Emiliano Mankolli

Msc.

Departamenti:
Kërkimi Shkencor
Kontakt:
emiliano_mankolli@universitetipolis.edu.al

Google Scholar

ResearchGate

Orcid

PROFILI AKADEMIK

Emiliano Mankolli është pedagog dhe drejtues i Data Science dhe Machine Learning në Ritech International AG. Ai përfundoi studimet Bachelor dhe Master në Inxhineri Matematike Informatike në Universitetin e Tiranës në vitin 2012, duke u diplomuar me rezultate të larta. Në vitin 2019, Mankolli filloi kërkimin e tij doktoral, duke u fokusuar në “Metodat e Optimizimit për Aplikime të Mësimit të Makinerive” nën udhëheqjen e Prof. Vassil Guliashki. Interesat e tij kërkimore përfshijnë Machine Learning dhe Optimizimin, me një theks të veçantë në zhvillimin e algoritmeve që përmirësojnë dhe optimizojnë procesin e punësimit për kompani të ndryshme në industrinë e rekrutimit. Këtë vit, ai mbrojti me sukses tezën e tij të doktoraturës në Akademinë e Shkencave të Bullgarisë në Sofje dhe vazhdon të aplikojë gjetjet e tij kërkimore në startup-e të ndryshme.

KARRIERA AKADEMIKE

Karriera akademike e Mankollit filloi në vitin 2014 në Universitetin “Aleksandër Moisiu” të Durrësit, ku ai u specializua në Algoritme, Inteligjencë Artificiale dhe Machine Learning. Pas kohës së tij në Universitetin “Aleksandër Moisiu”, ai zgjeroi kontributet e tij akademike duke iu bashkuar Universitetit të Ballkanit Perëndimor. Që nga qershori i vitit 2024, Mankolli është pjesë e stafit akademik në Universitetin Polis, ku mbulon lëndë që lidhen me Shkencën e të Dhënave, Mësimin e Makinerive dhe Inteligjencën Artificiale.

EKSPERIENCA NE INDUSTRI

Eksperienca e Mankollit në industri filloi në vitin 2016 kur ai u bashkua me PaperClicks si Data Scientist. Për pesë vitet e fundit, ai ka drejtuar ekipin e Data Science dhe Machine Learning në Ritech International AG. Ai dhe ekipi i tij punojnë në një projekt që është implementuar me sukses nga një nga kompanitë më të mëdha të logjistikës në botë në qendrat e ankorimit në disa porte të SHBA-së. Me përvojën e tij të gjerë akademike, eksperiencën në industri dhe kërkimin inovativ, Emiliano Mankolli vazhdon të japë kontribute të rëndësishme në fushat e Data Science dhe Machine Learning, duke nxitur përparime në optimizimin e rekrutimit dhe më gjerë.

PUBLIKIME TË FUNDIT

Mankolli E. M., Guliashki V. G. (2020), “Machine Learning and Natural Language Processing: Review of Models and Optimization Problems”, Proceedings of 12th ICT Innovations Conference 2020, held on 24-26 September 2020 in Skopje, Republic of North Macedonia, “Machine Learning and Applications”, Vesna Dimitrova, Ivica Dimitrovski (editors), Springer, Volume 1316 of the Communications in Computer and Information Science series (CCIS), ISBN: 978-3-030-62097-4, ISSN: 1865-0937, SJR (0.188), Computer Science – Quartile Q3, pp. 71-86 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-62098-1_7

Mankolli E., Guliashki V. (2021) “A Hybrid Machine Learning Method for Text Analysis to Determine Job Titles”, TELSIKS 2021, Proceedings of papers of the “15th International Conference on Telecommunications in Modern Satellite, Cable and Broadcasting Services”, October 20-22, 2021, Niš, Serbia, IEEE Catalog Number: CFP21488-USB, ISBN: 978-1-6654-2912-2 (IEEE), pp. 380-385, doi: 10.1109/TELSIKS52058.2021.9606341. https://ieeexplore.ieee.org/document/9606341

Mankolli E., Reducing the complexity of candidate selection using Natural Language Processing, In: Proceedings of 29-th IEEE International Conference on Systems, Signals and Image Processing “IWSSIP 2022”, June 01 – 03, 2022, Sofia, Bulgaria, pp. 1-4, doi: 10.1109/IWSSIP55020.2022.9854488. https://ieeexplore.ieee.org/document/9854488

Mankolli E., S. Bushati, Candidate Engagement Success Prediction Using Machine Learning and Natural Language Processing Techniques, In: Proceedings of 24th Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS), May 24-26, 2023, Bucharest, Romania, pp. 431-435, doi: 10.1109/CSCS59211.2023.00074. https://ieeexplore.ieee.org/document/10214773

Guliashki V., E. Mankolli and S. Bushati, (2023), “A machine learning approach improving university campus security”, IEEE International Workshop on Technologies for Defense and Security TechDefense 2023, November 20-22, 2023, Rome, Italy, pp.341-345. IEEETechDefense2023_FinalProgram.pdf

Emiliano Mankolli

Msc.