Data Science Meetup

27 июня на Data Science митапе команда СберМаркета поделится всеми секретами работы Поиска, расскажет, что прячется под капотом, как разрабатывали и улучшали модель по исправлению опечаток, что такое межретейлерный поиск, и как он работает.

Программа митапа

• 18:15 — 19:00 — Регистрация гостей
• 19:05 — Как устроен Поиск в СберМаркете. Владимир Бугаевский (Machine Learning Team Lead, СберМаркет). Для любого маркетплейса Поиск и Каталог являются сердцем сервиса для пользователя, ведь именно с помощью них клиент может найти подходящий товар. Мы активно развиваем эти направления, и в докладе хочу поделиться тем, как поисковые технологии улучшают пользовательский опыт в СберМаркете, а также раскрыть инсайды о технических деталях и архитектуре Поиска.
• 19:35 — Нейросетевая модель для исправления опечаток в поисковых запросах. Анна Власова (Machine Learning Engineer, СберМаркет). Поисковые алгоритмы обычно хорошо справляются с корректно написанными поисковыми запросами. Однако часто пользователи могут не знать правильного написания товара, ошибаются в раскладке клавиатуры или случайно тапают на соседнюю клавишу. Именно поэтому исправление опечаток является важной частью поискового пайплайна. В этом докладе я расскажу о новой нейросетевой модели для исправления опечаток. Помимо самой архитектуры освечу процесс сбора данных, а также расскажу про дополнительные техники, которые применяли во время обучения модели для улучшения её качества.
• 20:05 — Ранжирование магазинов в межретейлерном поиске. Анна Южанина (Machine Learning Engineer, СберМаркет). Межретейлерный поиск помогает пользователю искать нужный товар сразу в нескольких магазинах. Чтобы сделать поиск более релевантным, а пользовательский опыт лучше, мы внедрили модель для ранжирования магазинов в зависимости от намерения и предпочтения пользователя. В докладе мы расскажем про подходы, которые применяли, каких результатов мы добились и какие боли это полечило.

После каждого выступления будет Q&A сессия.