Hybrid-Retrieval-Optimierung fuer Stuttgarter E-Commerce-Plattform
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhaeltst 320.000 Produkt-Listings (Titel, Beschreibung, Kategorie, Marke) plus 5.000 historische Suchanfragen mit Klick- und Kauf-Labels. Implementiere: (1) BM25-Index, (2) dense Embeddings mit einem mehrsprachigen Modell, (3) gewichtete Score-Fusion (Reciprocal Rank Fusion oder konvexe Kombination), (4) Cross-Encoder-Reranking auf Top-50. Bewerte: NDCG@10, MRR und Klick-Recall@5. Vergleiche reine BM25, reine dense und Hybrid bei verschiedenen Gewichten. Liefere ein Konfigurations-Dashboard fuer das Search-Team zur Live-Anpassung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Baue eine Hybrid-Retrieval-Schicht fuer eine E-Commerce-Suche und uebertrifff reine BM25 in NDCG@10 deutlich.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Hybrid-Retrieval als systematische Verbesserung gegenueber reinem BM25 begruenden
- Score-Fusion-Methoden (RRF, konvexe Kombination) vergleichen
- Cross-Encoder-Reranking effizient auf Top-K anwenden
- Suchrelevanz mit Standardmetriken (NDCG, MRR) berichten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenAI Engineer
Hybrid-Retrieval mit Reranking in einer E-Commerce-Suche zu liefern ist eine sehr nachgefragte AI-Engineer-Faehigkeit in Retail und Konsumgueter.
Dieses Projekt schärft
- hybrid-retrieval
- vector-search
- reranking
NLP Engineer
Embedding-Modelle und Reranker fuer Suchrelevanz zu kalibrieren ist Kerngebiet von NLP Engineers in Search-Teams.
Dieses Projekt schärft
- embedding-models
- reranking
- search-relevance
Machine Learning Engineer
Suchrelevanz-Pipelines mit NDCG-Reporting in Produktion zu bringen ist eine ML-Engineer-Standardaufgabe in E-Commerce-Plattformen.
Dieses Projekt schärft
- search-relevance
- rag-evaluation
- vector-search
Noch eine Sache