В Lаmoda Tech мы внедряем ML, чтобы сделать онлайн-шоппинг для миллионов пользователей комфортным, увлекательным и вдохновляющим.
Поиск
Ранжирование
Персонализация
Ценообразование
ML Ops
На встрече обсудим новые подходы к персонализации в поиске, каталоге и других продуктах, расскажем о применении машинного обучения в ценообразовании, а также поговорим о том, как оптимизировать ML-пайплайны и упростить работу дата-сайентистов.
Приглашаем в наш офис, чтобы пообщаться вживую за вкусными закусками и напитками, а еще поиграть в настольный теннис и кикер.
Место встречи:
25 сентября
19:00 - 22:00
В офисе Lamoda: г. Москва, ул. Крылатская, 15
офлайн
+
онлайн
Количество мест ограничено, поэтому успей зарегистрироваться
Программа
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 реализации. В завершении поделится нашими первыми шагами в решении проблемы и дальнейшими планами.
20:15 – 20:25
Перерыв
20:25 – 21:00
ML-прайсинг на Lamoda: вошли и вышли, приключение на 20 минут
Слава Цыганков
Руководитель DS-группы прогнозирования и оптимизации в Lamoda Tech
Управление ценами и выбор стратегии продаж в сфере fashion e-com связан с анализом десятков факторов, в том числе, мощных сезонных колебаний. Что если подключить к этой задаче машинное обучение? В докладе Слава поделится опытом разработки прайсинга — системы динамического ценообразования на базе ML.
21:00 – 22:00
Игры и общение, напитки и пицца
Подписывайся на telegram-канал Lamoda Tech, куда мы выкладываем материалы со всех митапов.
Ⓒ Lamoda Tech, 2024
Подписывайтесь
на наши соцсети
