Привет! Меня зовут Николай Смирнов, я ML-инженер в команде поиска Яндекс Лавки. В этой статье я расскажу немного о закулисье: 

— Как наша команда шаг за шагом строила поисковый сервис, начиная с алгоритма Ахо — Корасик, SaaS-решений и Маркета, и дошла до собственной архитектуры на C++ с userver и многослойным «бургером» из ML-моделей. 

— Зачем поиску Лавки понадобилось сразу несколько технологий — BM25, DSSM, BERT и CatBoost — и чем полезна каждая из них. 

— Как наш поиск собирает данные о вас и о товарах и почему ML-модели приходится дообучать. 

А ещё вместе «сломаем» прод — посмотрим, что произойдёт, если выключить какую-нибудь из моделей, и почему даже самые продвинутые нейросети не являются серебряной пулей.

В общем, будет немного истории, самое интересное из архитектуры, инженерные находки и живые примеры того, как поиск в Лавке принимает решения. Если интересно, как на самом деле работает поиск, — погнали!