Модель out-of-stock: Как мы контролируем наличие 200 млн SKU

BigData и машинное обучение

Внедрение и поддержка
Теории и техники анализа
Аналитика / другое
Machine Learning
ETL
Обработка данных

Доклад отклонён

Целевая аудитория

Data Scientists, Data Analysts, Product Managers. Мы хотим поделиться своим опытом для решения подобных задач в сфере ритейла и E-grocery

Тезисы

Отсутствие товаров на полках в магазинах – ключевая проблема в E-grocery.
Экспертиза СберМаркета в построении системы учёта стоков для магазинов уже насчитывает более 4 лет. Мы в режиме online контролируем наличие товаров на полках в магазинах в 145 городах России.
Поговорим о:
- Почему эта проблема возникает в ритейле?
- Как мы начали решать эту задачу и как пришли к решению с применением ML-модели;
- Подробнее про нашу ML-модель;
- Как мы преодолели наши трудности:
- Сервис интерпретации out-of-stock модели для бизнеса;
- Разделение моделей по сегментам товаров.

Мы хотим поделиться своим опытом для решения подобных задач в сфере Ритейла и E-grocery.

Николай Шикунов

СберМаркет

Middle Data Scientist в СберМаркет. Технический лидер проекта «Out-of-stock».
ex DS в SberBank, SAP
HSE

СберМаркет

Онлайн-сервис доставки продуктов и товаров с полок магазинов.

Видео

Подготовительное задание
-