📍 프로젝트 주제

• 물류 센터 별 일 매출, 주문 건수 수요 시계열 예측 서비스
• 기존 물류 센터 통합 예측 모델을 대체하는 물류 센터 유형 별 예측 모델을 신규로 개발하여 물류 센터 별 일 매출, 주문 건수를 예측한 후 예측 지표 전달을 자동화하는 서비스

📍 프로젝트 참여 인원

• 3명(Data Scientist 1 / Data Scientist Intern 1 / MLOps Engineer 1)

📍 프로젝트 기간

• 2021.06.01 ~ 2021.08.23

📍 담당 역할

• 문제 정의 및 예측 모델 개발, MLOps Engineer 와 모델 배포, 운영
• Slack API를 활용해 모델 성능 자동 모니터링하는 소스코드 개발
• 모델 성능을 팀 내에서 모니터링 하기 위해 Redash를 활용해서 대시보드 설계

📍 기술 스택

• OS : MacOS, Linux
• 언어 : Python
• 프레임워크 : Pandas, Numpy, Scikit-learn
• DB(SQL), Storage : AWS Redshift(Postgre SQL), AWS S3
• 서빙 : Airflow, Slack API
• 대시보드 : Redash
• 협업관리 : Github, Jira, Confluence

📍 느낀 점