Про мене
Гичка Юрій Андрійович - CV
Data Scientist - оптимізаційні алгоритми
Система розподілу відвідувань торгових точок між торговими агентами. В обчисленні враховувались географічні розташування торгових точок, вікна візитів, частота відвідувань, час роботи агента, способи пересування та інші.
В мої обов'язки входило: розробка алгоритмів багатокритеріальної оптимізації та розподілу навантаження роботи працівниців. В роботі використовувались алгоритми кластеризації даних, оптимізаційні алгоритми, алгоритми пошуку найкоротшого шляху. В обчисленнях використовувались реальні географічні дані(мережа автомобільних доріг, мережа піших маршрутів), оціночні швидкості пересування, та багато інших характеристих точок візиту і працівників.
Також командою було розроблено сервер обчислень та вебсервер з візуальним інтерфейсом для запуску та оцінки результатів обчислень.
Технології: .Net C#, Python 3, Rest API, MS SQL Server 2008-2016
Data Scientist - рекомендаційна система
Система допомагала торговим агентам підбирати продукти для продажу в торгові точки. В алгоритмі використовувалась інформація про торгові точки та подажі.
В мої обов'язки входило: розробка системи оцінки результатів рекомендації, а також алгоритмів встановлення асоціативного зв'зку. Також була розроблена система зворотнього відгуку від торгових агентів для оцінки якості роботи рекомендаційних алгоритмів і характеристих торгових точок
Технології: Python 2/3; Jupyter Notebook; Pandas, Numpy, SKLearn, SciPy, MatPlotLib; MS SQL Server 2016
Data Scientist - предиктивна аналітика
Сервіс, що прогнозував показники бейзлайну продуктів для спрощення організації та оцінки промо-активностей. В сервісі використовувалась інформація про торгові мережі, продажі і характеристики продуктів
В мої обов'язки входило: розробка архітектури сервісу, алгоритмів обчислення та підтримка. Сервіс в автоматичному режимі проводив агрегацію та вивантаження клієнтських даних, їх оцінку, обчислення прогнозу і завантаження результатів в базу даних. Для прогнозу використовувався ансамбль моделей прогнозування з оцінкою результатів.
Технології: Python 3; Jupyter Notebook; Pandas, Numpy, SKLearn, SciPy, Darts, MatPlotLib; MS SQL Server 2019