Масштабирование Discovery‑платформы VK: 15 новых вертикалей, GPU‑ранжирование и сквозная оптимизация
Привет! Это команда AI VK. В конце января мы рассказали про Discovery‑платформу
Как мы в AI VK рекомендации на стримы делили
Привет! Это Иван Воробьев, ведущий инженер отдела базового качества рекомендаций в VK Видео (AI VK).
Ранжирование рекомендаций на главной Авито: как мы перешли от CatBoost к нейросетям
Всем привет! Меня зовут Ярослав Хныков, я DS Tech Lead в Авито. Наша команда отвечает за рекомендации на главной странице Авито.В статье расскажу, как мы шли от CatBoost к нейросетевому ранжированию: какие данные брали, почему первые АБ-тесты уходили в минус и что дало резкий прирост качества.Будет полезно ML-инженерам и тимлидам, которые работают с ранжированием и рекомендательными системами.В этой статьеКак устроена лента рекомендаций АвитоПочему CatBoost перестал давать рост
Scikit-rank — open-source-библиотека для нейросетевого ранжирования
Всем привет! На связи Александр Милоградский, отвечаю за R&D в направлении рекомендательных технологий Т-Банка. Расскажу о нашем новом вкладе в open source —
От обновлённого ранкера до алгоритма Брезенхема: что дало + 11% ко времени в ленте ВКонтакте в 2026 году
Привет! Это Степан Малькевич, руководитель группы рекомендаций ленты ВКонтакте (AI VK).
Архитектура банковского RecSys
Если посмотреть, как строили рекомендательные системы лет пять назад, можно увидеть одну и ту же схему, включающую коллаборативную фильтрацию или ALS для кандидатов, градиентный бустинг сверху, офлайн‑метрики NDCG/MAP и A/B‑тесты.
Как устроен нейропрофиль пользователя в рекомендациях VK
Привет! Меня зовут Михаил Трапезников, я руководитель группы рекомендательных технологий в AI VK.
