Duomenų mokslininkas, kuriantis prognozavimo modelius, išgyvenančius gamyboje
Patirtis
Vyresnysis duomenų mokslininkas, prognozavimas
Mercadia - internetinė maisto prekių platforma·Vilnius, Lietuva
Nuo 2022 m. kovo
Atsakau už parduotuvių lygmens paklausos prognozavimą, maitinantį 140 parduotuvių ir maždaug 30 000 prekių pozicijų papildymą.
Pakeičiau seną statistinę pipeline hierarchiniu gradient boosting modeliu, pagerinęs prekės lygmens WAPE nuo 34 iki 24 procentų.
Prognozių patobulinimai 18 procentų sumažino greitai gendančių prekių nurašymą ir 11 procentų trūkumus lentynose, apytiksliai 6 mln. eurų vertės per metus.
Sukūriau dreifo stebėseną ir automatinį atgalinį testavimą; tylūs modelio pablogėjimai aptinkami per valandas, o ne savaites.
Vedu ketvirtinę prognozių peržiūrą su tiekimo grandinės vadovybe, versdamas modelio elgseną į pirkimo sprendimus.
PrognozavimasGradient boostingMLOpsMažmeninė prekyba
Duomenų mokslininkas
Voltaz Energia·Vilnius, Lietuva
2019 m. rugsėjis - 2022 m. vasaris
Trumpalaikis apkrovos ir atsinaujinančių šaltinių prognozavimas energijos tiekėjui, balansuojančiam 400 MW portfelį.
Pagerinau kitos dienos apkrovos prognozės MAPE nuo 4,1 iki 2,9 procento, taip balansavimo sąnaudas sumažinęs maždaug 1,2 mln. eurų per metus.
Sukūriau tikimybinį saulės gamybos modelį, kurį prekybos padalinys naudoja pozicijų dydžiui dienos eigoje.
Įdiegiau feature store principus, sutrumpinusius naujo modelio iteraciją nuo savaičių iki dienų.
Laiko eilutėsTikimybinis prognozavimasEnergijos rinkos
Duomenų analitikas
Atlanto mažmeninė analitika·Kaunas, Lietuva
2017 m. spalis - 2019 m. rugpjūtis
Klientų ir asortimento analitika mažmeninės prekybos klientams.
Sukūriau klientų pasitraukimo vertinimo modelį telekomunikacijų klientui, pakėlusį išlaikymo kampanijos konversiją 2,3 karto, palyginti su atsitiktiniu taikymu.
Automatizavau savaitinių klientų ataskaitų sistemą, taip atlaisvinęs maždaug vieną analitiko dieną per savaitę.