Продолжаем наши регулярные профессиональные встречи с Ozon Tech – командой разработки ведущего e-com в России. Наш следующий митап посвящён ML&DS!

📅 25 октября (среда)
📍Москва, Пресненская набережная, 10 блок С
🕗 19:00 (UTC +3)

В этот раз мы подготовили для вас сразу 4 темы от экспертов блока по продукту и технологиям «Поиск, Рекомендации и Реклама». На встрече мы рассмотрим, что такое поисковые подсказки в Ozon, как были внедрены нейросети в рекомендации, зачем нужен автобиддер в рекламе и как он влияет на эффективность, а также поговорим про ML-инфраструктуру и её отдельных компонентах.

Программа встречи:

19:00 | Сергей Кузнецов, руководитель группы разработки «Нейросетевые технологии»
Доклад: «Эксперименты с нейросетями в рекомендациях». Поговорим про общую логику обучения, про выкатку DeepFM в прод и с какими подводными камнями мы при этом столкнулись, а также расскажем про добавление трансформеров для анализа последовательности действий пользователя.

19:40 | Артём Нургалиев, старший разработчик информационных систем группы «Сервисы эффективности рекламы»
Доклад: «MLOps, автоматизированное обучение и доставка моделей». Расскажем, как мы создали ML-инфраструктуру, которая позволяет регулярно тестировать новую функциональность, обучать модели и автоматически их выкатывать. Углубимся в детали отдельных компонентов и их взаимодействия, поговорим о результатах, которых удалось добиться и о дальнейших планах развития.

20:40 | Артём Панин, руководитель группы разработки «Эффективность рекламы»
Доклад: «Автоматическое управление рекламой в Ozon» (online). Расскажем, как мы пришли к идее автоматического управления ставками в рекламных кампаниях на платформе, выкатывали новый продукт на пользователей и измеряли эффективность. Кроме этого, углубимся в детали архитектуры автобиддера, алгоритмов оптимизации и машинного обучения, которые нам помогли.

21:20 | Дмитрий Андросов, старший математик-разработчик группы «Поисковые подсказки»
Доклад: «Персональные поисковые подсказки». Поисковые подсказки – это первое, с чем сталкивается пользователь любой современной поисковой системы. Они помогают пользователям лучше формулировать свой запрос и быстрее получать желаемый результат. В рамках доклада расскажем, как устроены поисковые подсказки в Ozon, поговорим о постановке ML-задачи ранжирования подсказок и о том, как мы внедряли персонализацию.

Тайм-коды:
0:00:00 Начало
0:01:47 Заставка
0:04:07 Приветствие, вступление
0:05:58 Эксперименты с нейросетями в рекомендациях
0:33:02 MLOps, автоматизированное обучение и доставка моделей
1:41:25 Персональные поисковые подсказки
2:23:14 Приёмы, ускоряющие разработку

свернуть