Daniels Kosta

Atbildu par veikalu līmeņa pieprasījuma prognozēšanu, kas darbina papildināšanu 140 veikaliem un aptuveni 30 000 preču pozīcijām.

• Nomainīju veco statistisko pipeline pret hierarhisku gradient boosting modeli, uzlabojot preces līmeņa WAPE no 34 % uz 24 %.
• Prognožu uzlabojumi par 18 % samazināja ātri bojājošos preču norakstījumus un par 11 % trūkumu plauktos, aptuveni 6 miljonu eiro vērtībā gadā.
• Izveidoju novirzes uzraudzību un automātisku atpakaļtestēšanu; klusa modeļa degradācija tiek atklāta stundās, nevis nedēļās.
• Vadu ceturkšņa prognožu pārskatu ar piegādes ķēdes vadību, pārtulkojot modeļa uzvedību iepirkuma lēmumos.

Īstermiņa slodzes un atjaunīgo resursu prognozēšana enerģijas tirgotājam, kas balansē 400 MW portfeli.

• Uzlaboju nākamās dienas slodzes prognozes MAPE no 4,1 % uz 2,9 %, samazinot balansēšanas izmaksas par aptuveni 1,2 miljoniem eiro gadā.
• Izveidoju varbūtīgo saules ražošanas modeli, ko tirdzniecības nodaļa izmanto pozīciju apjoma noteikšanai dienas laikā.
• Ieviesu feature store pieejas, kas jauna modeļa iterāciju saīsināja no nedēļām līdz dienām.

Klientu un sortimenta analītika mazumtirdzniecības klientiem.

• Izveidoju klientu aiziešanas vērtēšanas modeli telekomunikāciju klientam, kas noturēšanas kampaņas konversiju pacēla 2,3 reizes salīdzinājumā ar nejaušu mērķēšanu.
• Automatizēju iknedēļas klientu atskaišu sistēmu, atbrīvojot aptuveni vienu analītiķa dienu nedēļā.

Python bibliotēka, kas īsteno MinT un bottom-up saskaņošanu ar scikit-learn saderīgu saskarni.

• Vairāk nekā 700 GitHub zvaigznes; pēc lietotāju ziņojumiem izmantota vismaz četrās ražošanas mazumtirdzniecības prognozēšanas sistēmās.
• Etalonu komplekts atkārto publicētos saskaņošanas rezultātus trīs publiskās datu kopās.

Praktiska vakara darbnīca par prognozēšanu ražošanā, notiek divreiz gadā vietējā datu kopienā.

• Četrās grupās apmācīju vairāk nekā 90 praktiķus, vidējais vērtējums 4,8/5.
• Visi materiāli ir atvērtā koda, tostarp reālistiska sintētiska pārtikas mazumtirdzniecības datu kopa.

Maģistra darbs par hierarhiskās saskaņošanas metodēm mazumtirdzniecības pieprasījuma prognozēšanā.

Sertifikāts, kas aptver ML pipeline projektēšanu, ieviešanu un uzraudzību pārvaldītā mākoņinfrastruktūrā.