Привет! Я Аня Никифорова, ML-разработчик по направлению рекомендательных систем в Т-Банке. Этим летом на Turbo ML Conf 2026 мы представили фреймворк Perseus. Он подходит для работы с гетерогенными последовательностями событий пользователей, хорошо масштабируется под различные задачи и из коробки поддерживает кросс-доменные сценарии. 

Фреймворк может показаться сложным, поэтому мы решили поделиться подробным туториалом, где по шагам рассказываем, как использовать Perseus для своих задач. Посмотрим, как с помощью Perseus реализовать кандидатогенерацию, ранжирование, классификацию и регрессию поверх истории действий пользователей в сервисах: как подготовить данные, какие команды вызвать и как оценить результат. На примере кандидатогенерации подробно рассмотрим, как добавлять в модель дополнительные фичи, обогащать ее событиями и как настраивать модель, меняя лишь пару строк в конфиге.