Data Ёлка 2024, кулуары.
* