Unsere Morgenroutine? Flink nen Seemannsköpper in den Datenstrom.
Jeder Tag ist anders. Wenn ich morgens in meinen Arbeitstag starte, dann mit einem erfrischenden Sprung in ein buchstäblich anderes kaltes Gewässer, das mir noch unbekannt ist. Aber ich mag das. Mein Team und ich kümmern uns um die Business Intelligence für unseren Vertrieb und das Online-Marketing. Das machen wir gemeinsam mit dem BIT-Team und unseren Kolleg*innen, die das Data Warehouse entwickeln. Unser Team ist dabei für Softwareentwicklung und die Bereitstellung von Services verantwortlich – also eben auch die Recommendation Engine.
Die Reco versorgt den Shop in Echtzeit mithilfe eines Machine-Learning-Modells mit allen relevanten Informationen, welche Artikel zu einem anderen Artikel empfohlen werden sollen. Dabei setzen wir auf moderne Cloud-Technologien, NoSQL-Datenbanken und verteilte Systeme für skalierbare Performance.
Das Machine-Learning-Modell kommt von unseren Data-Science-Kolleg*innen, mit denen wir besprechen, welche Anforderungen an das Modell geknüpft sind, und wie wir es am Ende möglichst performant ausspielen können. Wir überlegen uns gemeinsam Strategien, um eventuell performancekritische Anforderungen oder Arbeitsschritte vorgelagert zu erledigen.
Ziel ist es, den Kund*innen im Webshop möglichst schnell die jeweils richtige Recommendation bereitzustellen. Und bei wirklich schnell meinen wir „in Echtzeit“.
Unser Technologie Stack
Apache Flink
für die Berechnung unserer Echtzeit-Empfehlungen
Apache Kafka
für den Transport und die Zwischenspeicherung der Echtzeit-Daten aus dem Webshop als Grundlage für die Echtzeit-Empfehlung
Apache Cassandra
als NoSQL-Datenbank für die schnelle Ausspielung der Daten an den Webshop
Google BigQuery
für die Vorberechnung performance-kritischer Arbeitsschritte
„Unser TechStack für Data Engineers? Der Hammer!“
Achtung, der kommt flach: Deswegen bin ich bei uns der Thorwart.
Als Teamleiter unseres Data-Solution-Development-Teams bin ich für die Gestaltung der Prozesse verantwortlich. Die passen wir so an, dass sie einen guten Entwicklungsfluss unterstützen. Zum Glück halten wir nicht an starren Strukturen fest.
Neben der Gestaltung der Prozesse war ich auch in die Namensfindung involviert. Natürlich stehen wir Tekkies auf Akronyme, Comics und Kino. Und da wir alle den blonden MCU-Superhelden mit dem Hammer mochten und unsere Engine für „Technisch HOchwertige Recommendation“ steht, war die Entscheidung schnell getroffen.
Im Business Intelligence Kontext gefällt mir besonders die Kombination aus klassischer Software-Entwicklung und den Anforderungen aus dem Data-Science-Kontext, der weitaus mathematischeren und statistischeren Seite.
Was bonprix neben der Technik und den Themen besonders auszeichnet, ist die Unternehmenskultur. Das klingt zwar etwas platt, aber das Miteinander ist wirklich bemerkenswert. Es herrscht ein sehr lockerer Umgang über die unterschiedlichen Führungsebenen hinweg. Es ist erlaubt und erwünscht, auch mal unangenehme Fragen zu stellen und das, was man gerade macht, zu hinterfragen. Das finde ich mutig.
