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Conoscenze Principali
Evelata esperienza in modelli di serie storiche e forecasting, modelli di ML e analisi di dati testuali
Lingue
Marco Zanotti
Sono un data scientist con una vasta conoscenza in serie temporali, forecasting, anomaly detection ed econometria.
Mi sono specializzato nello sviluppo e nel miglioramento dei processi e delle pratiche di forecasting aziendali. Nel corso degli anni, ho sviluppato e contribuito alla crezione di sistemi di previsione in settori come l’e-commerce fashion, l’aviazione, il turismo e i viaggi. Inoltre, ho guidato e formato colleghi junior nello sviluppo di modelli predittivi per ottenere previsioni accurate.
Svolgo attività di ricerca accademica nell’ambito della previsione e sono membro dell’International Institute of Forecasters.
Recentemente, ho trovato grande soddisfazione nell’insegnare a professionisti e studenti argomenti legati all’analisi delle serie temporali, al machine learning, alla programmazione e alla statistica.
Esperienza Professionale
Senior Data Science Engineer, Forecasting Specialist
Sabre - Airline - Full remote
Dallas, USA
oggi - 2026
- Sviluppato soluzioni di previsione della domanda per clienti del settore aereo nell’ambito del revenue management, applicando metodologie previsionali a supporto delle decisioni di pricing.
Senior Researcher, Forecasting Specialist
iqast - Software - Da remoto
Amburgo, Germania
2026 - 2026
- Guidato progetti relativi alla previsione della domanda nel settore del trasporto container su scala globale
- Contribuito, insieme al team di ricerca, a migliorare il software di forecasting dell’azienda
Senior Data Scientist, Forecasting Specialist
Wanan Luxury - E-commerce Moda - Da remoto
Roma, Italia
2025 - 2024
- Condotto i progetti di previsione delle serie temporali dell’azienda
- Coordinato e contribuito allo sviluppo di uno strumento di previsione per stimare la domanda futura di decine di migliaia di serie temporali a livello di articolo (SKU) in diversi mercati globali e con differenti gerarchie di prodotto, migliorando accuratezza ed efficienza
- Contribuito all’integrazione di metodi probabilistici per supportare decisioni più informate
- Progettato e sviluppato un’applicazione per la valutazione degli esperimenti di forecasting, migliorando l’affidabilità delle analisi
- Fornito una guida ai colleghi junior, supportando la loro crescita professionale nel campo del forecasting
Data Scientist
Blogmeter - Servizi Digitali - Ibrida
Milano, Italia
2024 - 2021
- Aiutato nell’integrazione di soluzioni di machine learning
- Sviluppato una soluzione di rilevamento delle anomalie per comunicare tempestivamente eventi rilevanti ai clienti
- Coordinato il team di Prodotto
Programmazione
AI Tools
BI & Visualization
Database
Versioning
CI / CD
Cloud
Project Management
Sistemi Operativi
Data Scientist
T-Voice - Servizi Digitali - Da remoto
Milano, Italia
2021 - 2020
- Contribuito allo sviluppo di una piattaforma di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati testuali
- Integrati efficacemente i dati testuali nei modelli di previsione
- Coordinato il team di Ricerca e Sviluppo
Junior Data Scientist
Uvet Amex GBT - Turismo e Aviazione - Ibrida
Milano, Italia
2020 - 2017
- Sviluppato e manutenuto modelli statistici e di machine learning per prevedere: le vendite future per supporto strategico; le chiamate in entrata per ottimizzare l’operatività; la domanda di passeggeri aerei verso varie destinazioni per la pianificazione degli aeromobili; la domanda di noleggio auto aziendali per la gestione delle flotte
- Migliorato con successo l’approccio al forecasting, riducendo significativamente gli errori e facilitando l’adozione delle soluzioni di machine learning da parte dell’azienda
- Implementato un sistema di rilevamento delle anomalie per segnalare possibili congestioni nelle piattaforme di prenotazione
- Sviluppato modelli econometrici per misurare i principali fattori che influenzano il turismo e i viaggi d’affari
- Supportato processi di automazione tramite OCR
Insegnamento
Professore Esterno
Università di Milano - Ibrida
N/A
oggi - 2019
Insegno forecasting, machine learning, coding e statistica.
