Jsem Michael Princ – Data Scientist a ML Engineer z Prahy. Specializuji se na analýzu dat, strojové učení a pomáhám lidem pochopit a využít umělou inteligenci v praxi.
Co mě odlišuje
Moje unikátní kombinace akademického zázemí v ekonomii a praktických zkušeností z datové vědy mi umožňuje přistupovat k problémům z obou perspektiv. Rozumím jak technickým aspektům strojového učení, tak byznysovému kontextu, ve kterém jsou modely nasazovány.
Na rozdíl od čistě technických specialistů dokážu:
- Propojit data s byznysem – nejen vytvořit model, ale zajistit, že přináší reálnou hodnotu
- Komunikovat srozumitelně – díky 9 letům výuky na univerzitě umím složité koncepty vysvětlit jednoduše
- Porozumět širšímu kontextu – zkušenosti z veřejného sektoru, bankovnictví i akademie mi dávají unikátní perspektivu
Můj příběh
Moje cesta k Data Science nebyla přímočará – a právě to je moje výhoda. Začínal jsem jako ekonom na Univerzitě Karlově, kde jsem strávil téměř dekádu výzkumem a výukou. Práce s ekonomickými daty a statistickými modely mě přirozeně přivedla k otázce: „Co kdybychom mohli z dat vytěžit ještě více?"
Odpověď jsem našel v Machine Learning a umělé inteligenci. Přechod od klasické ekonometrie k modernímu Data Science mi otevřel úplně nové možnosti – od prediktivního modelování přes automatizaci procesů až po práci s big data na platformách jako Databricks.
Zkušenosti z Úřadu vlády ČR, kde jsem spolupracoval s Národní ekonomickou radou, mi ukázaly, jak důležitá je práce s daty pro strategické rozhodování na nejvyšší úrovni. A práce v bankovnictví (Equa bank) a BI konzultacích (Dolphin Consulting) mi dala praktický vhled do toho, jak firmy reálně pracují s daty.
Dnes se věnuji Data Science a strojovému učení v bankovním sektoru, vedu praktické workshopy o AI a pomáhám lidem pochopit možnosti moderních technologií.
Pracovní zkušenosti
Data Scientist & ML Engineer – Raiffeisenbank a.s. (2019 – současnost)
Aktuálně spolupracuji jako Data Scientist a ML Engineer s Raiffeisenbank a.s. V této roli se podílím na řadě datových a ML projektů pro různá odvětví bankovnictví. Raiffeisenbank a.s. patří mezi největší banky v České republice a je součástí mezinárodní skupiny RBI.
Vybrané oblasti spolupráce:
- Unified ML Pipeline: návrh a implementace end-to-end pipeline na platformě Databricks, která dnes spravuje stovky produkčních ML modelů
- Propenzitní modely, optimalizace CRM kampaňí a NBO (Next Best Offer)
- Dynamické oceňování úvěrů a analýzy pro navYšování úvěrů
- Nasazení modelu otoček hypoték a s tím spojené analytické podřízení
- Zpracování miliónů klientských záznamů (Spark, PySpark, Oracle DBMS)
- Byznysové analýzy, datové přenosy a automatizace (PL/SQL, Power BI, MS Excel)
- Implementace interní ML platformy APEX (nadstavba Databricks)
- Automatizace na platformách Hadoop, Hortonworks a Databricks
- Spolupráce při implementaci umělé inteligence uvnitř banky
- Implementace MCP serverů pro AI agenty v korporatním prostředí
- Workshopy a prezentace využití AI pro různá oddělení (CRM, IT, produktové, DWH)
- Napojování platform Databricks, MS SharePoint, Oracle DBMS
Data Scientist Freelance (2019 – současnost)
Jako nezávislý konzultant pomáhám firmám s analýzou dat, vývojem ML modelů a implementací datových řešení. Zaměřuji se na end-to-end projekty – od pochopení byznysového problému až po nasazení funkčního řešení.
Vybrané výsledky:
- Zlepšení akvizic při nasazení kampaní o 15 %
- Zvýšení statistiky lift po úpravě a aktualizaci produkčních modelů o 10 % až 60 %
- Návrh Unified ML pipeline, která zkrátila čas nasazení modelů z 10 na 2 dny
- Workshopy a prezentace využití AI pro stakeholdery v bance i pro veřejnost
Ekonom a Asistent profesora – Univerzita Karlova (2009 – 2018)
Téměř dekáda na prestižní české univerzitě, kde jsem kombinoval výzkum s výukou. Tato zkušenost mi dala schopnost složité koncepty vysvětlit srozumitelně – dovednost, kterou dnes využívám při workshopech a školeních.
