После весеннего митапа наша Data Science-команда успела провести много интересных экспериментов и запусков. Этой осенью спешим поделиться с вами несколькими инсайтами.
25 сентября в 19:00 присоединяйся к нам в офисе Lamoda Tech, чтобы послушать доклады, пообщаться вживую за вкусными закусками и напитками, а еще поиграть в настольный теннис и кикер.
Обсудим новые подходы к персонализации в поиске, каталоге и других продуктах, расскажем о применении машинного обучения в ценообразовании, а также поговори о том, как оптимизировать ML-пайплайны и упростить работу дата сайентистов.
Регистрация по ссылке.
18:30 – 19:00: Регистрация, сбор гостей
19:05 – 19:40: Новый уровень ML-персонализации Lamoda: как мы усилили ее в каталоге и перенесли в другие продукты
Дана Злочевская, руководитель DS-группы ранжирования и поиска в Lamoda Tech
В докладе Дана поделится опытом внедрения и развития персонализации в каталоге Lamoda: расскажет про двухуровневую архитектуру ML-системы, про полученный бизнес-эффект и дальнейшие планы развития. Обсудим, как на базе этой архитектуры мы создали универсальный сервис персонализации, применимый в других продуктах компании, например, в рекомендациях.
19:40 – 20:15: Повторное использование кода в ML: почему ML-пайплайны могут помочь?
Дима Курганский, MLOps инженер в Lamoda Tech
Масштабы применения машинного обучения в Lamoda растут, а вместе с ними и возникает потребность наладить удобные процессы в DS-командах, чтобы упростить жизнь дата сайентистам. В своем выступлении Дима расскажет о развитии MLOps в Lamoda, о том, как мы столкнулись с проблемой повторного использования кода и сложностях в ее решении. Попытается разобраться, как могут помочь ML-пайплайны, и проведет анализ open-source инструментов их
продукты
теннис
интересное
ценообразование