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Christian Haller
Software Developer
Über mich
Christian schreibt JavaScript für otto.de, das im Browser, in Lambdas oder in Pipelines läuft. Sein Herz schlägt für serverlose Infrastruktur in AWS und Bauernfrühstück in der Kantine.
Meine Beiträge
Team Jarvis04.11.2025Learning to Rank – To the Moon and Back (-propagation): Wie Deep Neural Networks lernen, was du liebst
Erfahre, wie OTTO die Suchrelevanz durch Learning to Rank optimiert – und welche Rolle Deep Learning dabei für unser Data-Science-Team spielt.Development
Marco30.07.2025Open Source bei OTTO: Transparenz, Community & Innovation
Erfahre, wie OTTO Open Source lebt – für mehr Transparenz, Entwicklerzufriedenheit und digitale Souveränität. Jetzt mehr über unsere Strategie lesen!Development
Aashrika22.07.2025AWS & GCP – Zwei Summits, viele Insights
Unsere persönlichen Insights & Highlights ☆ AWS Summit Hamburg & GCP Summit DüsseldorfDevelopmentEvents & KulturArbeitsmethoden
Nina18.06.2025Was ist ein LLM? | Large Language Models & Sprachmodelle erklärt
Erfahre, wie Large Language Models (LLM) wie ChatGPT funktionieren. Ein Überblick zu Aufbau, Training & Potenzial von modernen Sprachmodellen.DevelopmentArbeitsmethodenMachine Learning
Marvin29.04.2025Softwarearchitektur visualisieren mit C4-Modell
Probleme bei Architekturdiagramm-Erstellung mit traditionellen Methoden – z.B. UML? ► Lösung: C4-Modell ► Tipps zu Implementierung & EinsatzDevelopment- Andreas26.03.2025
Wie UV das schwierige Problem von Pythons Paketverwaltung löst
Paketverwaltung in Python ✓ Herausforderungen meistern mit UV-Paketmanager ✓ Lies jetzt mehr über Organisation & Vorteile!Development 
Alexander19.02.2025KI-Assistent: Von Vektordatenbanken zu multimodalen Agenten
Optimierung unseres KI-Assistenten ✓ Einsatz von agentenbasierter Modellierung ✓ Lies jetzt mehr zu Gründen für die Optimierung & den Weg!Data ScienceDevelopmentMachine Learning- Nina22.01.2025
Terraform-Tipps: Skalierbare & zuverlässige Infrastructure-as-Code – Teil 2
Verzeichnisstruktur & Ressourcenorganisation optimieren ✓ Handhabung von Ein- & Ausgabewerten ✓ Lies jetzt mehr zu Terraform Best Practices!Data ScienceDevelopmentCloud - Nina08.01.2025
Terraform-Tipps: Skalierbare & zuverlässige Infrastructure-as-Code – Teil 1
Terraform Best Practices ✓ Infrastructure-as-Code definieren ✓ Terraform Lifecycle & Terraform Module ✓ Lies jetzt mehr dazu!Data ScienceDevelopmentCloud 
COST12.11.2024Wie wir mit diesem einfachen Trick 500.000 USD DataTransfer-Kosten gespart haben
Effizienzsteigerung der Cloud-Nutzung ✓ Kostenreduktion ✓ Migration zu Dual-stack IPv6 ✓ Jetzt mehr erfahren!DevelopmentCloud
Dominik30.09.2024Developer Hacks – Moderne Command Line Tools und Advanced Git Commands
In diesem Artikel erfahrt ihr mehr über ein modernes Terminal-Setup, moderne Alternativen zu klassischen Shell-Programmen und fortgeschrittene Git-Befehle.DevelopmentArbeitsmethoden
Team PIT13.08.2024Über die Entwicklung der genAI Assistenten AskARev und Searchbuddy
Erfahrt (auf eine ganz besondere Art und Weise), wie das Team PiT bei Otto Group data.works die generativen KI-basierten Produkte AskARev und Searchbuddy entwickelt hat.ArchitekturDevelopmentBetrieb- Katharina Maria24.07.2024
Warum Technical Writer uns retten können
Erfahrt, wie Technical Writer komplexe Software verständlich und zugänglich machen sowie Standards und zentrales Wissen schaffen!DevelopmentBetriebArbeitsmethoden - Nina26.06.2024
Meet Nina – Vom Gesundheitsmanagement zur Software-Entwicklung
Erfahrt, wie Nina den Quereinstieg in die Software-Entwicklung mithilfe ihres Teams und ihrer großen Begeisterung für die IT gemeistert hat!DevelopmentBetriebArbeitsmethoden 
