Anisha Pai

Anisha Pai (ella/ellos) es una científica de datos con experiencia en ciberseguridad y marketing. Tiene una maestría en Ciencias de la Computación por la Universidad de Massachusetts Amherst y una licenciatura en Ciencias de la Computación por el Mount Holyoke College. En MassMutual, Anisha tiene experiencia en la creación de pipelines de aprendizaje automático desde su concepción hasta su implementación, incluyendo el diseño de experimentos, la ingeniería de características, la optimización y la generación de resultados explicables. Trabaja principalmente con Python, R y SQL, y utiliza Jenkins, Git y Docker. Anisha es experta en modelado e ingeniería de aprendizaje automático, además de métodos estadísticos, análisis, manipulación y visualización de datos.

Al priorizar la satisfacción de las partes interesadas y las limitaciones de recursos, Anisha impulsa la aversión al riesgo y los nuevos KPI de negocio. Colaboraron estrechamente con analistas de seguridad para crear un conjunto interno de modelos de ciberseguridad utilizando métodos estadísticos esenciales e ingeniería de características refinada. Esto implicó una amplia experimentación e iteración, lo que resultó en importantes ahorros de costos para los proveedores. Desde su transición al marketing, Anisha ha generado un valor constante mediante la optimización de la implementación de diversas soluciones de ciencia de datos, incluyendo conjuntos de modelos de aprendizaje automático, asistentes virtuales generativos basados en IA y bases de datos optimizadas. Estas soluciones buscan la satisfacción de los asesores y del usuario final. Anisha enfatiza las prácticas de modelado justas y trabaja para equilibrar el sesgo basado en características y modelos mediante análisis de impacto dispares y marcos de monitoreo de modelos.

Siente una gran pasión por usar la ciencia de datos para el bien común y ha colaborado con organizaciones sin fines de lucro con enfoque racial y de género para comprender y optimizar los datos y las políticas de datos. Cabe destacar que, junto con Parivar Bay Area, diseñaron la primera encuesta para inmigrantes trans en San Francisco y contribuyeron a un proyecto de ley de recopilación de datos para todo California que amplía las opciones de género en los formularios gubernamentales.