Как «Магнит» предсказывает спрос | По ту сторону №9: Андрей Ефремов & Дмитрий Строганов

Каждый день система решает, сколько хлеба, молока и тысяч других товаров нужно привезти в каждый магазин «Магнита» – без единого человека, вручную считающего остатки. Это F&R (Forecasting & Replenishment) – платформа прогнозирования спроса и пополнения запасов. От того, насколько точно она работает, зависит, окажется ли нужный товар на полке и сколько компания теряет на пустых полках или лишних запасах. В «Магните» такую платформу написали с нуля – под реальный масштаб сети. Разбираемся, как она устроена и почему решили не покупать готовое решение, а строить своё. В этом выпуске: — Андрей Ефремов, CTO F&R, отвечает за технологическое развитие и промышленное масштабирование платформы — Дмитрий Строганов, руководитель направления развития алгоритмов прогнозирования спроса в проекте F&R Внутри: 00:00 – Вступление 01:06 – Почему решили писать систему с нуля 02:35 – Эволюция ML-прогноза в Магните 05:04 – Коробочное решение или свое 07:11 – Архитектура системы прогнозирования и пополнения 09:06 – Технические сложности прогнозирования 11:28 – Релевантность данных для прогноза 12:56 – SLA и отказоустойчивость системы 14:37 – Самые сложные вызовы 17:52 – Разные модели для разных товаров 20:50 – Прогноз и пополнение как единый продукт 21:56 – Масштабирование системы 25:11 – Что ждет бизнес от ФНР 27:32 – Оцифровка метрик 28:32 – А/В-тесты в ФНР 29:16 – Как работает система пополнения 32:27 – Продуктовый блиц 35:42 – Напутствие для слушателей 36:53 – Розыгрыш #ПоТуСторону #MAGNITTECH #FR #МашинноеОбучение