Как стать автором
Обновить
91.86
X5 Tech
Всё о технологиях в ритейле
Сначала показывать

Мифы о байесовском А/Б тестировании

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров4K

Хабр, привет! Сегодня сравним два подхода к А/Б тестированию: байесовский и частотный. Обсудим сложности в интерпретации p-value. Посмотрим, как можно учитывать дополнительную информацию через априорное распределение. Остановим тест раньше времени и решим проблему подглядывания.

Читать далее

Welch's test: он вам не замена Т-test'a

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение30 мин
Количество просмотров1.5K

Привет! С вами команда аналитиков «Пятёрочки» X5 Tech. В данной статье мы расскажем про один из классических тестов в статистике — тест Уэлча (Welch's Test). Постараемся максимально раскрыть, когда и где стоит его применять и является ли он, на самом деле, тестом по умолчанию вместо Т‑test-a.

Читать далее

Разметка данных с использованием LLM

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров4.8K

Всем привет! Меня зовут Артем Ерохин. Я работаю в X5 Tech в направлении продуктивизации ИИ. В прошлом году у меня был доклад про разметку данных с LLM. И я решил преобразовать этот доклад в статью, попутно обновив некоторые цифры и тезисы (такова уж скорость прогресса в этой области). 

Читать далее

Как я стал ментором: опыт, уроки, шаблоны

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров2.1K

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Гуменюк, я менеджер центра компетенций бизнес-аналитиков в X5 Tech. В 2016 году я пришел в IT-отдел торговой сети «Перекрёсток» в роли бизнес-аналитика. Первые полгода прошли под девизом: «Ничего не понятно, но очень интересно!». А сегодня я уже шестой год руковожу командами бизнес-аналитиков.  За это время я прошёл путь от менти до ментора — и понял, что менторство может здорово прокачать не только людей, но и бизнес.

Почему это важно? В ритейле, где я работаю, всё меняется молниеносно: процессы, данные, люди. Без поддержки опытных коллег «новички» тонут, а «старички» выгорают. Менторство помогает расти быстрее, чувствовать себя увереннее и не бояться ошибок. В  статье я расскажу, как сам стал ментором, какие подходы выстроил и что это дало моей команде. Будут реальные кейсы, мой шаблон для менторских сессий и набор инструментов, которые вы сможете взять и попробовать.

Читать далее

Искусственный интеллект в ритейле: как он предсказывает вашу следующую покупку в приложении

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров2.6K

Привет, Хабр! На связи подразделение ad-hoc аналитики X5 Tech. Сегодня мы расскажем о задаче Next Basket Recommendation (NBR) и о том, как она может быть полезна для онлайн-ритейла. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью рекомендательных моделей можно предсказать, какие товары пользователь добавит в свою следующую корзину, и как это помогает улучшить взаимодействие с приложением. Вы узнаете о ключевых метриках, которые используются для оценки качества рекомендаций, а также познакомитесь с различными подходами — от простых частотных методов до современных моделей на основе глубокого обучения.

Читать далее

Как проектировать скелетоны

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров5.4K

Хабр, привет, это снова я! Меня зовут Антон, я дизайнер b2b продуктов в X5 Tech. Мне нравится моя работа и я стараюсь проектировать реализуемые интерфейсы, поэтому постоянно закапываюсь в технические нюансы.

Какое‑то время назад я писал статью про загрузочные экраны и там коротко рассматривал скелетоны, но делал это не настолько подробно, насколько хотелось бы. Тема богатая, сложная и простая одновременно, надеюсь, понравится. Запасайтесь любопытством, а я, в свою очередь, поделюсь опытом в проектировании скелетонов.

Научиться

Построение инфраструктуры для работы с языковыми моделями: опыт X5 Tech

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров2K

Привет, Хабр! Я Мичил Егоров, руководитель команды разработки продуктов искусственного интеллекта в X5 Tech. В последнее время языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью многих бизнес-процессов, начиная от чат-ботов и заканчивая автоматической обработкой отзывов клиентов. Однако, чтобы эффективно использовать такие модели, необходима мощная и гибкая инфраструктура. 

За последний год команда X5 Tech значительно выросла, проверила множество гипотез и протестировала различные модели. Основные кейсы использования включают чат-боты, суфлёры для модераторов, автоматическое резюмирование и обработку отзывов клиентов. В этой статье расскажу, как команда X5 Tech построила инфраструктуру для работы с языковыми моделями, какие вызовы преодолели и какие решения были приняты.

