2016-2019 年半职,2019-2023 年全职;负责监督所有教职员工的专业发展计划(新教职员工入职指导、路线指引、每周教职员工论坛、休假、五月信仰学习研讨会;教职员工发展补助金);计划年度学术活动(荣誉毕业典礼、承诺服务、研究研讨会);与大学发展部合作提供学术补助金和礼物;担任旧金山韦斯特蒙特的临时主任;与招生办公室合作,推动教职员工参与活动;与学生生活部合作开展多项特别计划(例如早期预警工作组、扩大新生入职指导、首次联系、学生关怀团队);担任学生成功中心的学术负责人;启动并监督学生成功教练计划;协助应对 COVID 大流行(培训;课程安排;教室设置;技术管理;设计在线一年级研讨会体验);协助开发新课程
我们开发了一种机器学习算法,旨在检测可能与有组织犯罪有联系的公司(OC)。为此,我们利用了意大利的公司级数据集,从各种来源(主要是公共资产负债表)合并了财务信息。我们比较了28,000多家意大利公司的样本,这些样本很可能与OC相关联,其中包括随机选择的据称合法公司样本来培训和测试该模型。基于样本外测试集,该算法成功地确定了约76%的OC连接公司(召回)和74%的据称合法公司(特定性)。该算法的主要输出是风险评分,可以在运营级别(例如,作为初步筛查工具)用于支持反洗钱机构和执法机构的作用。