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Konstantinos Stavropoulos
Senior Data Scientist (OTTO BI)
Über mich
Ich arbeite seit März 2022 bei OTTO als Senior Data Scientist im Team IncAI. Zuvor als Research Scientist als Mathematiker und dann als NLP Machine Learning Engineer tätig, bewegen sich meine aktuellen Interessen bei OTTO zwischen klassischen Data Science Themen -wie z.B. Zeitreihenprognosen- und Deep Learning Ansätzen, insbesondere im Bereich Natural Language Processing. Der Spagat zwischen alltäglicher Arbeitsroutine und dem Teilen meiner Leidenschaft für neue Technologien mit anderen Kollegen und Teams in OTTO-BI ist ein Wert, den ich aktiv anstrebe.
Meine Beiträge
Christian, Jürgen, Konstantinos, Tobias, Tung15.11.2023Dagster: Data Engineering Best Practice für Slack-Arbeit
Im Team inc(AI) probieren wir immer wieder verschiedene Werkzeuge und Methoden aus. Die Slack-Zeit hat sich dafür als gutes Mittel erwiesen, in der wir alleine oder auch zusammen lernen. Motivation für solche Slack-Zeit stammt natürlich aus den Challenges, die wir während der Arbeit lösen müssen. Unsere Strategie ist: immer erstmal in die Open-Source Community zu schauen, um dort geeignete Lösungen für uns zu finden. So haben wir vor einiger Zeit auch ein neues Werkzeug namens Dagster in unserer Slack-Zeit untersucht.DevelopmentArbeitsmethoden- Christian, Jürgen, Konstantinos, Tobias17.08.2023
Product GPT – Automatisierte Erstellung von Produkttexten mit ChatGPT
Obwohl es sie schon seit einiger Zeit gibt, haben Large Language Models seit der Einführung von ChatGPT die Welt im Sturm erobert. ChatGPT dominiert dabei die AI Landschaft gerade wie kein anderes Modell. Aber lassen sich damit auch gute Produkttexte für den OTTO Shop erstellen? Genau dieser Frage haben wir uns im Team inc(AI) im Rahmen eines 2-Wochen Sprints gewidmet. Entstanden ist ProductGPT, ein Tool was genau dies kann.DevelopmentMachine Learning 
Christian, Konstantinos04.04.2023Prognose der Rücklaufquote mit Überlebensanalyse
Gerade im OTTO-Einzelhandelsgeschäft spielt die genaue Prognose von Retourenquoten und deren Schwankungen eine große Rolle, um unnötige Kosten zu minimieren. Bei großen Warenlieferungen (Kühlschränke, Sofas etc.) verursacht jede einzelne Retoure ganz erhebliche Kosten.Data ScienceArbeitsmethoden
