Публикуем материалы с митапа по Data Science, который прошел 15 апреля.

В офисе Lamoda Tech мы делились свежими кейсами о том, как использовать большие данные и сделать шопинг ещё более приятным и улучшить UX. Рассказали, как поднимаем метрики поиска по самым нестандартным запросам, персонализируем рекомендации на примере главной страницы, а также создаём облако тегов и разметку отзывов для более точного выбора товаров.

Видео и презентации докладов

Рекомендации с нуля: как мы в Lamoda превратили главную страницу в ключевую точку входа для персонализированного шоппинга

Данил Комаров, Data Scientist Lamoda Tech

Год назад главная страница Lamoda состояла из подборок, баннеров и плейсментов, не адаптированных под пользователя. Мы приняли решение создать ленту с персональными рекомендациями товаров и подборок на основе интересов наших клиентов. Что из этого получилось, Данил рассказал в докладе.

⚠️

На первых минутах этого видео есть небольшая проблема со звуком. Приносим извинения за возможные неудобства и надеемся, что вы все равно получите пользу и удовольствие от просмотра ☺️

Рекомендации с нуля. Как мы превратили главную страницу в ключевую точку входа для персонализированного шоппинга. Даня Комаров

vkvideo.ru

Презентация

От ручной разметки к LLM: как мы создавали облако тегов в Lamoda

Настя Ангелова, Data Scientist Lamoda Tech

Осенью прошлого года в Lamoda Tech появилась задача разделять отзывы клиентов по осмысленным категориям (тегам). Перед нами стоял вызов: получить большие объёмы качественно размеченных данных для обучения нейросети, не имея готовых решений и аналогов на рынке. Настя рассказала о полном цикле создания подобного решения.

От ручной разметки к LLM: как мы создавали облако тегов в Lamoda. Настя Ангелова

vkvideo.ru

Презентация

Стильный код: натуральный поиск редких атрибутов по картинке

Юлия Антохина, Data Scientist Lamoda Tech

Платье зебра, малиновые чиносы, джинсы клеш от колена — каждый день мы ищем товары по модным запросам, а fast fashion создает новые тренды быстрее, чем мы заполняем карточки товаров. Юля рассказала про сетку, которая читает наши картинки в продакшне как глянцевый журнал — выбирает главное и помогает добавить в корзину.

Стильный код: натуральный поиск редких атрибутов по картинке. Юля Антохина

vkvideo.ru

Презентация

Фото и ссылки

Ищите себя на фотографиях с мероприятия.

Спасибо всем, кто был с нами в этот день, задавал вопросы и дискутировал!

Обязательно подписывайтесь на телеграм-канал Lamoda Tech, чтобы не пропустить наши новые события. Из ближайших — митап по Golang 25 апреля.

Как в Lamoda Tech меняли главную страницу, создавали облако тегов и поднимали метрики поиска. Материалы с DS Meetup