Fabian17.04.2024Confluent hilft OTTO, ein vielseitiges und skalierbares Online-Shopping-Erlebnis zu bieten
Erfahrt, wie OTTO seine 10 Jahre alte Dateninfrastruktur mit der Event-Streaming-Plattform powered by Confluent in ein neues Zeitalter überführt und sich zukunftssicher aufstellt.DevelopmentBetriebArbeitsmethoden- Jim14.03.2024
Machine Learning Ops: So funktioniert‘s in der Praxis
Erhaltet einen Einblick in Jims Arbeit als MLOps-fokussierter Ingenieur! In diesem Artikel erklärt er, wie ein Produkt für maschinelles Lernen entwickelt wird und wie ihr selbst in diese Disziplin einsteigen könnt.Data ScienceDevelopmentMachine Learning - Mirco21.02.2024
Spanner's Distributed Nature
Bei OTTO ist Google Cloud Spanner integraler Bestandteil mehrerer Dienste. Mirco deckt die Komplexität der Optimierung von Joins in Google Cloud Spanner auf und gibt einige hilfreiche Insider-Tipps.Data ScienceDevelopment 
Falk, Kay24.01.2024Recap Rust Konferenz EuroRust 2023 in Brüssel
Kay und Falk waren Mitte Oktober bei der EuroRust Konferenz in Brüssel. Bei OTTO gibt es mehr und mehr Begeisterte von der Programmiersprache Rust. Die beiden erzählen euch, was auf der Konferenz abging und warum Rust ein nützliches Tool ist.DevelopmentEvents & Kultur
Daniel27.11.2023Sensible Daten sicher verwalten mit HashiCorp Vault
Nahezu jede Anwendung verwendet sensible Daten wie Passwörter oder sonstige Zugangsdaten um sich an Datenbanken, Drittsystemen oder Ähnlichem anzumelden. Diese Daten sollten nicht im Klartext im Versions-Kontroll-System landen, sondern vielmehr unter Verschluss gehalten werden. Um Daten sicher zu speichern, hat sich bei OTTO die Verwendung von Hashicorp Vault durchgesetzt.DevelopmentSecurity
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- Stefanie04.10.2023
Einrichten eines Kanban-Boards in Jira mit Unterspalten
In diesem Blog-Beitrag möchte ich die Entwicklung unseres Kanban-Boards in Jira vorstellen und erläutern, wie wir die fehlende Funktion der Unterspalten umgangen haben.ArchitekturDevelopmentArbeitsmethoden - 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 - Tobias, Tom01.08.2023
Nutzerzentrierung ab dem ersten Klick
Die meisten User Journeys in der Suche beginnen mit einem Klick in ein Suchfeld. Wie kannst du deine Nutzer nach diesem ersten Klick führen? Bei otto.de bemühen wir uns, unseren Nutzern gleich nach dem ersten Klick die besten Vorschläge für ihre Bedürfnisse zu zeigen. Wir arbeiten daran, jedem einzelnen Benutzer eine maßgeschneiderte Passform zu bieten und ihm zu helfen, sein Ziel zu erreichen, indem wir in kürzester Zeit auf seine Eingaben reagieren.Data ScienceMachine Learning 
Birgit28.07.2023Warum API Guidelines eine coole Sache sind
Nach einem Standard arbeiten? Echt jetzt? Software-Entwickler*innen wissen doch, wie man APIs baut. Außerdem wollen sie flexibel sein und haben weder Lust noch Zeit, sich durch ein langes Regelwerk zu arbeiten. Und selbst wenn man es gelesen hat, heißt das noch lange nicht, dass man auch damit einverstanden ist. Ja, fair. Aber in der Software-Entwicklung gibt's einige Herausforderungen zu meistern. Vor allem, wenn in autonomen Teams gearbeitet wird und man es mit Unternehmenswachstum zu tun hat. Dieser Post gibt einen Einblick, wie wir bei OTTO zu API Guidelines gekommen sind und sie in die Umsetzung gebracht haben.ArchitekturDevelopmentArbeitsmethoden
Alexander, David10.07.2023Self-healing StackSets auf Unternehmensebene
Bei OTTO müssen wir mehrere hundert AWS-Konten für unsere Produktteams verwalten und dabei den Spagat zwischen Agilität und Kontrolle schaffen. Deshalb entwickelte das Cloud-Kompetenzzentrum der OTTO IT, auch bekannt als das Governance at Scale (GAS) Team, zusammen mit globaldatanet eine Lösung um AWS CloudFormation StackSets at Scale zu betreiben, die in das OTTO-Tooling-Ökosystem mit Confluence und Microsoft Teams integriert ist.DevelopmentCloudSecurity- Philipp05.06.2023
