Для ООО «АлгоФьюжн» разработал модель искусственного интеллекта для прогнозирования движения финансовых активов с учётом рыночных и макроэкономических данных; решение было успешно внедрено в Production. Создал полный ML-пайплайн: подготовку и объединение данных, построение признаков, обучение и сравнение моделей ARIMA, Prophet, LSTM, Transformer и TFT. Для интерпретации прогнозов использовал SHAP и Attention, а для работы с системой разработал интерфейсы на Django и Gradio и подготовил Docker-развёртывание. Решение помогает анализировать влияние макроэкономических факторов, оценивать вероятные сценарии движения рынка и принимать более обоснованные решения на основе данных.