ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА
ДЛЯ ФАРМАЦЕВТИКИ

Российская фармацевтическая компания полного цикла, один из лидеров отечественного фармацевтического рынка

Создать систему прогнозирования продаж лекарственных препаратов с использованием машинного обучения для оптимизации производственных планов и управления запасами

Техническая архитектура:

• Backend: Python для обработки больших объемов данных
• ML Platform: Scikit-learn, TensorFlow для построения предиктивных моделей
• База данных: PostgreSQL + ClickHouse для аналитических запросов

Функциональность системы:

• Сбор и очистка данных из множественных источников (аптечные сети, дистрибуторы)
• Feature Engineering — создание признаков на основе сезонности, трендов, внешних факторов
• ML-модели прогнозирования с учетом региональной специфики и типов препаратов
• API для интеграции с ERP-системами планирования производства

Особенности проекта:

• Соответствие GxP стандартам фармацевтической индустрии
• Валидация моделей согласно регулятивным требованиям
• Работа с чувствительными данными о продажах и рыночной аналитике