Infrastructure as Code (IaC) - Terraform-Konfiguration DRY halten mit Terragrunt
Der Schlüssel liegt darin, die Wiederholung von Code zu minimieren oder sogar ganz zu vermeiden, indem die Terraform-Konfiguration DRY (Don't Repeat Yourself) gehalten wird. Aus diesem Grund sind wir auf Terragrunt umgestiegen. Es ist ein kleiner Wrapper um Terraform herum, der weniger Wiederholungen, eine bessere Remote-State-Konfiguration und eine einfachere Arbeit mit Terraform-Modulen verspricht. Es kann eine praktikable Lösung sein, um Konfigurationsdateien besser zu organisieren und Unterschiede zwischen Bereitstellungsumgebungen klar zu benennen.DevelopmentCloud 
Andreas11.05.2023YesWeHack und OTTO veranstalteten Live Bug Bounty Hunting
Während der diesjährigen Nullcon Berlin, einer internationalen IT-Security Konferenz auf der sich viele Experten treffen, haben wir gemeinsam mit YesWeHack, einem führenden Anbieter von Bug Bounty Services, ein Live Bug Bounty Hunting durchgeführt.Data ScienceDevelopmentArbeitsmethoden
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
Michael, Sergey08.03.2023Programmatische Werbung in Echtzeit mit TensorFlow
In Zusammenarbeit mit dem Online Marketing hat das Team Siggi bei OTTO BI im Jahr 2018 eine eigene programmatische Werbelösung entwickelt. Dazu wurde unter anderem eine separate SSP- (Supply Side Platform) und DSP- (Demand Side Platform) Lösung entwickelt, genannt Orbidder.Development
Team Nautik08.01.2023Ein Machine Learning-Ansatz für Display-Werbung in Echtzeit Klicke hier - es ist keine Werbung, wir versprechen es ;-)
Seien wir ehrlich: Bei Display-Werbung denken die meisten Menschen an einen aggressiven E-Tailer, der sie buchstäblich zur Strecke bringt. Viele potenzielle Online-Kunden greifen daher zu Alles-oder-Nichts-Werbeblockern, um sich vor visueller Überlastung zu schützen. Doch abgesehen von diesen beiden extremen Nutzererfahrungen ist Display-Werbung in Wirklichkeit einfach das moderne Äquivalent zu einem klassischen Plakat, das an der Bushaltestelle hängt.DevelopmentMachine Learning
Christian06.01.2023Rethinking semantic product search: ein neuer Ansatz für Suchanfragen mit ungewöhnlichen Rechtschreibvarianten
In den letzten Jahren hat sich die semantische Produktsuche im globalen E-Commerce weit verbreitet. Viele Systeme haben jedoch Probleme, Suchanfragen mit ungewöhnlichen Schreibweisen zu verstehen. In diesem Blogpost zeigen wir dir, wie das Otto Team Turing ein neues System entwickelt hat, das diese Probleme beseitigt. Es ist live und hat die Click-Through-Rates (CTR) in den Low-Recall-Segmenten von otto.de um mehr als 25% und die Conversion Rate (CvR) im Low-Hit-Segment um mehr als 90% gesteigert.Development
Andreas, Philipp01.11.2022Kaggle: Machine Learning Wettbewerb für das beste multi-objektive Empfehlungssystem
Große Online-Händler wie OTTO bieten ihren Kunden Millionen von Produkten zum Stöbern und Kaufen an. Das richtige Produkt aus dieser riesigen Auswahl zu finden, kann jedoch ohne eine kleine Hilfestellung sehr anstrengend sein! Deshalb arbeiten wir daran, unsere Kunden mit personalisierten Empfehlungen zu den Produkten zu führen, die am besten zu ihren Interessen und Beweggründen passen. Aus diesem Grund möchten wir unsere Fähigkeit verbessern, in Echtzeit vorherzusagen, welche Produkte jeder Kunde zu einem bestimmten Zeitpunkt seines Besuchs sehen, in seinen Warenkorb legen und bestellen möchte.DevelopmentResearch
Josefine26.10.2022Wie wir bei data.works arbeiten
