Ankara’da yaşayan bir veri bilimci ve aktüerya uzmanıdır. Lisans eğitimini Orta Doğu Teknik Üniversitesi Matematik Bölümü’nde tamamlamış, ardından hem ODTÜ Uygulamalı Matematik Enstitüsü’nde hem de Lisbon School of Economics and Management’ta Aktüerya Bilimleri alanında yüksek lisans yapmıştır. 2018 yılında başladığı doktora programında, “IFRS-17 Kapsamında Stokastik Hayat Dışı Rezerv Tahmini ve Risk Ayarlamaları” başlıklı tez çalışmasını yürütmektedir. Doktora sürecinde YÖK 100/2000 Doktora Bursu’na layık görülmüş ve 2020 yılında ODTÜ Lisansüstü Ders Başarı Ödülü’nü almıştır.
Akademik kariyerine 2019 yılında Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nde araştırma ve öğretim asistanı olarak başlayan Akarsu Şengöz, lisansüstü düzeyde finansal yönetim, finansal türev ürünler, stokastik kalkülüs ve risk yönetimi gibi derslerde uygulamalı destek vermiştir. Bu dönemde yürüttüğü projeler arasında enflasyon dinamikleri altında katastrofik tahvil değerlendirmesi ve Türkiye sigorta pazarı için Solvency II uyumluluğu kapsamında prim ve rezerv riski analizi gibi çalışmalar bulunmaktadır.
2022-2024 yılları arasında Dashone Tech’te makine öğrenmesi mühendisi olarak görev alan Akarsu Şengöz, veri yapısı analizleri, öznitelik mühendisliği ve zaman bağımlı süreç modellemeleri üzerinde çalışmıştır. Bu görevinde özellikle günlük at yarışı tahmini gibi projelerde XGBoost ve CatBoost gibi algoritmaları kullanarak makine öğrenmesi modelleri geliştirmiştir.
2024 yılının Haziran ayı itibarıyla Lumnion şirketinde aktüeryal veri bilimcisi olarak çalışmaya başlayan Akarsu Şengöz, burada sigorta verilerinin analizi, GLM ve ağaç tabanlı algoritmalarla model geliştirme, fiyatlama ve portföy yönetimi konularında danışmanlık hizmetleri sunmaktadır.
Mesleki deneyimlerine ek olarak Anadolu Sigorta ve Milli Re gibi kuruluşlarda yaz stajlarını tamamlamış; reasürans fiyatlaması, maruziyet eğrisi kullanımı, zarar tahmini ve rezerv hesaplamaları gibi konularda uygulamalı bilgi edinmiştir.
İlgi alanları arasında istatistiksel öğrenme, veri bilimi, makine öğrenmesi algoritmaları, zaman serisi analizi, tarife yönetimi, optimizasyon, (re)asürans fiyatlaması, rezerv modelleme, stokastik diferansiyel denklemler ve finansal risk ölçümleri yer almaktadır. Python, R, SQL, MS Office ve LaTeX programlarını aktif şekilde kullanmakta; Türkçeyi ana dili, İngilizceyi ise ileri düzeyde konuşmaktadır.
Akarsu Şengöz, kariyeri boyunca uluslararası konferanslarda hem katılımcı hem de konuşmacı olarak yer almıştır. 2023 yılında Edinburgh’da düzenlenen 26. Uluslararası Sigorta: Matematik ve Ekonomi Kongresi, 2019 yılında Münih’teki 23. Kongre ve Ankara’daki 4. Sigorta ve Aktüerya Kongresi’nde sunumlar yapmıştır. 2015 yılında Cambridge Üniversitesi’nde düzenlenen “Elliptic Curves, Modular Forms and Iwasawa Theory” konferansına da katılım sağlamıştır.
Ayrıca, Swiss Association of Actuaries sponsorluğunda UNIL tarafından sunulan “Machine Learning in Insurance” ve Coursera üzerinden “SQL for Data Scientists” gibi uluslararası sertifikasyon programlarını tamamlamıştır. Aktüerya sınavlarının birinci ve ikinci seviye oturumlarını başarıyla tamamlamıştır.
Veri bilimi tarafında yoğunlukla kullanılan açık kaynak kodları sayesinde gelişen makine öğrenmesi algoritmaları artık firmalar tarafından sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kapsamda TSEV bünyesinde sigorta şirketlerinden de ilgi göreceği ve talep geleceği düşünülerek analitik vizyon ve misyonun veri manipülasyonu, görselleştirme ve makine öğrenmesi algoritmaları uygulamalarının gösterilmesi ve eğitiminin verilmesi amaçlanmaktadır. Eğitimin iş birimlerinin analitik çalışmasına olanak sağlayacak ihtiyaçların belirlenmesi, kaynak planlaması, hızlı kazanım aksiyonları oluşturabilecek yetkinliğinin kazandırılması konularında destek olması amaçlanmaktadır.
Veri bilimi tarafında yoğunlukla kullanılan açık kaynak kodları sayesinde gelişen makine öğrenmesi algoritmaları artık firmalar tarafından sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kapsamda TSEV bünyesinde sigorta şirketlerinden de ilgi göreceği ve talep geleceği düşünülerek analitik vizyon ve misyonun veri manipülasyonu, görselleştirme ve makine öğrenmesi algoritmaları uygulamalarının gösterilmesi ve eğitiminin verilmesi amaçlanmaktadır. Eğitimin iş birimlerinin analitik çalışmasına olanak sağlayacak ihtiyaçların belirlenmesi, kaynak planlaması, hızlı kazanım aksiyonları oluşturabilecek yetkinliğinin kazandırılması konularında destek olması amaçlanmaktadır.
Veri bilimi tarafında yoğunlukla kullanılan açık kaynak kodları sayesinde gelişen makine öğrenmesi algoritmaları artık firmalar tarafından sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kapsamda TSEV bünyesinde sigorta şirketlerinden de ilgi göreceği ve talep geleceği düşünülerek analitik vizyon ve misyonun veri manipülasyonu, görselleştirme ve makine öğrenmesi algoritmaları uygulamalarının gösterilmesi ve eğitiminin verilmesi amaçlanmaktadır. Eğitimin iş birimlerinin analitik çalışmasına olanak sağlayacak ihtiyaçların belirlenmesi, kaynak planlaması, hızlı kazanım aksiyonları oluşturabilecek yetkinliğinin kazandırılması konularında destek olması amaçlanmaktadır.