Команда поиска и рекомендаций
Развиваем качество поиска
Инфраструктура и функциональность
Разрабатываем алгоритмы и инфраструктуру для решения задач многокритериальной оптимизации, аукционной механики и персонального ранжирования.
Технологический стек
Создаём продуктовые Golang микросервисы на собственной PaaS платформе поверх k8s. Собираем и обрабатываем огромные массивы данных на Spark с помощью Python. Интегрируем open source решения: Postgres, Redis, Sphinx, Tarantool, Spark, Flink, AirFlow, Kafka.
Алгоритмы ранжирования
Обучаем модели машинного обучения для ранжирования результатов поиска. Предсказываем различные целевые события: релевантность по тексту, вероятности клика, совершения сделки. Учитываем более 50 сигналов: от пользовательского поведения до скорости доставки, качества услуг и надёжности продавца.
Навигация
Подсказываем пользователю, как ориентироваться на Авито: исправляем опечатки в текстовых запросах, помогаем выбрать нужные фильтры и параметры.
Создаём поисковой движок
Рекомендуем пользователям подходящие предложения
Качество рекомендаций
Рекомендации — это первое, что видит пользователь на Авито. С помощью машинного обучения мы определяем интересы пользователей и выбираем для них самые подходящие объявления.
Технологический стек
Разрабатываем одни из самых высоконагруженных сервисов в Авито. Используем Go, Python, фреймворки Pytorch и Catboost — для обучения моделей. Вместе с командой поиска интегрируем open source решения: Redis, Sphinx, Tarantool, Spark, Flink, AirFlow, Kafka.