Avito Data Tech – Telegram
Avito Data Tech
3.24K subscribers
273 photos
13 videos
1 file
184 links
Эксперты Авито делятся опытом развития аналитической платформы.

Будет полезно для инженеров, аналитиков и тимлидов в сфере Big Data.
Download Telegram
Нужен ли в M42 ИИ-ассистент? Когда у вас, как и у нас, 16 000+ метрик и 120+ разрезов — определённо да ☑️

В карточках собрали краткую выжимку статьи Андрея Старостина о том, как мы внедрили сервис m42copilot и какие результаты это дало. Подробнее на Хабре.

#analytics #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥52👎1
Прессовать или не прессовать? В случае с Redis команда Антона даже не думала. И это не кликбейт (почти) 😎

В карточках:
➡️ какие сложности у команды возникли при тесте под нагрузкой;
➡️ какие неожиданные bottleneck удалось встретить.

Читаем, а затем обсуждаем в комментариях ⬇️

#backend
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3👎2💯2
⚡️ Как мы смогли формализировать понятие «договорённость» и обучить ML-модель, чтобы она сама их искала? Иными словами, как и зачем появилась главная продуктовая метрика Авито.

Пошагово путь от формализации до внедрения со всеми подводными камнями и проблемами можно пройти вместе с Ильёй Петряшиным, старшим дата-сайентистом в команде горизонтальных ML-технологий, и Артёмом Трофименко, старшим аналитиком по коммуникациям.

Читаем по ссылке 🔍

#analytics #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍63👎2💯2
Привет! Я Марат, аналитик пользовательского опыта в Авито 🚀

В поисковой навигации есть простой на вид вопрос: что именно делает пользователь, когда меняет текст запроса? Исправляет ошибку? Доуточняет? Или уже ищет совсем другое?

🔍 Чтобы разобраться, я собрал классификацию изменений поисковых запросов — и полностью реализовал её в SQL, без Python и ML. Оказалось, что встроенных функций Trino хватает, чтобы надёжно размечать миллионы поисков и получать чистую картину поведения пользователей.

Подробности здесь ➡️

#analytics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3211🙏6👎1
Когда количество витрин и их пользователей более 4 500, невозможно не задуматься о концепции self-service. Так поступили и мы!

В карточках собрали краткую выжимку из доклада Николая Огорова и Айка Оганесяна о том, как они обеспечивают автономное создание и изменение объектов для их внедрения в регламент. А подробнее можно прочитать в статье.

#ds
6👍5🔥5
Как выжить во время первого запуска ИИ-продукта? ⚡️

Без паники! Читаем статью Миши Хаджинова: он собрал пошаговый пайплайн, чтобы больше никто из новичков не наступал на грабли.

В статье по ссылке он рассказывает:
➡️ Какие нюансы стоит учитывать ещё до запуска;
➡️ Почему для ML не подходят линейные гипотезы;
➡️ Какие метрики позволяют оценить качество сервиса.

👍 — если ИИ-продукты ещё вас не коснулись
🔥 — если вы уже настолько преисполнились в своём сознании, что никакие ИИ-запуски вас уже не пугают
🤩 — если просто шарите

#ds
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5🤩5👍42