Читать далее

Прогнозируем движение беспилотного автомобиля (или как я вышел в тройку лидеров на Yandex Cup 2024)

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров2.1K

Хабр, привет! Меня зовут Николай Назаров, я работаю аналитиком данных в X5 Tech. Недавно завершился чемпионат по программированию Yandex Cup ML Challenge 2024, в котором я занял второе место в задаче “Self-driving cars: предсказание движения беспилотного автомобиля”. В статье расскажу про задачу и подходы, которые использовал для решения.

Читать далее

Как навести порядок в Figma и уменьшить ошибки на дизайн-ревью

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.8K

Всем привет, меня зовут Илья Аллендорф, я занимаюсь дизайном внутреннего продукта в X5 Tech. В статье расскажу, как я улучшил подготовку макетов для разработки и навёл порядок в рабочем проекте в Figma.

В 2023 году я пришёл в новый продукт, который разрабатывался с нуля. За два года мы запустили MVP, перевели бизнес-процесс в продукт, достигли целевых метрик, а ещё совершили ошибки и сделали ценные выводы. Кроме того, мы ускорили сycle time, улучшив взаимодействие с дизайном: навели порядок в Figma, договорились с аналитиками, упростили жизнь разработке и уменьшили этап дизайн-ревью.

Теперь обо всём по порядку

Эконометрика в ритейле: как не потратить миллионы на заведомо неэффективные эксперименты

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров2.5K

Всем привет! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech. Если вы уже знакомы с нашими статьями, то наверняка знаете, что нашей ключевой темой является А/Б тестирование. Важной составляющей А/Б теста является дизайн: для успешного проведения эксперимента необходимо оценить размер пилотной и контрольной групп, зафиксировав предварительно ожидаемый эффект. Но возникает вопрос: как убедиться в обоснованности гипотезы и рассчитать ожидаемые эффекты от инициативы?

В статье мы рассмотрим ключевые понятия из эконометрики, такие как коинтеграция и модель коррекции ошибок, и продемонстрируем их применение на ретроспективных данных. Мы подробно разберём, как использовать эти инструменты для анализа взаимосвязей между временными рядами. В качестве практического примера с помощью функции импульсного отклика мы проведём количественную оценку ожидаемого влияния повышения комплектности персонала на списания на выбранном кейсе.

Читать далее

Контекстные бандиты в ценообразовании

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение12 мин
Количество просмотров2.2K

Всем привет! На связи команда аналитиков X5 Tech. Мы продолжаем исследовать подходы Reinforcement Learning для ценообразования. В этой статье мы рассмотрим применение контекстных многоруких бандитов на примере модельной задачи, опишем несколько реализаций и сравним их.

Читать далее

Temporal Fusion Transformer: улучшение прогнозирования в ритейле с минимальными затратами

Время на прочтение24 мин
Количество просмотров3.7K

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Поляков, я работаю аналитиком данных в команде ad-hoc аналитики X5 Tech. В этой статье мы хотели бы рассмотреть задачу прогнозирования, которая является чрезвычайно важной задачей в ритейле.

Мы детально рассмотрим основные преимущества и архитектурные особенности модели Temporal Fusion Transformer (TFT), наш подход к использованию этой модели в задаче прогнозирования спроса, и как нам удалось увеличить точность прогнозов в среднем на 7%, затратив при этом минимальные усилия.

Также эта статья будет полезна и тем, кто хочет глубже понять принципы работы TFT, изучить её применение в библиотеке Darts и решить задачу прогнозирования для множества многомерных временных рядов.

Читать далее

Diff-in-diff: жизнь за пределами идеального эксперимента

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров3.2K

Привет, Хабр! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech.

Основная задача аналитика при проведении А/Б тестирования - оценка эффекта воздействия (тритмента). В этой статье мы обсудим, что такое идеальный эксперимент и почему он позволяет корректно оценить эффект от воздействия. Затем расскажем, когда идеальный эксперимент невозможен и дадим интуитивное обоснование того, как метод difference-in-difference помогает справиться с оценкой эффекта воздействия в таких ситуациях. В конце мы обсудим формальные предпосылки метода и покажем на примере симуляций последствия их невыполнения.

Читать далее

Как гуманитарию подойти к IT: из переводчика в технические писатели

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров1.8K

Всем привет! Меня зовут Мария Ибрагимова, я технический писатель в X5 Tech. Но так было не всегда. Ещё каких-то 4 года назад я работала в проектном институте с устрашающим названием ЛЕННИИХИММАШ и не представляла себя в сфере информационных технологий. Хочу поделиться своим опытом, как мне удалось подойти к IT.

