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Andrea Schütt

Data Scientist

About me

Andrea is part of the e-commerce team which is responsible for the otto.de website and the effectiveness and algorithms of the corresponding searchbar. In her role as a data scientist she explores, analyses and prepares data. Besides that she writes for the OTTO techblog and you could even see her at meetups and conferences holding presentations. In the future Andrea and her team want to emphasise on an improved search experience, the enhancement of the learning-to-rank models and finding better solutions for customer problems. "We want customers to exactly find the products they are looking for more quickly and accurately within millions of products on the platform. Our goal is to make ranking even smarter by means of a learning-to-rank model."

My articles

  • Andrea | Data Scientist bei OTTO
    Andrea
    14.05.2021

    Part 2: Data Collection for Learning to Rank

    In the last post we described what our goals in implementing learning to rank (LTR) are and how we intend to achieve them (methodically). But how do we actually get the data we need? How do we identify the ranking order that will create the greatest value for our customers? What exactly is “value”/relevance from a customer’s perspective? And how do we define features to correctly represent that data? We will try to answer some of these questions in this post. Subsequent posts will deal with how we measure search quality and how we realized technical implementation of an LTR pipeline.
    development
    Beitrag ansehen
  • Andrea | Data Scientist bei OTTO
    Andrea
    21.04.2021

    Part 1: Introduction in Learning to Rank for E-Commerce Search

    Enabling users to find the products they are looking for is the core job of the search team of otto.de. But not only finding the relevant articles, but also putting the most relevant products at the top of the list is one of the main challenges we are facing in our job. In this and the following posts we will show you how we implemented Learning to Rank to improve our ranking, how we meet the ecommerce specific challenges, measure search quality and how we realized the technical implementation.
    development
    Beitrag ansehen

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