Interessierst du dich für Daten und Cloud-Technologie? Möchtest du mehr über verschiedene Rollen in Entwicklungsteams erfahren? Bist du auf der Suche nach einem neuen Job? In dieser Blogpostserie geht es um unsere Arbeitsweise und unsere Berufsbilder bei der Otto Group data.works.Arbeitsmethoden
Sven26.10.2022Wie wir bei data.works arbeiten - Meet Sven
Interessierst du dich für Daten und Cloud-Technologie? Möchtest du mehr über verschiedene Rollen in Entwicklungsteams erfahren? Bist du auf der Suche nach einem neuen Job? In dieser Blogpostserie geht es um unsere Arbeitsweise und unsere Berufsbilder bei der Otto Group data.works.Arbeitsmethoden- Christopher11.10.2022
Dynamische Preisgestaltung für otto.de
Der Artikel beschreibt die grundlegenden Funktionen von Ottos Dynamic Pricing Service, der derzeit für die Preisgestaltung der meisten Produkte auf otto.de genutzt wird. Außerdem wird beschrieben, wie wir den Dienst erfolgreich als robuste und skalierbare Cloud-Anwendung entwickelt haben, die täglich Preise für Millionen von Artikeln liefern kann. Er erklärt auch, wie wir von der Arbeit an unserer Anwendung in einem funktionsübergreifenden Team profitiert haben und wie wir die kontinuierliche Verbesserung unseres Dienstes sicherstellen wollen.DevelopmentArbeitsmethodenCloud - Alexander15.09.2022
Vollständig automatisierte Bereitstellung von AWS-Konten auf Unternehmensebene über Self-Service mit Jira Service Desk
In diesem Artikel zeigen wir euch, wie wir die Bereitstellung von AWS-Konten über Self-Service mit Jira Service Desk automatisieren und so die Bereitstellungszeit für unsere AWS-Konten von 4 Stunden auf 25 Minuten reduzieren können.ProjektmanagementArbeitsmethoden - Andrea, Yunus16.08.2022
Offline-Ranking-Validierung - Vorhersage von A/B-Test-Ergebnissen
Die Implementierung eines maschinellen Lernmodells für das Ranking in einer E-Commerce-Suche erfordert einen gut durchdachten Ansatz für die Definition der Zielmetrik. In diesem Vortrag werden wir unseren Ansatz für die Offline-Ranking-Validierung vorstellen und zeigen, wie er sich in der Praxis bewährt hat.TestingEvents & Kultur 
Marco04.07.2022OTTOs zukunftssichere Event Exchange Plattform - mitApache Kafka
Als wir 2018 mit der Implementierung unserer Plattform begannen, haben wir uns gemeinsam verpflichtet, eine hochmoderne Software zu entwickeln, die sich an modernen und bewährten Praktiken orientiert. Zunächst haben wir uns eingehend mit modernen Softwarearchitekturen wie Event Driven, Microservices, verteilten Systemen, Cloud Native und DevOps beschäftigt, was zu einer Reihe positiver Architekturentscheidungen führte.ArchitekturArbeitsmethodenCloud
Karolis02.06.2022Power BI: das Reporting-Vehikel von OTTO
Nach der offiziellen Einführung von Power BI bei OTTO in 2020 ist es heute für viele Kolleg*innen bereits ein Begriff. Andere haben schon erste praktische Schritte in der Nutzung dieser Technologie gewagt oder sind sogar fortgeschrittene und regelmäßige Anwender*innen. Und das aus einem guten Grund!DevelopmentArbeitsmethodenCloud
Ole27.04.2022Die Open Source Private Cloud in der Otto Group
Schon lange ist der Begriff „Cloud“ nicht mehr nur irgendein Buzzword. Die Cloud, oder besser die Clouds, sind aus unserem Daily-Doing quasi nicht mehr wegzudenken. Doch was, wenn ich, obwohl sich die Spreu schon längst vom Weizen getrennt hat, noch immer nicht sehr viel über Cloud weiß?DevelopmentBetriebCloud
Marcel22.03.2022Life in the mob
Dieser Artikel zeigt, wie Mob-Programming ("kollektive" Programmierung) dabei helfen kann, ein neues Team zu formen, und wie durch diesen kooperativen Arbeitsansatz schnell großartige Ergebnisse erzielt werden können.DevelopmentArbeitsmethoden
René28.02.2022Ein kurzer Leitfaden zum Ersetzen von veralteter Software
