Statistikk, Databaser, Objektorientert programmering

Summary: 
- Ga et solid grunnlag i matematikk, statistikk og programmering med vekt på algoritmer og datastrukturer.
- Gjennomførte bacheloroppgave i samarbeid med en lokal bedrift om visualisering av offentlige data.
- Utviklet ferdigheter i Python, R og databasemodellering.


## Arbeidserfaring

### Dataforsker

DNB, mars 2022–Nå

URL: https://www.dnb.no/

Nøkkelord: Prediktiv analyse, Risikomodellering, MLOps, Python, Google Cloud, A/B-testing

Summary: 
- Utvikler og drifter prediktive modeller for kredittrisiko og kundeadferd i samarbeid med forretningsområder.
- Bygger MLOps-pipeline i Google Cloud, fra datahenting til automatisk retrening og modellovervåkning.
- Gjennomfører A/B-tester og kausale analyser for å evaluere effekten av nye produkter og kampanjer.
- Presenterer resultater for ledelsen og bidrar til strategiske beslutninger om risiko og kundeopplevelse.


### Data Scientist

Telenor, sep. 2019–feb. 2022

URL: https://www.telenor.no/

Nøkkelord: Churn-modeller, Kundesegmentering, Apache Spark, SQL, Power BI, A/B-testing

Summary: 
- Utviklet churn-modeller og kundesegmenteringsverktøy for å redusere kundeavgang i mobil- og bredbåndsmarkedet.
- Bearbeidet store datamengder med Apache Spark og SQL for å bygge features og analysere kundedata.
- Samarbeidet med produkt- og markedsavdelinger for å integrere modellresultater i kampanjestrategier.
- Etablerte rutiner for modellovervåkning og dokumentasjon, noe som forbedret teamets leveranseevne.


## Språk

- Norsk: Morsmål eller tospråklig nivå, Nøkkelord: Morsmål, Bokmål
- Engelsk: Fullt profesjonelt nivå, Nøkkelord: IELTS 8.0, Akademisk skriving

## Ferdigheter

- Maskinlæring: Ekspert, Nøkkelord: Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost
- Dataanalyse og statistikk: Ekspert, Nøkkelord: Statistisk testing, Regresjon, Tidsserieanalyse, Bayesiansk statistikk, Pandas
- Big Data: Avansert, Nøkkelord: Apache Spark, Databricks, SQL, Kafka, Airflow
- Datavisualisering: Avansert, Nøkkelord: Matplotlib, Plotly, Power BI, Tableau, Seaborn
- Programmering: Ekspert, Nøkkelord: Python, R, SQL, Git, FastAPI

## Utmerkelser

### Telenor Data Science Award

Telenor, nov. 2021

Summary: 
Fikk pris for arbeidet med prediktive churn-modeller som bidro til bedre kundebevaring og økt lønnsomhet.


## Sertifikater

### Professional Machine Learning Engineer

Google Cloud, apr. 2023

URL: https://cloud.google.com/learn/certification/machine-learning-engineer
### Deep Learning Specialization

Coursera / DeepLearning.AI, mai 2020

URL: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

## Publikasjoner

### Prediktive modeller for energiforbruk i norske bygg

Masteroppgave, Universitetet i Oslo, juni 2019

URL: https://www.duo.uio.no/

Summary: 
Undersøkte hvordan gradient boosting og random forest kan forutsi timebasert energiforbruk og bidra til energieffektivisering.


## Prosjekter

### Energiprediksjon

Åpen kildekode-prosjekt for prediksjon av energiforbruk basert på værdata og historiske målinger.
, jan. 2023–juni 2023

URL: https://github.com/ingridsolberg/energiprediksjon

Nøkkelord: Python, FastAPI, XGBoost, Docker, Open source

Summary: 
- Utviklet en Python-pakke for tidsserieanalyse og prediksjon av strømforbruk.
- Inneholder moduler for datahenting, feature engineering og modelltrening.
- Dokumentert med eksempler og satt opp som FastAPI-tjeneste med Docker.


## Interesser

- Friluftsliv: Fjellturer, Langrenn, Kajakk
- Teknologi: Kunstig intelligens, Etisk AI, Datavitenskap

## Frivillig arbeid

### Oslo Data Science Meetup

Frivillig arrangementansvarlig, aug. 2021–Nå

URL: https://www.meetup.com/Oslo-Data-Science-Meetup/

Summary: 
Bidrar til å arrangere faglige møter og workshops for datascience-miljøet i Oslo.
Holder introduksjonsforedrag om maskinlæring og etisk AI for nye medlemmer.