บริษัทผู้ก่อตั้ง · วิจัย ข้อมูล และโดเมน

ดูแลฝั่งวิจัย ข้อมูล และโดเมน — เป็นเจ้าของโมเดลเชิงความน่าจะเป็น ตรรกะการตัดสินใจ และเศรษฐศาสตร์ของตลาดออนไลน์ที่ขับเคลื่อนแพลตฟอร์ม

LinkedInGoogle Scholar

พื้นฐาน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรระบบ ทำงานในจุดที่โมเดลทางสถิติ การออปติไมเซชัน และการ deploy ระบบจริงมาเจอกัน เกียรตินิยมอันดับหนึ่งสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยมหิดล ได้รับ PhD fellowship สาขา Operations Research ที่ North Carolina State University และ PhD fellowship ที่ School of Information Science and Technology (IST) ของ VISTEC งานวิจัยตีพิมพ์ใน IEEE Access เส้นที่พาดผ่านทั้งหมดคือคณิตศาสตร์และโมเดลเชิงความน่าจะเป็น — วินัยของการตั้งคำถามทางเศรษฐศาสตร์ให้ชัดพอจนมีคำตอบ

Backend และข้อมูลในระดับ scale

อาชีพเริ่มจากงานวิศวกรรม backend และข้อมูลที่ Agoda — สร้าง pipeline ข้อมูลการเงิน ระบบกระทบยอด และ workflow ประมวลผลแบบกระจายบน Kafka, Hadoop และ Spark หลายปีกับงาน financial infrastructure ใน production: ระบบที่ต้องเสถียรสูง ตรรกะธุรกิจซับซ้อน และวินัยที่มาจากการรัน pipeline จัดการเงินที่ห้ามปล่อยข้อมูลตกแม้แถวเดียว วิศวกรรม backend และระบบ scalable ยังเป็นฐานของทุกอย่างที่ตามมา

จากโมเดลการเงินสู่ระบบตัดสินใจ

ย้ายเข้าสู่บทบาท data scientist ที่ธนาคารไทยพาณิชย์ ทำ predictive modeling สำหรับผลิตภัณฑ์การเงิน รวมถึงกลยุทธ์การ refinance สินเชื่อบ้าน — ใช้โมเดลทางสถิติขับการตัดสินใจทางธุรกิจในระดับ scale รูปแบบที่ส่งต่อมาที่ DataGlass อยู่ตรงนี้แล้ว: โมเดลความน่าจะเป็น ผลลัพธ์ทางการเงิน และระบบจริงใน production

DataGlass — งานวิจัยระดับ research-grade ที่ deploy จริง

ผู้ก่อตั้ง DataGlass Decision Engine สำหรับผู้ขายอีคอมเมิร์ซ ต่างจาก dashboard วิเคราะห์ทั่วไป DataGlass ออปติไมซ์กำไรโดยตรงด้วยการ Deploy Actions ที่โมเดลเป็นคนเลือก ทั้งโฆษณา ราคา โปรโมชั่น และสต็อก งานเน้น Bayesian modeling, causal inference, การพยากรณ์ดีมานด์ภายใต้สัญญาณเบาบาง และการออปติไมเซชันภายใต้ความไม่แน่นอน — ระบบ closed-loop ที่โมเดลไม่ได้แค่ทำนาย แต่สั่งการและปรับตัวแบบเรียลไทม์

โฟกัสระยะยาว

ทิศทางคือระบบตัดสินใจอัตโนมัติที่ทำงานได้เสถียรภายใต้ความไม่แน่นอน และสร้างผลลัพธ์ทางเศรษฐกิจที่วัดได้ ความสนใจทางเทคนิคคือ Bayesian modeling, stochastic optimization และระบบที่ทนทาน โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมการเงินและตลาดออนไลน์ นอกเหนือจาก DataGlass ยังเคยนำทีมในฐานะ software engineer และ engineering manager และก่อตั้งสตาร์ตอัปหลายแห่ง รวมถึงโครงการที่ได้รางวัล แต่ทิศทางระยะยาวเป็นหนึ่งเดียว: คณิตศาสตร์และวิศวกรรม ในระบบที่ใช้งานจริง

ผลงานที่คัดเลือก

  • Bayesian modeling สำหรับเศรษฐศาสตร์ระดับ SKU บนตลาดออนไลน์ที่มีตารางค่าธรรมเนียมกระจัดกระจาย
  • การพยากรณ์ดีมานด์เชิงความน่าจะเป็นภายใต้สัญญาณเบาบางที่ขับเคลื่อนด้วยแคมเปญ
  • Causal inference สำหรับการ attribute ROAS ภายใต้โปรโมชั่นที่แพลตฟอร์มช่วยออกเงิน
  • Stochastic optimization สำหรับจัดสรรงบประมาณข้ามโฆษณา ราคา และสต็อก
  • ระบบ data pipeline แบบกระจายและ backend สำหรับ Deploy Actions ในระดับ production

บทความ