ML for Value / Ваня Максимов

Middle+ ML engineers ко мне в команду рекомендаций Я.Маркета (3 вакансии) 300-400к руб на руки Москва, Спб или remote *если вы senior - тоже пишите, договоримся) Наша команда рекомендаций Яндекс.Маркета делает персональные рекомендации товаров на главной странице, подбирает похожие и сопутствующие товары, персонализирует поиск, crm-коммуникации и другие поверхности. Мы - бизнесовая команда, которая приносит прямой прирост выручки/прибыли компании в АВ-тестах. Баланс бизнес-рисерч у нас 80-20 Сей...

[2/3] Продуктовые изменения в мире recsys & search и около них за 2024-25гг Больше про маркетплейсы, такая уж специфика у меня 1. VR-примерка одежды у крупных продавцов (Zara, ASOS) Наконец-та! Убийца маржи всех маркетплейсов (особенно fashion) - возвраты. Если их заметно снизить, то ecom вполне может совсем уничтожить оффлайн-магазины Обычно возврат идет после «примерки» одежды или товара в интерьере. В 2025 появились наконец приличные open-source virtual try-on модельки и компании стали их пон...

Не проводи АВ-тест, пока не прочитаешь этот пост Да-да, это кликбейтный заголовок) Остановись на минутку. Вероятно, прямо сейчас у тебя идет какой-то АВ-тест. Вот скажи, зачем ты его проводишь? Вроде понятно, что это нужно для честного замера метрик. Но зачем их честно замерять? Попробуй ответить на несколько подряд идущих "Зачем?" Не только же для аналитического удовольствия мы АВ-тесты крутим 😅 А зачем нужны АВ-тесты на мой взгляд, можно почитать ниже: 1. Не катить в прод красные фичи с паден...

[3/3] Тщетные надежды и мечты Очень надеялся, что в рексис или поиске будет прорыв в этих темах в 2025, но он пока не случился 1. Economic recsys research А именно, внятное объединение recsys + pricing/promo в единую систему Даже в самом простом виде: продавец дал скидку 30%, но в кандидаты товар чаще попадать не стал, тк обычные двубашенный кандген ничего про скидку не знает В более сложном: мы можем сами давать скидку + наливать трафик на товар рекомендациями. Как правило, просто скидка на не ...

LLM долгосрочные интересы пользователя Понемногу LLM-ки находят полезное применение в рекомендациях! Обычная реком система упрощенно устроена так: - Модель на короткой realtime истории пользователя (SLIM, SASRec, …) вытаскивает товары текущего интереса - Модель на очень длинной offline истории пользователя (часто ALS, LightFM) вытаскивает некие долгосрочные интересы - Их результаты смешиваются и переранжируются Есть гипотеза, что кусочек с длинной историей можно обрабатывать LLM-кой и вытаскиват...

LLM - велосипед в новой обертке Холиварный пост выходного дня) Доля правды в этом есть - и это наоборот круто! LLM научились довольно неплохо решать в zero shot режиме (без обучения на доп данных) классические задачи: - Классификация текста - Named entity recognition (NER) - Суммаризация текста - Question answering по тексту (хотя тут еще есть куда расти) Куча бизнес-задач = комбинация нескольких таких простых классических задач 🆘 Автоматизация поддержки пользователей = Классифицировать запрос ...