В Lаmoda Tech мы внедряем ML, чтобы сделать онлайн-шоппинг для миллионов пользователей комфортным, увлекательным и вдохновляющим.

На встрече поделимся, как использовать большие данные для того, чтобы сделать шопинг еще более приятным и эффективным. Разберем, как с нуля обучить модель виртуальной примерки и довести ее до продакшена, проследим эволюцию рекомендаций похожих товаров — от простых алгоритмов до реранкеров, и поговорим о том, как балансировать бизнес-метрики, чтобы найти тот самый сложный оптимум.

Приглашаем встретиться в офисе, чтобы послушать доклады и понетворкать с коллегами, дополнив это вкусными закусками, напитками, настольным теннисом и кикером.

Место встречи:

23 апреля

19:00 - 23:00

В офисе Lamoda: г. Москва, ул. Крылатская, 15

Количество мест ограничено. Мы рассмотрим заявку и сообщим о решении за несколько дней до митапа.

Программа

18:30 – 19:00

Регистрация, сбор гостей

19:00 – 19:40

Дмитрий Борисов

Data Scientist, Lamoda Tech

Подборки похожих товаров в каталоге — одна из ключевых зон в фешен-индустрии. С помощью этой фичи мы улучшаем пользовательский опыт, увеличиваем конверсию, помогаем найти альтернативы нужного размера и удерживаем пользователя в приложении.

Расскажу про этапы развития рекомендаций похожих товаров в Lamoda — от базовых подходов до реранкера, продуктовых гипотез и современных алгоритмов:

• Что крутилось в проде ранее
• Некоторые продуктовые вызовы, тестирование гипотез
• Новые алгоритмы, учитывающие как визуальное, так и текстовое сходство
• Внедрение реранкера, результаты

19:40 – 20:20

Искандер Сафиулин

Senior Data Scientist, Lamoda Tech

Продукт виртуальной примерки позволяет пользователю безопасно и легко экспериментировать со стилем прямо в приложении. Расскажу про путь, который мы прошли в разработке этой ML-модели:

• Как с нуля обучать модель для подобной задачи — от сбора данных до оценки качества
• С какими сложностями мы столкнулись при обучении, и какую эволюцию прошло наше решение
• Как мы внедряли нашу модель в прод и какие результаты получили

20:20 – 20:40

Перерыв

20:40 – 21:20

Бислан Ашинов

Data Scientist, Lamoda Tech

Каталог и поиск — место, куда пользователь приходит за конкретным товаром и хочет с ним уйти. Как показать ему нужное и при этом помочь бизнесу заработать больше? Пробуем ответить на этот вопрос комплексно:

• Как от задачи простого замешивания рекламы в выдачу мы пришли к задаче оптимизации общей ценности
• Как учимся искать сложный оптимум
• Каких результатов мы добились
• Каким мы видим идеальное будущее

21:20 – 23:00

Афтепати: игры и общение, напитки и пицца

Подписывайся на Telegram-канал Lamoda Tech, где мы рассказываем о жизни команды и делимся материалами с митапов.

Ⓒ Lamoda Tech, 2026

Подписывайтесь
на наши соцсети