Архитектура рекомендаций Дзена
Backend
Architecture



Тезисы

В докладе рассмотрим устройство современной рекомендательной системы на примере Дзена. Копнем поглубже в детали работы машинного обучения в высоконагруженном сервисе, обсудим какие вещи работают, а какие нет. 

Аудитория

Backend-developer, data-scientist, ml-engineer.

Уровень сложности

Any-level.

Яндекс Дзен

Андрей Зимовнов

Руководитель Службы рекомендаций Дзена. Окончил факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова. В Яндексе с 2015 года, работал аналитиком в Yandex Data Factory, сейчас — в Дзене. Преподаю курс по рекомендательным системам в Школе анализа данных Яндекса. Интересуюсь машинным обучением, в особенности анализом текстов и изображений с помощью глубоких нейронных сетей.

Руководитель Службы рекомендаций Дзена. Окончил факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова. В Яндексе с 2015 года, работал аналитиком в Yandex Data Factory, сейчас — в Дзене. Преподаю курс по рекомендательным системам в Школе анализа данных Яндекса. Интересуюсь машинным обучением, в особенности анализом текстов и изображений с помощью глубоких нейронных сетей.

Другие спикеры секции Backend

Еще на тему Backend