Мы ведем техрадар с 2018 года: собираем технологии и инструменты, которые используем в Lamoda Tech, и фиксируем их область применения в компании. В 2018 и 2020 году мы подробно рассказывали на Хабре, с чего начинали и как менялся со временем наш стек. 

В этой статье поделимся очередной итерацией и зафиксируем изменения, которых за три года накопилось немало. Скажу прямо: рассказывать о них на большую аудиторию всегда волнительно, но необходимо. Поэтому если вам интересно сверить часы, обсудить тренды или просто подискутировать — прошу под кат)

Привет! Я Артем Караблинов, data scientist направления ранжирования и навигации в Lamoda Tech. В середине 2021 года мы запустили новый алгоритм ранжирования каталога, основанный на машинном обучении. С его помощью мы добились существенного улучшения продуктовых метрик за счет внедрения learning-to-rank подхода машинного обучения. 

Это стало прочной основой перед этапом полностью персонализированного каталога, который мы выпустили в начале 2023 года. 

В этой статье я расскажу, почему задача ранжирования каталога важна для бизнеса, как мы построили систему ранжирования каталога на основе ML и перешли на нее с эвристик. Здесь не будет хардкор-подробностей про начинку алгоритмов, но для понимания статьи пригодятся базовые знания ML.