Это антинаучно, и нам нравится!

Конференция «Антинаучка МФТИ» каждый год доказывает, что даже в самых рутинных делах есть место науке. Антиученые разбираются в астрокотофизике, выводят теорию стикеров и исследуют другие актуальные проблемы современности.

И выбор одежды — одна из них! Поэтому наша Data scientist Юлия Антохина принимает участие в постерной сессии конференции.

Упаковали весь fun в один плакат: немного ИИ, немного абсурда — и моды, конечно. Делимся с вами результатом 😊

Посмотрите и на другие плакаты участников, чтобы вдохновиться на собственные научные открытия. А наш CTO Эмиль Абдулнасыров стал членом жюри и 30 апреля поможет выбрать лучший доклад 👏

#LaTech_fun

Как мы ищем «треники со шнурком»

Поисковые запросы на Lamoda — целый мир, который не подвластен простой логике. Пользователи приходят, чтобы найти нарядное платье, выбрать изумрудную кофту или купить треники со шнурком на поясе.

Это сложные запросы. Ответить на них с недавних пор нам помогает нейропоиск.

Как работает нейропоиск?

Он обучен на действиях пользователей. Мы знаем, какие товары пользователь просматривает, добавляет в избранное и корзину, когда вводит определенный запрос. На этих данных, используя функцию потерь Triplet Loss, мы обучили нейросеть.

Когда включается нейропоиск?

Нейропоиск включается, если в поисковой выдаче очень мало товаров. Он добавляет в выдачу больше релевантных вариантов и помогает пользователям найти именно то, что им нужно.

📺 Подробнее о принципе работы нейропоиска рассказал Илья Черников в докладе на DS-митапе.

#LaTech_news

Кто будет на конференции True Tech Day?

Приходите знакомиться!

Data Science команду Lamoda Tech представит Илья Черников с докладом «В поисках стиля: Deep Learning в fashion-индустрии».

Илья расскажет о нейросетевом подходе в поиске и дополнении языковых моделей компьютерным зрением. А также покажет, как мы развили это решение для подбора цельного образа с товаром — с чем носить купленную вещь.

➡️ Послушать доклад можно 17 мая в 16:15 в треке AI + ML.

Бесплатная регистрация на конференцию еще открыта 👌

#LaTech_speakers

🚴 Рулим запуском Spark-приложений в Airflow с помощью самописного оператора

Airflow в Lamoda Tech — это оркестратор процессов обработки данных. Ежедневно с его помощью мы запускаем 1 800+ тасок на проде.

Примерно половина из них — Spark-приложения, которые сабмитятся из Docker-контейнеров. И здесь мы столкнулись с проблемой: нет готового решения для запуска приложений, которое позволило бы легко править конфигурацию и следить за количеством потребляемых ресурсов.

Что ж, пришлось написать его самим 😉

➡️ Делимся историей создания собственного Airflow-оператора в новой статье.

#LaTech_habr

Как ML находит рубашку с дырочкой?

Мы продаем сотни тысяч товаров на платформе. После примерки на некоторых вещах могут появиться дефекты — следы от косметики, разошедшийся шов на рубашке и т. д. Когда проблему замечают покупатели, они не всегда сообщают нам. А мы не подозреваем, что с товаром что-то не так.

Такие вещи не должны попадать к клиентам: они расстраивают и портят о нас впечатление. А еще мы тратим деньги и время на их доставку и возврат.

Чтобы рубашка с дырочкой не попала к другому покупателю, мы разработали ML-модель:

⚫️Для обучения взяли 20 млн строк исторических данных и учли больше 60 признаков о товаре и заказе — в том числе признаки, полученные от других ML-моделей.

⚫️Использовали градиентный бустинг на решающих деревьях (CatBoost).

⚫️Настроили ежедневный скоринг полученных товаров. Если есть подозрение на брак, сотрудники склада получают уведомление и отдают вещь на проверку в службу качества.

⚫️В службе качества вещь проверяют и принимают решение, как с ней поступить дальше.

Кстати, большинство вещей с дефектами мы чиним и передаем в благотворительные фонды. Потому что забота о людях и планете — одна из важных для нас задач👍

Ставьте 👌, если всегда сообщаете о проблемах с товаром)

#LaTech_news

Это мы смотрим, какие из статей наших авторов попали в шорт-лист конкурса «Технотекст» от Хабра.

И держим лапки кулачки за наших авторов!

➡️ Три важных качества CTO, о которых я не догадывался, пока был разработчиком — Эмиль Абдулнасыров, CTO Lamoda Tech

➡️ ChatGPT-4 в помощь: используем AI в доработке простого iOS-приложения — Марк Коваль, iOS-разработчик

➡️ Как работать в удовольствие: 6 практик, которые поднимают настроение команде — Саша Пургина, продакт-лид Data-продуктов

➡️ Пароли в открытом доступе: ищем с помощью машинного обучения — Саша Рахманный, разработчик систем информационной безопасности

➡️ Как мы не забили на внутренних заказчиков, или Внутренняя автоматизация как продукт — Андрей Печенев и Максим Молодовский, команда внутренней автоматизации

#LaTech_habr