Задача байбокса. Как выбирать лучший оффер 5 лет подряд и сохранить бодрость духа
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Бэкенд-разработчики, архитекторы, руководители разработки
Тезисы
Доклад о том, как мы решаем задачу поиска оптимального предложения для КМ в Яндекс Маркете, выдерживая при этом нагрузку в десятки тысяч RPS и не теряя в качестве. Рассмотрим эволюцию нашего подхода: от поискового движка до микросервисов, и от аналитических алгоритмов до применения методов машинного обучения. В докладе подробно остановимся на архитектуре системы, обсудим особенности и вызовы, связанные с разработкой, а также процесс построения поиска в маркете, роль и место байбокса в этом процессе.
Руководитель разработки продуктов продвижения
Яндекс Маркет
Яндекс Маркет – один из ведущих маркетплейсов, где миллионы пользователей выбирают из миллионов товарных предложений.
Команда Маркета пишет на Java, C++, JS, Python, Golang, Swift, Kotlin. А в работе использует большие данные, облачные сервисы, серьёзную аналитику: YT (MapReduce), ClickHouse, ML, технологии поиска Яндекса, речевые технологии (Алиса), дата-центры Яндекса, использует CI/CD – так мы выкатываем более 100 релизов в сутки.
Видео
Другие доклады секции
Архитектура
