Как за 5 недель построить рекомендательную систему в TravelTech: Kafka и MongoDB вместо Feature Store
Привет! Меня зовут Кристина, я MLOps-инженер в Туту. Занимаюсь тем, что помогаю рекомендательным системам добраться до прода со всеми компромиссами, горящими дедлайнами и новыми идеями. Эта статья — про один из таких запусков.В идеальном ML-мире запуск рекомендаций выглядит примерно так: полгода проектируют хранилище признаков (Feature Store), настраивают, откуда и как берутся данные, гоняют тяжёлые расчёты фичей и моделей, а отдельная команда следит, не деградирует ли модель из‑за изменений в данных.