Národní ekonomická rada – Úřad vlády ČR (2010 – 2013)
Spolupráce na ekonomických analýzách pro nejvyšší úrovně státní správy. Práce s makroekonomickými daty a příprava podkladů pro strategická rozhodnutí.
Equa bank a.s. – Liability Product Analyst (2018)
Práce v produktovém týmu. Analytické podklady pro rozhodování v oblasti retailového bankovnictví. Spolupráce s kreditním oddělením z pozice analytika produktového oddělení.
Dolphin Consulting – BI Consultant (2019)
Business Intelligence konzultace, návrh reportovacích řešení a datových pipeline.
Technické zaměření
Core stack pro produkční ML a datové pipeline
- Python, SQL, PySpark, Databricks, MLflow, Optuna – stack, který používám pro návrh, experimentování a provoz produkčních modelů i datových pipeline
- Prediktivní modelování, scoring, CRM analytika, MLOps – typické use cases, kde propojuji model, data a reálné nasazení
Data platformy a integrace
- Oracle DBMS, MySQL, MS SQL Server, Hadoop / Hortonworks – práce s většími datovými objemy, datovými přenosy a enterprise prostředím
- Power BI a stakeholder reporting – tam, kde je potřeba převést analytický výstup do rozhodování byznysu
AI engineering a automatizace
- MCP, LLM workflow, PowerShell, Docker, Linux – automatizace, interní tooling a zavádění AI use casů do firemního prostředí
- MS SharePoint a MS Graph API – podnikové integrace a automatizace nad Microsoft ekosystémem
Vybrané publikace, projekty a veřejné výstupy
Akademické publikace
- Profil na IDEAS / RePEc – veřejně dohledatelné working papers a odborný článek z oblasti ekonometrie, finančních trhů a portfolio modelování
- Structural Distress Index: Structural Break Analysis of the Czech and Polish Stock Markets – odborný článek zaměřený na strukturální zlomy a tržní stres
- Multi-Level Analysis of Dynamic Portfolio Formations: Central European Countries a Relationship between Czech and European developed stock markets: DCC MVGARCH analysis – working papers navazující na empirickou práci s daty a modely
Strategické a veřejné výstupy
- Spolupráce na strategickém dokumentu Rámec strategie konkurenceschopnosti pro NERV a Úřad vlády ČR
- Konkrétně spolupráce na kapitolách Rozvoj finančních trhů a Zkvalitňování charakteristik podnikání
Open source a odborný obsah
- MCP Prompt Broker – routing instrukčních profilů pro AI agenty
- PENB Energy Label Approximation – modelování energetické náročnosti bytů
- WireGuard in Docker – VPN + Nginx reverse proxy architektura
- Na blogu publikuji texty o data science, MLOps a AI v praxi; workshopy a interní prezentace beru jako doplněk k této odborné práci, ne jako náhradu za publikační výstupy
Certifikace a digitální odznaky
Vybrané certifikace a digitální odznaky z mého veřejného Credly profilu doplňují praktické zkušenosti v oblasti data science, machine learningu a AI. Beru je jako sekundární validaci odbornosti k projektům, výsledkům a reálné implementační praxi.
Vybrané ověřitelné certifikace
- Applied Data Science with Python – Level 2 (IBM) – Relevantní pro end-to-end práci s Pythonem při analýze dat, feature engineeringu a experimentování.
- Machine Learning with Python – Level 1 (IBM) – Relevantní pro návrh a implementaci ML modelů, které musí obstát v praxi i v byznysovém kontextu.
- Python for Data Science (IBM) – Relevantní pro Python automatizaci, datové workflow a reprodukovatelné analytické postupy.
Všechny uvedené odznaky jsou veřejně ověřitelné přes Credly.
Vzdělání
- Univerzita Karlova v Praze – Ekonomie (
Mgr.), následněPhDr. PhDr.uvádím jako český post-master’s rigorózní titul, nikoli jako ekvivalentPh.D.- Kontinuální vzdělávání v ML/AI (Coursera, DataCamp, fast.ai)
Zajímá vás spolupráce?
Pokud řešíte nasazení ML modelů do produkce, CRM analytiku nebo chcete najít realistický AI use case pro vaši firmu, ozvěte se mi. Nabízím bezplatnou 20minutovou úvodní konzultaci.