Über Pavel
Ich löse quantitative Probleme, für die es keine Lösung von der Stange gibt — Demand Forecasting mit lückenhaften Verkaufsdaten, Preiselastizitäten schätzen, wenn man keine kontrollierten Experimente hat, Risikomodelle, die vor Entscheidern bestehen müssen, oder Prognosesysteme, bei denen Standardansätze nicht funktionieren.
Mein Methodenstack: statistische Modellierung, Bayes'sche Methoden, Zeitreihenanalyse und Causal Inference. Ich komme aus der Softwareentwicklung und der akademischen Forschung und kann liefern, was das Projekt braucht — ob das eine produktive Python-Pipeline ist oder ein Bericht für die Geschäftsführung.
Ich habe vier Jahre lang Demand- und Preiselastizitätsmodelle für Hunderttausende SKU-Standort-Kombinationen bei einer britischen Pricing-Beratung gebaut (Pearson Ham Group), zwei Shopify-Apps für Preisoptimierung und Demand Forecasting entwickelt, Statistik und Forschungsmethoden auf Unterrichtsniveau unterrichtet, und in der akademischen Forschung mit EEG- und Eye-Tracking-Daten gearbeitet. Promotion in Computational Cognitive Science, 15+ Jahre Erfahrung in angewandter Modellierung.
Typische Projekte:
- Demand Forecasting (auch mit zensierten Daten / Stockout-Korrektur)
- Preiselastizitätsschätzung und Pricing-Strategie
- Causal Inference und Incrementality Testing (z.B. Wirkung von Marketing-Maßnahmen)
- Marketing Mix Modeling / Attribution
- Zeitreihenmodellierung und Anomaly Detection
- Scoring-Modelle und Klassifikation
Deutsch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Russisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Türkisch
Grundkenntnisse
Vor Ort möglich
Berlin (bis zu 50 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- PearsonHam GroupSenior Data ScientistMärz 2022 - Heute (4 Jahre und 5 Monate)
- Leitung der Entwicklung fortschrittlicher Preisoptimierungsmodelle unter Einsatz von Machine-Learning-Techniken, um datengetriebene Preisentscheidungen zu ermöglichen.
- Konzeption und Implementierung von Datenpipelines für großvolumige Daten unter Integration verschiedener Datenquellen.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Datenanalysen in Preisstrategien im Einklang mit den Geschäftsanforderungen zu übersetzen.
- Betreuung und Anleitung von Junior Data Scientists in den Bereichen statistische Modellierung, Data Engineering und Best Practices.
- Bogazici UniversityAssistenzprof.FORSCHUNGMai 2016 - Februar 2022 (5 Jahre und 10 Monate)Istanbul, Türkei
- Durchführung von Lehrveranstaltungen zu Forschungsmethoden und Statistik
- Forschung zu Augenbewegungen beim Lesen
- Statistische Modellierung von Prozessen der Abhängigkeitsauflösung beim Lesen
- FreiberuflerDatenwissenschaftlerApril 2015 - Heute (11 Jahre und 4 Monate)
- Umsetzung von Lösungen, die Kunden halfen, Daten zu verstehen und Prognoseprozesse zu automatisieren.
- Kunden unter anderem: Procter&Gamble, ImmoScout24, Utilifeed.
- Absatzprognosen mit hierarchischen Modellen
- Kündigungsprognosen mit Survival Random Forests
- Kundensegmentierung
- Optimierung von Fantasy-Football-Aufstellungen
- Optimierung des algorithmischen Handels mit genetischen Algorithmen
- Prognose des Energieverbrauchs mit Quantile Gradient Boosting
- Statistische Beratung
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Ausbildung und Abschlüsse
- PromotionUniversität Potsdam2014Promotion in Kognitionswissenschaften
- DiplomUniversität Potsdam2008Diplom in Computerlinguistik