Рекомендательные системы: сложности разработки и пути решения | Пётр Чуйков, HeadHunter

Это доклад Петра Чуйкова, руководителя команды Data Science в HeadHunter, на Practical ML Conf 2024. В своём выступлении Пётр предложил проверенные на практике решения, рассказал о методах улучшения качества разметки с использованием кластеризации и подходах к согласованию ML- и бизнес-метрик, а также методах борьбы с пузырём рекомендаций. Особое внимание Пётр уделил реальному кейсу HeadHunter. Эта история показывает, как теоретические решения применяются на практике и какое влияние они оказывают на бизнес. Подписывайтесь на телеграм-канал Яндекса для ML-специалистов: