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Data Science

Was Data Science wirklich ist und was ein Data Scientist für seinen beruflichen Erfolg mitbringen muss!

Wenn Dich schon immer mehr interessiert hat was hinter Personalisierung oder dem Ranking im Online-Shop steckt, bist Du hier genau richtig.

In enger Zusammenarbeit treiben wir als Datenexperten bei der Witt-Gruppe gemeinsam mit unserem real time lab, dem Datawarehouse und E-Commerce unsere datenzentrierten Services im Onlineshop voran, um unseren Kunden die bestmögliche User Experience zu bieten.

 

Du bist Data-Scientist und auf der Suche nach neuen Herausforderungen? Wir haben da was für Dich!

Data Scientists at work!

Lerne unsere Kollegen kennen

Wir vom Marketing Intelligence-Team programmieren die Skripte für das Ranking, Attribution und die Recommendation auf den Plattformen R und Python. Wir vernetzen uns momentan immer mehr mit dem real time lab, damit wir die Cloud für unsere Skripte, geparkt in Dockercontainern, nutzen können.

Single Source of Truth: unsere DWH/BI Mannschaft ist ein ebenso essentieller Partner in der Zusammenarbeit, sie verarbeiten Datenquellen aus unterschiedlichen Vorsystemen. Diese werden mittels PL/SQL und SQL in eine einheitliche Form gebracht, einer Qualitätsprüfung unterzogen und auf einer Oracle Datenbank  bereitgestellt. Damit schaffen wir es, datengetriebene Entscheidungen, KI sowie explorative Datenanalysen zu enablen.

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Sven

AI-Initiator

Steckbrief

Name:
Sven
Position:
AI-Initiator
Skills:
Kreativität, verteilte Systeme, KI-Verfahren, Java, Python, Kubernetes
Motto:
Wer A sagt, der muss nicht B sagen. Er kann auch erkennen, dass A falsch war.
Fun Fact:
Mindestens ein Team-Afterwork pro Woche muss drin sein! :-)
Dabei seit:
Februar 2016
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York

Data Scientist

Steckbrief

Name:
York
Position:
Data Scientist
Skills:
Coden, Schätzen, Ranken, Sonntagsschüsse
Motto:
Du als normalverteilter Störterm, wärst du lieber „logit“ oder „probit“ modelliert?
Fun Fact:
Position am Kicker: Abwehr -  so dicht, wie die 76er Denver Broncos   
Dabei seit:
August 2018
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Patrick

Data Scientist

Steckbrief

Name:
Patrick
Position:
Data Scientist
Skills:
R, Python für Attributionsmodellierung, Customer Journey, Recommender, Datenanalyse und Bandenschüsse :)
Motto:
Nicht zu viel Kommentare im Code, sonst versteht das möglicherweise noch jemand
Fun Fact:
Exil-Frangge in der Oberbfalz
Dabei seit:
November 2017
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Zahlen, Daten und Fakten bei Witt.

Von Klickdaten bis Attributionsdaten!

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Millionen
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Klickdaten

3.5 Millionen Sessions gibt es Konzernweit jeden Tag!

0
Millionen
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Attributionsdaten

12 Millionen Zeilen pro Simulation

0
Millionen
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Recommender

Der Recommender arbeitet mit einer Matrix die ca. 400.000 x 21.000 Einträge groß ist

Team Insights

Lerne unsere Arbeit im Data-Science kennen!

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Team Data Science

Wir vom Marketing Intelligence-Team programmieren mit R und Python die Skripte für Ranking, Attribution und Recommendation. Dabei stehen wir in engem Kontakt mit dem Real Time Lab, um die Cloud für unsere Skripte, geparkt in Dockercontainern, nutzen können.

Single Source of Truth: Unser DWH/BI-Team ist ein ebenso essentieller Partner in der Zusammenarbeit, denn es verarbeitet Datenquellen aus unterschiedlichen Vorsystemen. Diese werden mittels PL/SQL und SQL in eine einheitliche Form gebracht, einer Qualitätsprüfung unterzogen und auf einer Oracle Datenbank bereitgestellt. Damit ermöglichen wir datengetriebene Entscheidungen, künstliche Intelligenz sowie explorative Datenanalysen.

Unser Ziel sind fertige plug‘n play Systemlösungen, die per Schnittstelle sofort in den Shop implementiert werden können. Beispiele dafür sind personalisiertes Ranking, Recommendation und Nutzerqualifizierungen.

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Taskforce Real Time Lab

Wir sind das Real Time Lab! Mittlerweile bestehen wir aus fünf Werkstudent*innen, Project Lead und gemeinsamer Kompetenz aus drei IT-Fachbereichen und sind das erste Start-up innerhalb der Witt-Gruppe! Wir schaffen das technologische Fundament für zukünftige Inhouse KI-Anwendungen.

Damit ist es möglich, Big Data nahezu in Echtzeit zu verarbeiten und darauf Methoden der künstlichen Intelligenz anzuwenden. Hierdurch nutzen wir Potenziale aus bestehenden Daten, um unseren Kund*innen das bestmögliche Einkaufserlebnis zu bieten! Die technologische Basis der Plattform besteht aus: GCP (Google Cloud Platform), Big Query, Pubsub und Kubernetes. Das Cloud Umfeld hilft uns dabei, sehr flexibel und schnell zu experimentieren und zu testen. 

Das Datenstreaming nutzt einen modernen Open Source Stack, bestehend aus Apache Beam mit Kafka als Messagebroker, Flink als Stream Processor und ist mit Python und Java umgesetzt. Dahinter steht eine Cassandra-Datenbank für hohe Skalierbarkeit. Wobei wir ständig Augen und Ohren offen halten, um den technologischen Fortschritt gut in unseren Techstack einfließen zu lassen!

Aktuell testen wir die Plattform, indem wir den Datenstream für Forecastberechnungen und Machine Learning Apps nutzen. Beispiele dafür sind die Auswertung der meistverkauften Artikel über einen gewissen Zeitraum unter Betrachtung der zugehörigen Wetterdaten. Oder eine intelligente Mustererkennung als Begründung dafür, welche Artikel sich in einer Saison am besten verkauft haben. 

Im Onlineshop nutzen wir diese Datenpipeline auch für die Umsetzung der Personalisierung, die dabei performant für tausende von Kunden laufen muss! 

Neugierig?

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