Привет, я Салават Динмухаметов, senior ML-engineer в команде рекомендаций Авито. В статье расскажу, как мы изменили систему рекомендаций на главной странице. 

Одна из важных частей этой системы — коллаборативная модель avitofm. Раньше она обновлялась раз в 6 часов. Проблема в том, что товары из хороших объявлений разбирают быстрее: они не успевали оказаться в рекомендациях. 

Мы решили ускорить обучение — и за несколько итераций сделали neartime-архитектуру, которая обновляется каждые 20 минут. Это повысило качество, бизнес-метрики и сэкономило память.

Статья будет полезна ML-инженерам и тимлидам, которые строят рекомендательные системы и упираются в свежесть: когда модель даёт нормальное качество, но узнаёт о новых айтемах слишком поздно.

Привет! Я Сергей Кляхандлер, техлид в команде LLM Авито. В 2024 году мы разработали и выпустили ML-модель, которая автоматически генерирует описания для объявлений из категории «Одежда, обувь, аксессуары». В этом году автогенерацию усовершенствовали, а подход переиспользовали — подробнее о том, как мы это сделали, расскажу в статье. Материал будет полезен DS-инженерам, которые работают с мультимодальными LLM-моделями.

Привет! Я Сергей Кляхандлер, senior DS-инженер в команде LLM Авито. 

В статье рассказываю, как мы разработали ML-модель, которая автоматически генерирует описания для объявлений из категории Одежда и Обувь. Подробно расписываю, откуда мы брали данные для обучения, какую архитектуру использовали и как тренировали модель. А в конце говорю про важную часть работы — фейлы.

Статья будет полезна DS-инженерам, которые работают с мультимодальными LLM-моделями.

Всем привет, на связи команда Data Science Авито. В этой статье рассказываем, какие команды есть в нашем департаменте, на конкретных примерах объясняем, над чем работаем и как развиваем бизнес. Также мы подготовили для вас ссылки на стажировки и образовательные программы. 

Статья будет интересна начинающим и мидл-дата-сайентистам, а также тем, кто только хочет войти в профессию и ищет образовательные программы.