Manche sehen die Aufgabe, veraltete Software zu ersetzen, als Strafe an. Nun, ich sehe das anders! In diesem Artikel erkläre ich, wie wir erfolgreich ein umfangreiches neues System eingeführt und über 100 Abhängigkeiten aufgelöst haben. Software hat, genau wie natürliche Organismen, einen endlichen Lebenszyklus. Das Ende ihrer Nutzungsdauer bedeutet jedoch nicht unbedingt "das Ende" - es kann auch der Beginn von etwas Neuem sein. In diesem Sinne hat der Austausch von Software etwas Evolutionäres.ArchitekturProjektmanagement
Manfred, Reshma31.01.2022Wie eine agile Organisation Skalierung ermöglicht
Auf dem Weg von OTTO zu einem vernetzten Unternehmen spielt der Bereich Business Intelligence eine entscheidende Rolle. Er hat sich 2019 neu ausgerichtet und in eine agile, anpassungsfähige Organisationseinheit verwandelt. Neben Daten und Algorithmen setzt BI vor allem auf seine Mitarbeiter und die kontinuierliche Anpassung der Organisation durch gemeinsames Lernen.Projektmanagement
Bartholomäus, Michael26.10.2021Skalierung der Produktentwicklung durch Zusammenarbeit
Gemeinsam mit unseren Produktteams haben wir - namentlich unser Agile Coach Bart und unser Produktmanager Michael - eine spannende Herausforderung angenommen und uns an die Skalierung unseres Produktentwicklungsprozesses auf der Grundlage unserer Kultur der agilen Zusammenarbeit gewagt.DevelopmentArbeitsmethoden- Marco01.09.2021
OTTOs Tech Manifest
OTTO ist auf dem Weg zu einem technologieorientierten Unternehmen. Unsere Software ist geschäftsbezogen, nicht abstrakt. Unter Einhaltung der Anforderungen unserer Einkaufsabteilung ist es uns gelungen, eine großartige Plattform für Kunden, Partner und Lieferanten zu schaffen.DevelopmentEvents & Kultur 
Joscha,18.06.2021Pipelines für maschinelles Lernen für die Suche: Lernen zu ranken
In diesem Artikel geben wir einige Einblicke in die Entwicklung der Beurteilungspipeline, die als Grundlage für zukünftige LTR-Pipelines dienen soll. Was tut eine Beurteilungspipeline im LTR-Kontext? Sie berechnet Beurteilungen auf der Grundlage von Benutzerdaten für einen bestimmten Zeitraum. Diese Beurteilungen dienen als Labels, auf denen ein Ranking-Modell trainiert wird. Derzeit exportieren wir diese Bewertungen auch zur Live-Validierung für ausgewählte Abfragen.Development- Andrea14.05.2021
Teil 2: Datenerhebung für Learning to Rank
Im letzten Beitrag haben wir beschrieben, welche Ziele wir mit der Implementierung von Learning to Rank (LTR) verfolgen und wie wir sie (methodisch) erreichen wollen. Aber wie kommen wir eigentlich an die Daten, die wir brauchen? Wie ermitteln wir die Rangfolge, die den größten Wert für unsere Kunden schafft? Was genau ist "Wert"/Relevanz aus Sicht des Kunden? Und wie definieren wir Merkmale, um diese Daten korrekt darzustellen? Wir werden versuchen, einige dieser Fragen in diesem Beitrag zu beantworten. In den folgenden Beiträgen wird es darum gehen, wie wir die Suchqualität messen und wie wir die technische Umsetzung einer LTR-Pipeline realisieren.Development - Andrea21.04.2021
Teil 1: Einführung in Learning to Rank für die E-Commerce-Suche
Den Nutzern zu ermöglichen, die Produkte zu finden, nach denen sie suchen, ist die Kernaufgabe des Suchteams von otto.de. Aber nicht nur die relevanten Artikel zu finden, sondern auch die relevantesten Produkte an die Spitze der Liste zu setzen, ist eine der größten Herausforderungen, denen wir uns in unserem Job stellen. In diesem und den folgenden Beiträgen zeigen wir Ihnen, wie wir Learning to Rank implementiert haben, um unser Ranking zu verbessern, wie wir die eCommerce-spezifischen Herausforderungen meistern, die Suchqualität messen und wie wir die technische Umsetzung realisiert haben.Development
