Добавить в календарь 05.07.2023 19:00 05.07.2023 20:00 Europe/Moscow Data Science Meetup про персонализацию: успехи и факапы | SberMarket Tech

Data Science Meetup про персонализацию: успехи и факапы состоится 5 июля 2023 года в Москве (+онлайн).

1. Как мы делали проект по персональному ранжированию каталога и почему из этого ничего не получилось, а потом внезапно каааааак получилось — Антонина Горячева? и.о. директора по анализу данных, СберМаркет

Расскажем, какие ошибки мы допустили, чтобы все остальные их могли избежать. 

2. ML-персонализация для карьерной платформы — Петр Чуйков, DS Team Lead, HН RU

Расскажу про продукт, что для него делали в рамках DS, какие проблемы были и как их решали.

3. Кросс-категорийные рекомендации — Михаил Каменщиков, Recommendations Unit Lead, Авито

Расскажу про кросс-категорийные рекомендации: зачем они нужны, какая модель работает под капотом, как мы добавляли их на главную страницу и что это принесло.

4. Персональный тарифный план для новой базы — Дарья Шатько, Data Science Teamlead, Мегафон BigData

С какими основными вызовами сталкиваемся при работе с новой базой и как решаем их с помощью ML и аналитики. Поделюсь нашими key learnings после запусков первых пилотов, как и почему реальность разошлась с ожиданиями.

Онлайн,

Data Science Meetup про персонализацию: успехи и факапы | SberMarket Tech

Дата проведения: 05.07.2023. Начало в 19:00

Место проведения: Онлайн,

Организатор: СберМаркет
Будь в курсе всех мероприятий по теме Управление проектами (Project Management)
  • Анонс
  • Программа
  • Участники
  • Спикеры

Data Science Meetup про персонализацию: успехи и факапы состоится 5 июля 2023 года в Москве (+онлайн).

1. Как мы делали проект по персональному ранжированию каталога и почему из этого ничего не получилось, а потом внезапно каааааак получилось — Антонина Горячева? и.о. директора по анализу данных, СберМаркет

Расскажем, какие ошибки мы допустили, чтобы все остальные их могли избежать. 

2. ML-персонализация для карьерной платформы — Петр Чуйков, DS Team Lead, HН RU

Расскажу про продукт, что для него делали в рамках DS, какие проблемы были и как их решали.

3. Кросс-категорийные рекомендации — Михаил Каменщиков, Recommendations Unit Lead, Авито

Расскажу про кросс-категорийные рекомендации: зачем они нужны, какая модель работает под капотом, как мы добавляли их на главную страницу и что это принесло.

4. Персональный тарифный план для новой базы — Дарья Шатько, Data Science Teamlead, Мегафон BigData

С какими основными вызовами сталкиваемся при работе с новой базой и как решаем их с помощью ML и аналитики. Поделюсь нашими key learnings после запусков первых пилотов, как и почему реальность разошлась с ожиданиями.