Consulente
Consulenza Aziendale - Ibrida
N/A
oggi - 2019
Offro consulenza e formazione in ambito forecasting, machine learning e sviluppo di modelli statistici per il business.
Premi
International Symposium on Forecasting Award
International Institute of Forecasters
Pechino, Cina
2025
Certificazioni
• Certified Forecaster and Demand Planner
• High-Performance Time Series Forecasting
• Designing Forecasting Pipelines for Production
• Deep Learning for Sequence Modelling and Times Series
• Python for Machine Learning and APIs
• Python for Data Science Automation
Sport e Hobby
Ero un calciatore. Ho giocato in divisioni minori fino a 22 anni.
Ora pratico il kitesurf, un fantastico sport acquatico, e faccio canicross con il mio piccolo amico Milo.
Mi piacciono manga, boardgame, videogame, curling e footgolf.
Amo la musica folk e country.
Aggiornato a Agosto 2026
Istruzione
Dottorato di Ricerca, Statistica
Università di Milano-Bicocca
Milano, Italia
2026 - 2022
Ricerca riguardante forecasting, cross-learning, stabilità delle previsioni, time series foundation models (LLMs), MLOps, e green AI
Master, Data Science for Economics, Business and Finance
Università di Milano
Milano, Italia
2018
Laurea Magistrale, Economics and Finance
Università di Milano
Milano, Italia
2017 - 2015
Laurea Triennale, Scienze Politiche e Relazioni Internazionali
Università di Parma
ERASMUS, University of Lapland, Finlandia
Parma, Italia
2014 - 2011
Competenze Personali
Management e Organizzazione
N/A
N/A
N/A
- Project management: ho coordinato lo sviluppo di diversi progetti, dalle fasi di analisi all’implementazione
- Gestione risorse: ho coordinato le attività di colleghi junior, supervisionadoli e guidandoli nella loro crescita professionale
- Elevate capacità relazionali e comunicative
- Elevata resistenza allo stress
- Dal 2020 lavoro proficuamente in modalità remota
Pubblicazioni
Analyzing the retraining frequency of global forecasting models in the presence of structural breaks
Zanotti, M., Crone, S. F., arXiv
N/A
2027
Sustainable forecasting with artificial intelligence: The role of retraining frequency
Zanotti, M., In M. Hamoudia, E. Spiliotis, & P. Montero-Manso (Eds.), New frontiers in forecasting with artificial intelligence: Methods and applications. Palgrave Macmillan
N/A
2027
Analyzing the retraining frequency of global forecasting models: towards more stable forecasting systems
Zanotti, M., arXiv
N/A
2026
An evaluation of ensemble strategies for time series anomaly detection
Zanotti, M., Zangirolami, V., Pavesi, F., Springer
N/A
2026
A characterization of Gaussian processes over flat tori
Pavesi, F., Zanotti, M., Zangirolami, V., Springer
N/A
2026
Safe Exogenous State Reinforcement Learning for water tank system
Zangirolami, V., Pavesi, F., Zanotti, M., Springer
N/A
2026
Do Short Exposure and Systematic Risk Exposure Drive Asymmetries in the Disposition Effect?
Mazzucchelli, L., Zanotti, M., et al., arXiv
N/A
2026
On the retraining frequency of global models in retail demand forecasting
Zanotti, M., Machine Learning with Applications, 22, 100769
N/A
2025
The cost of ensembling: Is it always worth combining?
Zanotti, M., arXiv
N/A
2025
dispositionEffect
Zanotti, M., Mazzucchelli, L., CRAN, R Software
N/A
2021
Conferenze e Seminari
Analyzing the retraining frequency of global forecasting models: towards more stable forecasting systems
International Symposium on Forecasting
Montreal, Canada
2026
An evaluation of ensemble strategies for time series anomaly detection
SIS-FENStatS
Roma, Italia
2026
Do global forecasting models require frequent retraining?
International Symposium on Forecasting
Pechino, Cina
2025
Computing Disposition Effect on Financial Market Data
useR! 2021 Conference
Remote
2021