Pomáhám firmám a jednotlivcům využít sílu dat a umělé inteligence pro lepší rozhodování a efektivnější práci.
Kdo jsem a co dělám pro vás
Jsem Michael Princ – Data Scientist a ML Engineer z Prahy. Kombinuji 9 let akademických zkušeností s praxí z bankovnictví, veřejného sektoru a freelance konzultací. Rozumím nejen technologiím, ale i byznysovému kontextu – a dokážu složité koncepty vysvětlit srozumitelně.
Pomáhám firmám i jednotlivcům pochopit, jak data a AI mohou konkrétně zlepšit jejich práci. Neprodávám obecné rady – dodávám funkční řešení a sdílím zkušenosti z desítek reálných projektů.
Data Science, ML modely a konzultace
Nabízím komplexní datové služby – od analýzy dat přes vývoj ML modelů až po jejich nasazení do produkce.
🔬 Data Science konzultace
Analýza dat, prediktivní modelování a vizualizace pro pochopení vašeho byznysu. Pomohu vám odhalit vzory v datech a transformovat je na konkrétní obchodní rozhodnutí.
🤖 Machine Learning řešení a ML modely
Vývoj ML modelů a end-to-end řešení pro automatizaci a optimalizaci procesů. Od návrhu přes trénink až po nasazení do produkce. Specialuji se na prediktivní modely, scoring, MLOps a Databricks pipelines.
🎓 Praktické workshopy o AI
Praktické workshopy a školení v oblasti AI a datové analytiky. Naučíte se využívat moderní technologie pro vaši práci a projekty. Workshopy probíhají v malých skupinách – důraz je na okamžitou použitelnost, ne suchá teorie.
Projekty a case studies
⚙️ Unified ML Pipeline
Návrh end-to-end ML pipeline na platformě Databricks pro bankovní instituci. Výsledek: nasazení modelů zkráceno z 10 na 2 dny, přesnost modelů +15 %, pipeline −40 % rychleji.
Technologie: Python, PySpark, Databricks, MLflow, Optuna, Docker
🏠 PENB Energy Label – odhad energetické náročnosti
Webová aplikace, která odhaduje třídu energetické náročnosti bytu z provozních dat – bez nutnosti formálního auditu. Kombinuje termodynamický RC model s meteorologickými daty.
Dostupné online: penb.michaelprinc.com
🤖 MCP Prompt Broker
Open source směrovací systém pro instrukční profily AI agentů na bázi protokolu MCP (Model Context Protocol). Frontier AI engineering projekt pro 2025–2026.
GitHub: github.com/michaelprinc/MCP_prompt_broker
Portfolio výsledků – čísla, která mluví
| Co jsem dosáhl | Výsledek |
|---|---|
| Zlepšení lift statistiky po aktualizaci produkčních modelů | +30 % |
| Zkrácení doby nasazení ML modelů | z 10 na 2 dny (−80 %) |
| Zrychlení ML pipeline – optimalizace datových zdrojů | −40 % |
| Zlepšení kampaňové akvizice | +7 % |
| Produkčních ML modelů v Unified Pipeline | ~100 |
| Let zkušeností v DS/ML | 7+ |
Praktické workshopy o AI – pro vás i vaši firmu
V únoru 2026 proběhl úspěšný praktický workshop o AI v café Cafedu ve Vinohrady. Workshopy vedím v malých skupinách (5–10 osob) – obsah spoluvytvářím s účastníky podle jejich skutečných potřeb.
Témata workshopů:
- Úvod do AI pro začátečníky
- Praktické využití AI nástrojů (ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor)
- Python pro datovou analýzu
- Firemní školení na míru
Bezplatná 30minutová úvodní konzultace
Blog – data science, MLOps a AI v praxi
Na blogu sdílím zkušenosti z reálných projektů, technické postupy a přemýšlení o datech a AI.
Nejnovější příspěvky:
- PENB z provozních dat: kde končí odhad a začíná rozhodnutí – 23. března 2026
- Unified Pipeline – Díl 5: Co bych dnes udělal jinak – únor 2026
- Unified Pipeline – Díl 4: MLOps bez buzzwordů – únor 2026
- Praktický workshop o umělé inteligenci – únor 2026
O mně
Jsem Data Scientist a ML Engineer z Prahy. Moje cesta vedla přes ekonomii a akademickou sféru – 9 let jsem působil na Univerzitě Karlově, spolupracoval s Úřadem vlády ČR a Národní ekonomickou radou. V bankovnictví (Equa bank) jsem pracoval jako analytik produktového oddělení – zaměřeného na platební karty. Aktuálně spolupracuji jako Data Scientist a ML Engineer s Raiffeisenbank a.s.
Vedle klientských projektů se věnuji open source: PENB app, MCP Prompt Broker a WireGuard in Docker.
Open source a technologie
Na GitHubu publikuji projekty z oblasti Data Science, MCP engineeringu, Dockeru a platform automation. Reálné ukázky práce najdete v portfoliu, technické experimenty a utility průběžně přidávám do veřejných repozitářů.
Technologie
Python | PySpark | Databricks | Oracle DBMS | Hadoop | MLflow | Power BI | Docker | GCP | SQL (PL/SQL) | R | scikit-learn | CatBoost | MCP / LLM | PowerShell | Linux Bash