В каких направлениях работает команда Data Science:

Ранжирование и навигация
Улучшает качество поиска и развивает алгоритмы ранжирования товаров в каталоге: усиливает learning-to-rank подход за счет разработки новых факторов, экспериментов с таргетами в обучении, оптимизации разнообразия и персонализации выдачи под каждого клиента.

Прайсинг
Развивает систему динамического ценообразования и конкурентного матчинга, используя как модели DL (NLP/CV), так и классический ML. Продвигает data-driven подходы в коммерческом департаменте для проектов пополнения стока, промо (купоны) моделирования и персонального ценообразования.

Персонализация
Отвечает за решение задач персональных рекомендаций: товарных, пользовательских, рекомендаций в корзине, рекомендаций размеров товара. Применяет computer vision для поиска похожих и подходящих товаров. Решает задачи сегментирования пользователей для персональной коммуникации.

AI-стилист
Улучшает модели для подбора комплектов товаров (образов) на основе визуальной сочетаемости по фотографии и генерации комплектов на базе текстового запроса пользователя. Развивает LLM, которая способна поддерживать диалог, давать рекомендации по стилю и помогать в навигации по товарам на Lamoda. Разрабатывает алгоритмы поиска похожих товаров на основе фото, описания и атрибутов.

Рекламная платформа
Персонализирует рекламные предложения, улучшает эффективность аукциона в товарной и баннерной рекламе: оценивает качество объявлений, выбирает лучшие слоты для размещения и разрабатывает инструменты прогнозирования для рекламодателей.

A/B-платформа
Развивает методологию и улучшает процесс A/B-тестирования в компании — от дизайна эксперимента до валидации и принятия решения.

Команда работает в шести направлениях:
Продуктовая аналитика — исследование пользовательского поведения, поиск инсайтов и аналитическая поддержка продуктовых изменений.
Клиентские исследования — изучение поведения, потребностей, предпочтений, мотивации покупателей и структуры рынка.
Аналитика по развитию бизнеса — оценка теорий, с помощью которых бизнес может заработать.
Маркетинговая аналитика — разработка отчетности и аналитическая поддержка основных направлений маркетинга.
Коммерческая аналитика — аналитическая поддержка основных направлений команды Commercial.
Аналитика бэк-офисных систем — создание для команд HR, Finance и Legal аналитических продуктов и их автоматизация.

Основная задача команды — предоставление бизнес-пользователям данных (DWH) и инструментов визуализации (Power BI) для самостоятельного анализа.

Ключевые направления работы:
- Разработка регулярной и ad-hoc отчетности для Финансового департамента, Контроллинга, Товародвижения, Доставки и Склада.
- Расчет операционных затрат в любых аналитических разрезах для максимизации прибыли.
- Помощь в расчете основных показателей рентабельности.
- Рефакторинг/поддержка хранилища (DWH), обеспечение Data Quality, проведение сверок между DWH и другими системами-источниками.
- Поиск полезных закономерностей в операционных данных, анализ последствий изменения бизнес-процессов и актуализация отражающей их отчетности.
- Разработка инфраструктуры для self-service аналитики, ведение доступной всем пользователям базы знаний по ключевым KPI, отчетам, дашбордам, витринам, процессам.

Команда состоит из Big Data разработчиков, DWH разработчиков и DevOps инженеров. Они решают, где и как следует хранить информацию, которую мы собираем, а также, как и с помощью каких инструментов грамотно ее обрабатывать.

Команда управляет портфелем проектов, занимается приоритезацией внешних и внутренних проектов, координирует кросс-командные проекты, взаимодействие с внешними заказчиками, а также координирует процесс постановки и выполнения OKR D&A команды.