Daniel Košťál

Zodpovedám za prognózovanie dopytu na úrovni predajní, ktoré poháňa dopĺňanie zásob pre 140 predajní a zhruba 30 000 položiek.

• Nahradil som staršiu štatistickú pipeline hierarchickým modelom s gradient boostingom a zlepšil WAPE na úrovni položiek z 34 % na 24 %.
• Zlepšenia prognóz znížili odpis čerstvého tovaru o 18 % a nedostupnosť o 11 %, v hodnote odhadom 6 mil. eur ročne.
• Postavil som monitoring driftu a automatické spätné testovanie; tiché zhoršenia modelu sa odhalia v hodinách namiesto týždňov.
• Vediem štvrťročnú revíziu prognóz s vedením dodávateľského reťazca a prekladám správanie modelu do nákupných rozhodnutí.

Krátkodobé prognózovanie záťaže a obnoviteľných zdrojov pre dodávateľa energie vyvažujúceho portfólio 400 MW.

• Zlepšil som MAPE dennej prognózy záťaže zo 4,1 % na 2,9 %, čím sa náklady na vyrovnávanie znížili zhruba o 1,2 mil. eur ročne.
• Postavil som pravdepodobnostný model solárnej výroby, ktorý obchodné oddelenie používa na vnútrodenné určovanie pozícií.
• Zaviedol som vzory feature store, ktoré skrátili iteráciu nového modelu z týždňov na dni.

Analytika zákazníkov a sortimentu pre maloobchodných klientov.

• Postavil som model skórovania odchodu zákazníkov pre telekomunikačného klienta, ktorý zvýšil konverziu retenčnej kampane 2,3-násobne oproti náhodnému cieleniu.
• Zautomatizoval som týždenný reportingový aparát pre klientov, čím som uvoľnil približne jeden analytický deň týždenne.

Python knižnica implementujúca MinT a bottom-up rekonciliáciu s API kompatibilným so scikit-learn.

• Vyše 700 hviezdičiek na GitHube; podľa hlásení používateľov beží minimálne v štyroch produkčných maloobchodných prognostických systémoch.
• Sada benchmarkov reprodukuje publikované výsledky rekonciliácie na troch verejných dátových sadách.

Praktický večerný workshop o prognózovaní v produkcii, dvakrát ročne v miestnej dátovej komunite.

• Vyškolil som vyše 90 praktikov v štyroch behoch s priemerným hodnotením 4,8/5.
• Všetky materiály sú open source vrátane realistickej syntetickej dátovej sady z maloobchodu.

Diplomová práca o metódach hierarchickej rekonciliácie pri prognózovaní maloobchodného dopytu.

Certifikácia pokrývajúca návrh, nasadenie a monitoring ML pipeline na spravovanej cloudovej infraštruktúre.