Смотрите полную версию доклада по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17🔥12🥰11❤5
Рекламные баннеры в поиске должны быть релевантными. Но как подобрать баннер онлайн, если он содержит новые товары (обычно там сразу целый набор)
Илья Бадекин, Data Scientist в команде товарных рекомендаций Wildberries, рассказал, как решили эту задачу:
— Использовали текстовый энкодер E5 для представления товаров через контент;
— Применили метод Matryoshka Representation Learning для сжатия эмбеддингов с 1024 до 128 размерности;
— Сохранили 95-96% качества при сжатии в 8 раз.
В статье — разбор дорожной карты поиска решения: от PCA и SVD до автоэнкодеров и «матрёшек», с графиками и примерами из продакшена.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17❤6👍4🎉3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤27👍14🔥9
Команда Russtech рассказывает, как в Russ построили собственную платформу управления контентом для десятков тысяч цифровых экранов. Решение позволило гибко планировать рекламные кампании, использовать realtime-механики и сохранять стабильное вещание даже при нестабильной связи.
В статье:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤7🔥7🥰1
Команда работает больше, процессов добавили, людей наняли. А результат тот же. Или хуже. Почему улучшения не работают? Антон Марунько, TechLead Финтеха в клиентском приложении Wildberries, рассказал, как перестать улучшать всё подряд и начать делать команду быстрее:
В статье — разбор реальных кейсов от IT-команд до распределенных продуктовых групп, с примерами правильных и ошибочных решений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤15👍14🔥10👏1