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Recommender-Systeme intern aufbauen – mit Andre B., OTTO
In dieser Podcastfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS spricht Jonas Rashedi mit Andre Bielecki, Senior Produktmanager AI bei OTTO. Das Besondere an dieser Folge? Sie ist im OTTO-Hauptgebäude in Hamburg aufgenommen (auf YouTube ist auch das Video zu sehen).
Andre hat VWL studiert und als Data Scientist gearbeitet, bevor er sich auf das Thema Künstliche Intelligenz fokussierte. Mit dieser Spezifikation sitzt er nun in der AI-Foundation, einem Sub-Bereich aus mehreren Teams, dessen Ziel es ist, KI-Modelle bei OTTO zu etablieren. Dazu gehören Recommender-Systeme und Personalisierung.
Andre erklärt sehr anschaulich den Prozess, wie KI-Modelle in die Anwendung gebracht werden: Das Team erhält ein Business-Problem, zudem im ersten Schritt Daten gesammelt werden, um das Problem genau zu eruieren. Dann werden jede Menge Papers gesichtet und gelesen. Diese wissenschaftliche Arbeit sorgt dafür, dass am Ende mehrere Lösungen zur Auswahl stehen, von denen die einfachste und robusteste weiterverfolgt wird.
Zunächst wird dann ein POC gebaut, welcher auch sehr schnell live geht. Das Testing über den Shop sorgt oft für harte, gleichzeitig aber für effiziente Ergebnisse, sodass schnell klar wird, welche Lösung weiterverfolgt werden sollte.
Andre und Jonas finden eine schöne Analogie hierfür: Zunächst sollen die Brötchen klein gebacken werden, und wenn nötig, kann dann ein AI-Brot in den Ofen kommen.
Zudem erklärt Andre, wo der Schwerpunkt bei OTTO hinsichtlich der Recommender liegt, denn die inhouse erstellten Algorithmen arbeiten mit einer impliziten Personalisierung auf Basis des Kundenverhaltens. Doch auch die Herausforderungen bei Produkten, welche noch nicht im Shop existieren, werden gelöst, was Andre anschaulich und auch auf technischer Ebene erklärt.
Zum LinkedIn-Profil von Andre: https://www.linkedin.com/in/dr-andre-bielecki-10106450/
Zur Webseite von OTTO: https://www.otto.de
Zur MAIN-Session: https://mainsession.ai
Zur Kaggle Challenge: https://www.otto.de/jobs/technology/techblog/artikel/otto-machine-learning-competition.php
Zur Webseite von Jonas: https://www.jonas-rashedi.de
Zum LinkedIn-Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/
Zum Newsletter von Jonas: https://share-eu1.hsforms.com/1m5SesP8QStuLDLjrJAnZXAfcb4n
Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/1CbTKaUuWhWnCUjGEagajs?si=6d7feac78076476d
Zum Podcast bei Apple: https://podcasts.apple.com/de/podcast/my-data-is-better-than-yours/id1524294960
Zum YouTube-Kanal: https://www.youtube.com/c/JonasRashedi
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By Jonas RashediIn dieser Podcastfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS spricht Jonas Rashedi mit Andre Bielecki, Senior Produktmanager AI bei OTTO. Das Besondere an dieser Folge? Sie ist im OTTO-Hauptgebäude in Hamburg aufgenommen (auf YouTube ist auch das Video zu sehen).
Andre hat VWL studiert und als Data Scientist gearbeitet, bevor er sich auf das Thema Künstliche Intelligenz fokussierte. Mit dieser Spezifikation sitzt er nun in der AI-Foundation, einem Sub-Bereich aus mehreren Teams, dessen Ziel es ist, KI-Modelle bei OTTO zu etablieren. Dazu gehören Recommender-Systeme und Personalisierung.
Andre erklärt sehr anschaulich den Prozess, wie KI-Modelle in die Anwendung gebracht werden: Das Team erhält ein Business-Problem, zudem im ersten Schritt Daten gesammelt werden, um das Problem genau zu eruieren. Dann werden jede Menge Papers gesichtet und gelesen. Diese wissenschaftliche Arbeit sorgt dafür, dass am Ende mehrere Lösungen zur Auswahl stehen, von denen die einfachste und robusteste weiterverfolgt wird.
Zunächst wird dann ein POC gebaut, welcher auch sehr schnell live geht. Das Testing über den Shop sorgt oft für harte, gleichzeitig aber für effiziente Ergebnisse, sodass schnell klar wird, welche Lösung weiterverfolgt werden sollte.
Andre und Jonas finden eine schöne Analogie hierfür: Zunächst sollen die Brötchen klein gebacken werden, und wenn nötig, kann dann ein AI-Brot in den Ofen kommen.
Zudem erklärt Andre, wo der Schwerpunkt bei OTTO hinsichtlich der Recommender liegt, denn die inhouse erstellten Algorithmen arbeiten mit einer impliziten Personalisierung auf Basis des Kundenverhaltens. Doch auch die Herausforderungen bei Produkten, welche noch nicht im Shop existieren, werden gelöst, was Andre anschaulich und auch auf technischer Ebene erklärt.
Zum LinkedIn-Profil von Andre: https://www.linkedin.com/in/dr-andre-bielecki-10106450/
Zur Webseite von OTTO: https://www.otto.de
Zur MAIN-Session: https://mainsession.ai
Zur Kaggle Challenge: https://www.otto.de/jobs/technology/techblog/artikel/otto-machine-learning-competition.php
Zur Webseite von Jonas: https://www.jonas-rashedi.de
Zum LinkedIn-Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/
Zum Newsletter von Jonas: https://share-eu1.hsforms.com/1m5SesP8QStuLDLjrJAnZXAfcb4n
Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/1CbTKaUuWhWnCUjGEagajs?si=6d7feac78076476d
Zum Podcast bei Apple: https://podcasts.apple.com/de/podcast/my-data-is-better-than-yours/id1524294960
Zum YouTube-Kanal: https://www.youtube.com/c/JonasRashedi
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