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).
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Топчий, я уже более 20 лет работаю в IT. Прошёл все уровни: бэкенд, фронтенд, фулстек со множеством языков и технологий. В СберТехе занимался Единой фронтальной системой, в Яндексе участвовал в стартапе, связанном с FMCG. Сейчас занимаюсь сервисом ценообразования в сети магазинов «Пятёрочка» (X5 Group).
В этой статье я приоткрываю тайну бэк-офиса современного магазина и делюсь опытом, как мы развиваем программный комплекс, что интересного при этом происходит, с какими проблемами сталкиваемся и как их решаем. Статья будет полезна архитекторам, техническим менеджерам и всем, кто интересуется преобразованием корпоративных IT-ландшафтов.
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей. В X5 Tech я отвечаю за поддержку системных сервисов магазинов, обновлений и аналитику на уровне второй линии поддержки. Примерно с начала 2024 года у нас стартовала масштабная инициатива по реинкарнации Problem Management. Хотя уже сейчас понятно, что это даже не реинкарнация в прямом понимании этого слова, а фактически запуск.
Я давно (с 2011 года) работаю в X5. За это время успел побывать в множестве разных ролей от системного администратора до бизнес‑архитектора. И могу сказать, что большую часть этого времени Problem Management у нас был в том или ином виде. Мне удалось посмотреть и поучаствовать в этом процессе в разных амплуа — от человека, который со стороны поддержки ИТ проблемы регистрирует, до человека, который их решает. В текущей активности я принимаю непосредственное участие в создании и развитии процесса Problem Management, формировании стратегии, а также отвечаю за работу и развитие роли Problem аналитиков. Что это за ребята и чем они занимаются — я расскажу в статье.
Хочу поделиться своим опытом с позиции человека, который сейчас принимает непосредственное участие в создании, становлении и развитии сложного и очень важного процесса управления проблемами в X5 Tech. Надеюсь, наш кейс будет полезен всем, кто развивает направление ProblemManagement у себя, а также тем, кто только планирует создание такой функции или размышляют над целесообразностью его внедрения.