# Marc Violides > Software Engineer @ Amazon | MSc Data Science @ UoE with Honors | Published Researcher | Multilingual (5 Languages) | Experience across 4 industries | AI, Predictive Analytics, NLP, Computer Vision | Python, SQL, R Location: London Area, United Kingdom, United Kingdom Profile: https://flows.cv/marcviolides I am a Software Engineer at Amazon with a prominent academic background, having graduated with honors in 5 different education systems, and having just wrapped up a Master's in Data Science at the University of Edinburgh while working on my thesis sponsored by Amazon regarding fine-tuning foundational models in recommendation systems. What is more, I am equipped with 4 years of relevant experience through jobs, internships and coursework, leading to the perfect blend of education and experience. I am well-versed in Python for data Science and Artificial intelligence, as well as being proficient in many data analysis tools such as SQL, Excel, Tableau, Spark and R. I have experienced 5 different educational systems (French, Italian, British, Lebanese and Spanish), and speak 5 different languages, so I find it easy to adapt to new environments and even thrive in them, while creating a positive atmosphere around me. Stemming from a unique combination of technical and business expertise as a student of Computer Science and Management during my Bachelor’s, I believe this background positions me to excel in the fields of Data Science and Machine Learning. My ability to bridge the gap between technical solutions and business impact has been a defining strength in my previous roles. For instance, I successfully saved my employer $10,000 by identifying a critical data issue and automating the data cleaning process to prevent its recurrence. This demonstrates my ability to see the bigger picture and use technology as a tool to achieve broader business goals, even beyond my immediate responsibilities. I always prioritize the customer, as evidenced by my achievement of increasing customer retention rates by 8% through predictive modeling. By leveraging data analysis tools, I developed a machine learning model that detects system anomalies and defects in advance, contributing to smoother operations and better customer satisfaction. Additionally, my proficiency in multiple programming languages, including Python, R, and SQL, combined with my expertise in Python libraries such as pandas, numpy, and TensorFlow, enables me to deliver impactful and scalable solutions. I am currently interested in entry-level positions in the field of AI, NLP or data science. Feel free to reach out if you have any opportunities for me! If you would like to check some of my work, here is my personal website: https://marcv12.github.io/ For more information, feel free to reach out to me at the following email: marcviolides@outlook.it ## Work Experience ### Software Engineer @ Amazon Jan 2025 – Present | London Area, United Kingdom • Working on the Prime Video team to build efficient and scalable financial systems in the FinTech world. • Architected and deployed a multi-agent system in production, applying generative modeling and agent orchestration to complex accounting workflows, reducing unbooked transactions by 83% and increasing team efficiency by ~20%. • Delivered and deployed end-to-end software and ML-enabled features under production latency and correctness constraints, delivering projects linked to over $10B in realized revenue. ### Machine Learning Researcher @ Amazon Jan 2024 – Jan 2024 | Edinburgh, Scotland, United Kingdom • Sviluppato un innovativo modello di raccomandazione sequenziale multimodale che sfrutta tecniche di NLP e visione artificiale, raggiungendo un miglioramento medio del 33% rispetto ai benchmark più avanzati su metriche come Recall@K e NDCG@K. • Affrontato sfide critiche nei sistemi di raccomandazione, superando i benchmark di 0,29 punti NDCG@10 in scenari di cold start e migliorando la generalizzazione cross-domain di 0,14 punti NDCG@10 in scenari di trasferimento zero-shot. • Ottimizzato framework di dati per modelli paralleli e distribuiti su cluster GPU, migliorando la scalabilità e l'efficienza di modelli di machine learning su larga scala, comunicando chiaramente idee complesse ai supervisori in modo intuitivo. ### Data Scientist @ American University of Science and Technology Jan 2023 – Jan 2023 | Beirut, Beirut Governorate, Lebanon • A réduit le temps de prétraitement des données de 2 % en mettant en œuvre des pipelines de nettoyage automatisés, ce qui permet d'obtenir des informations et de prendre des décisions plus rapidement. • A développé et formé des modèles d'apprentissage automatique pour prédire les taux d'inscription. • A collaboré avec une équipe de data scientists seniors tout au long du stage afin de renforcer d'acquérir des connaissances cruciales. ### Data Scientist @ Embassy Of Lebanon Jan 2022 – Jan 2023 | Rome, Latium, Italy - Ha guidato una trasformazione digitale aumentando le transazioni senza carta di oltre il 12% e sfruttando strumenti come Python e SQL per archiviare ed estrarre dati. - Ha analizzato i dati di oltre 2000 utenti sfruttando librerie Python come pandas, PySpark e PyTorch con Databricks e ha utilizzato i risultati per aumentare la soddisfazione degli utenti di circa il 7% con l'aiuto di un team di stagisti. - Ha fatto da mentore a più di 10 dipendenti nell'uso di strumenti di estrazione dei dati come Excel e SQL. ### Data Scientist @ CME Jan 2022 – Jan 2022 | Beirut, Lebanon - Ha eseguito un'analisi predittiva sfruttando gli strumenti di analisi dei dati per implementare un modello di ML che rileva in anticipo anomalie e difetti nel sistema, con un conseguente aumento dell'8% dei tassi di fidelizzazione dei clienti. - Ha sfruttato le tecniche di regressione per prevedere quali clienti hanno maggiori probabilità di cambiare, aumentando la soddisfazione del 7%. - Coordinato con altri 3 dipartimenti per assicurarsi che il processo scorra senza intoppi e che tutti siano sulla stessa pagina. ### Data Analyst @ Brainnest Jan 2022 – Jan 2022 | Bremen, Germany (Remote) - Utilizzando strumenti di analisi dei dati come SPSS ed Excel, si è giunti a un'analisi approfondita e si è migliorata la performance di un modello attuale per quanto riguarda i risultati degli studenti del 15%. - Ha guidato un team di 4 studenti nell'esecuzione di analisi di affidabilità per verificare l'affidabilità dei singoli elementi. - Ha dimostrato una forte etica del lavoro e capacità interpersonali per risolvere problemi di vita reale in un ambiente di gruppo entro scadenze rigorose. ### Search Engine Optimization Specialist @ Buytron Jan 2022 – Jan 2022 | Rome, Latium, Italy -Utilizzo di strategie e tattiche SEO che aumentano il numero di visitatori del 30%. -Utilizzo avanzato di Wordpress che ha aumentato il traffico dei clienti del 35%. -Collaborazione con altri 2 stagisti per trovare modi innovativi di aumentare la portata dell'azienda. ### Data Analyst @ Everteam Jan 2021 – Jan 2021 | Beirut, Lebanon - Ha collaborato con il reparto tecnico per costruire, testare e distribuire un motore di classificazione del linguaggio parlato. - Ha sviluppato e consegnato nei tempi previsti un prototipo di prodotto perfettamente funzionante che ha migliorato del 6% il prototipo precedente. - Ha collaborato con cinque stagisti e ha stabilito una comunicazione costante con il supervisore per garantire l'eccellenza. ## Education ### Master of Science - MS in Data Science The University of Edinburgh ### Bachelor's degree in Computer Science and Management Luiss Guido Carli University ### Exchange Program in Data and business analytics IE University ### scientific Lycée Chateaubriand de Rome ## Contact & Social - LinkedIn: https://linkedin.com/in/marc-violides - Website: https://marcv12.github.io/ - Website: https://github.com/marcv12 --- Source: https://flows.cv/marcviolides JSON Resume: https://flows.cv/marcviolides/resume.json Last updated: 2026-04-05