ds.
Save the date: 20 мая встретимся на Inside AI Meetup от Wildberries & Russ
Что происходит, когда AI выходит за пределы прототипа и попадает в прод? На митапе обсудим реальные кейсы: от высоконагруженной модерации с векторным поиском и AIOps-подходов к управлению ML-сервисами до практики построения RAG-систем, тонкостей реранкинга и реальных этапов запуска LLM-продуктов. Среди спикеров эксперты Wildberries & Russ, MWS, МФТИ, Avito, VK, M2, Сбера, Альфа-Банка, red_mad_robot.Когда: 20 мая, старт в 15:00Где: Москва + онлайн-трансляция Регистрация открыта —> здесьInside AI: Main Track. Доклады на 30 минут от Wildberries & Russ, MWS, МФТИ
Как цифровой клон покупателя помогает ретейлу делать умные офферы
Привет, Хабр! Меня зовут Катя, я продакт-менеджер в Lenta Tech («Группа Лента»). Сегодня хочу рассказать о том, как цифровой клон покупателя помогает сделать персональные офферы с конверсией в лиды. В крупном ретейле персонализация давно стала обязательным минимумом, но на практике она часто упирается в грубые сегменты и массовые акции «для всех». Покупатель чувствует, что рассылка сделана не под него, и просто перестает реагировать.В статье расскажу о новом витке развития персонализации с использованием больших языковых моделей, а именно —
Как мы улучшили рекомендации для пользователей Авито с помощью трансформенной персонализации
Привет! Меня зовут Саша Михеев, и я работаю в Авито над развитием персонализации пользователей. Делаю так, чтобы покупатели видели объявления, которые могут их заинтересовать. Расскажу, как мы внедряли трансформеры, чтобы улучшить рекомендации для пользователей.Статья будет полезна data scientist- и ML-инженерам, ML-Ops-специалистам и продакт-менеджерам.
Линейная регрессия, встряска рейтинга и первое место. Часть 1: Ёлочка, живи
CatBoost строит модель "выживаемости" ёлки (в представлении GigaChat)ВведениеВ то время как космические корабли бороздят.
Как мы в Авито сделали свою LLM — A-vibe
Всем привет! Меня зовут Анастасия Рысьмятова, я руковожу юнитом LLM в Авито.В этой статье я расскажу, как мы с командой создали и адаптировали нашу большую языковую модель A-vibe: зачем решили развивать собственную LLM, как построили токенизатор, собрали датасеты, провели SFT и RL и что получили в итоге. Поделюсь основными экспериментами и покажу наши результаты.Сегодня мы выпустили в опенсорс свое семейство генеративных моделей – A-Vibe и A-Vision, статья приурочена к этому событию.
Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели
Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS!Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.Это вторая часть вопросов по classic ML, если вы не видели первую, то обязательно читайте (там разобрал основы мл, линейные модели, метрики классификации и регресии).А в этой части разберем:деревьяансамблиметрические моделикластеризацию
Собрали для вас 10 докладов про ML и LLM с Data Fest Day 2025
Всем привет! Собрали для вас лучшие доклады со дня Авито на Data Fest в этом году: там мы рассказали обо всём, что касается ML и не только. Кликайте на интересующие темы в оглавлении и читайте описания к видео. Ссылки на все выступления можно найти внутри разделов:Линейка LLM-моделей Авито«A-vibe: как мы сделали LLM для Авито» «A-vision — мультимодальная модель Авито» Продукты на основе LLM«Как LLM автоматизирует работу в Авито»«Генерация описания год спустя. Что нам удалось понять за год»
Как DS-инженеры совершенствуют автогенерацию описаний и пополняют индекс объявлений Авито
Привет! Я Сергей Кляхандлер, техлид в команде LLM Авито. В 2024 году мы разработали и выпустили ML-модель, которая автоматически генерирует описания для объявлений из категории «Одежда, обувь, аксессуары». В этом году автогенерацию усовершенствовали, а подход переиспользовали. Теперь мы можем создавать дополнительные ключевые слова для поиска.Статья будет полезна DS-инженерам, которые работают с мультимодальными LLM-моделями.
AI-ассистент в мире кода: как стать пилотом, а не пассажиром
Сегодня невозможно игнорировать тот факт, что AI-ассистенты, такие как ChatGPT, GitHub Copilot или Gemini, стали частью рабочего процесса. Но использовать их бездумно — значит обесценить собственное обучение и будущие карьерные перспективы. Меня зовут Дмитрий Махортов, я специалист по машинному обучению и ревьюер на курсе «Специалист по Data Science»
