Я помогаю компаниям внедрять предиктивную аналитику, обрабатывать большие объемы данных и обучать специализированные нейросети. Более 7 лет опыта работы со сложными моделями прогнозирования спроса, автоматической обработки естественного языка и компьютерного зрения.
Используемый технологический стек
Создание математических алгоритмов для прогнозирования продаж, планирования складских запасов и оптимизации цепочек поставок на базе исторических данных.
Построение конвейеров импорта, агрегации и предобработки неструктурированных данных с использованием PySpark, SQL и распределенных СУБД.
Интеграция языковых моделей для автоматизации службы поддержки клиентов, классификации заявок и генерации семантических отчетов.
Поиск причин переобучения или деградации точности моделей. Оптимизация гиперпараметров и переобучение алгоритмов на свежих датасетах.
Разработал модель прогнозирования регионального спроса для розничной сети из 120 точек, снизив избыток товаров на складах на 22% за квартал.
Внедрил алгоритм классификации текстовых писем клиентов в крупном сервисе доставки. Точность автоматического распределения составила 94%.
Провел ревизию и доработал рекомендательную систему рекламных баннеров, увеличив конверсию кликов на 14% без повышения рекламного бюджета.
Если вашему бизнесу требуется автоматизация рутины, расчет сложных прогнозов или комплексный аудит ИТ-систем анализа данных — свяжитесь со мной по почте.