28 августа 2025
ReсSys Meetup
На митапе поговорили о том, как технологии «угадывают желания» пользователей. Спикеры рассказали, как работают рекомендательные алгоритмы Wildberries & Russ: от блока «вам может понравиться» до сложных моделей, влияющих на выдачу товаров. Это про большие данные, машинное обучение, интересы пользователей и бизнес-задачи.
Запись митапа
Доклады
Трансформеры в персональных рекомендациях: от гипотез до AB-тестирования
Иван Ващенко, DS Team Lead в команде персональных рекомендаций
Иван рассказал о проверке и применении гипотез в offline и nearline процессе BERT4Rec на главной странице Wildberries: регулярные запуски head-to-head AB-тестов, онлайн инференс на Triton, поиск баланса между офлайн-метриками и реальным онлайн-эффектом.
Semantic IDs: архитектура и наш опыт внедрения
Владислав Раев, DevOps & DevTools Engineer
Вместе с Александром обсудили Semantic IDs: ключевые архитектуры (RQ-VAE, RQ-KMeans), наш уникальный опыт построения и вызовы продуктивизации, включая динамику каталога и поддержку стабильности представлений. А также сценарии использования Semantic IDs в рекомендательных моделях для повышения качества рекомендаций.
Как мы обучаем CLIP-ы для текстовых тегов
Михаил Киндулов, Stream Lead в команде Поиска по фото
Михаил поделился тем, как мы в Wildberries & Russ обучаем CLIP-модели на большом скейле данных и как это можно использовать для задачи подбора тегов к картинкам.
Подписаться на анонсы
Будем присылать анонсы митапов по интересным вам темам