Читать далее

Повышение производительности складской комплектации: как без трудоёмкого хронометража найти потенциал ускорения

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров1.8K

Текущая экономическая ситуация в мире приводит к сильному давлению роста цен во всех секторах экономики. Ритейлеры не могут перекладывать эти риски на плечи своих покупателей, что приводит их к необходимости поиска новых путей сокращения затрат на экземпляр процесса, т. е. на штуку товара. Усиливающаяся конкуренция с e‑commerce требует перестройки процессов и выхода на повышенные скорости доставки в борьбе за клиента.

И кажется, что все имеющиеся инструменты повышения эффективности уже использованы. Но есть ещё один. В этой статье я расскажу о нашем опыте повышения производительности операций в распределительных центрах торговой сети «Пятёрочка» без больших финансовых вливаний и долгосрочных разработок. Я руковожу Департаментом развития аналитики «Цепочки поставок и поддерживающие функции» в Х5 Tech, и моя команда занимается поиском путей повышения эффективности бизнеса через анализ больших данных.

Читать далее

Пишем сервис инференса ML-модели на go, на примере BERT-а

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров2.7K

Привет, на связи команда аналитиков Х5 Tech. В статье пишем сервис инференс ML-NLP модели на go. Допустим, вам нужно внедрить ML-модель (разработанную/обученную на Рython-фреймворке) в сервис в вашей инфраструктуре. По какой-то причине (не важно какой) этот сервис должен быть на golang-е. Здесь покажем, как это можно сделать, используя ONNX.

Если вы это читаете, то, вероятно, или вы знакомы с обучением ML-моделей на Рython, библиотекой моделей huggingface, языковыми моделями BERT, или вы являетесь бэкенд разработчиком на golang.

В качестве примера будем использовать модель из библиотеки huggingface seara/rubert-tiny2-russian-sentiment, которая классифицирует сантимент текста.

Читать далее

Единый стандарт дизайн-подхода в X5 Teсh

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2.4K

Всем привет, меня зовут Илья Гордеев, я дизайн-менеджер направления b2b продуктов в X5 Tech. На протяжении этого года я и моя команда разработали и внедрили в свои продукты ряд единых практик и артефактов, которые повысили общую гигиену дизайна, уровень продуктового подхода и понимание потребностей пользователей. Как мы это делали — расскажу в статье.

Читать далее

Гайд по мета-анализу результатов тестов

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение21 мин
Количество просмотров2.6K

Привет! На связи команда аналитиков «Пятёрочки» X5 Tech.

Подсчитать и проанализировать можно не только A/B, но также подвергнуть анализу ряд тестов с общей нулевой гипотезой. Другими словами, протестировать результаты серии тестов с классическим статистическим выводом о значимости показателей этой серии, то есть провести мета-анализ. 

На написание этой статьи меня вдохновило общение внутри моей классной команды, общение с одним из аналитиком Gett, а также данный пост и комментарии к нему по поводу статьи Ebay.

Мета-анализ стоит на ступеньку выше по доказательности, чем обычный тест, так как аккумулирует информацию по ряду тестов. Можно сказать, что он проводит операцию слияния данных (data fusion), давая оценку оценкам, поэтому и мета. И раз он сильнее по доказательности, то и позволяет увереннее внедрять статистически значимые инициативы. Про это и поговорим в статье.

Читать далее

Проблемы при поддержке IT-продуктов на базе AI и варианты их решения

Время на прочтение15 мин
Количество просмотров1.4K

Добрый день! Меня зовут Саша Беляев и сейчас я лидирую несколько направлений разработки вокруг аналитики, AI/ML, AB-test, внутри Х5 в продукте CVM. Подробнее о моём опыте можно посмотреть тут. Сегодня я хочу поделиться своими мыслями о проблемах, которые возникают при передаче в промышленную эксплуатацию решений на базе AI, а также попробую сформировать некоторый набор рекомендаций, которые смогут кому-нибудь облегчить жизнь в будущем.

В статье хочу поговорить не про то, какие фреймворки или подходы лучше использовать (про них можно самостоятельно погуглить), а про специфические проблемы, свойственные IT-решениям на базе AI, с которыми сам неоднократно сталкивался. По этой причине статья будет, скорее, не про волшебные таблетки, а своего рода медитацией вокруг темы и попыткой выработать определённые рекомендации.

Читать далее

О технарях, управленцах и почему всё не так однозначно, как кажется

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров13K

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о вечном вопросе в мире разработки: должен ли руководитель быть технарём? Казалось бы, всё просто: хороший начальник — это тот, кто и код напишет, и архитектуру спроектирует, и команду организует. Но давайте честно: в реальном мире единороги встречаются чаще, чем такие универсальные солдаты.

Читать далее
1
23 ...

Информация

Сайт
x5.tech
Дата регистрации
Дата основания
2006
Численность
свыше 10 000 человек
Местоположение
Россия