О проекте

Программа динамического ценообразования для бутик-отелей. Система ежедневно рассчитывает оптимальные цены, позволяя отелю увеличивать доход без затрат на привлечение новых гостей и сохраняя уникальный бутиковый стиль.

Задача

Разработать динамическую математическую модель на основе LSTM (Long Short-Term Memory) для автоматического расчета целевой цены номера.

Ключевые требования:

  • Определить систему коэффициентов, их взаимосвязь и влияние на итоговую цену
  • Разработать формулы расчета с учетом временных рядов (история загрузки, цен, сезонность)
  • Формализовать правила работы модели (триггеры, ограничения, чувствительность)
  • Интегрировать существующую бизнес-логику в математические выражения
  • Оптимизировать функции потерь для обучения LSTM

Требования к исполнителю:

  • Глубокое понимание машинного обучения и нейронных сетей (LSTM/RNN)
  • Опыт работы с временными рядами и прогнозированием
  • Умение математически формализовать бизнес-процессы
  • Знание Python (TensorFlow/PyTorch, pandas, numpy)

Этапы работы:

  1. Анализ - изучение текущей логики ценообразования и доступных данных
  2. Формализация - перевод правил в математические формулы и модели
  3. Создание прототипа - разработка LSTM модели с корректными слоями
  4. Тестирование - проверка на ретро-данных и валидация точности
  5. Финализация - подготовка документации по коэффициентам и расчетам

Создание продающей презентации для B2B-сегмента - производители стройматериалов

Требуется сделать визуально современную и убедительную презентацию на основе готового продающего текста. Основная задача - упаковать текст с сильными аргументами и логикой «Боль → Решение → Выгода» в крутую слайдовую версию.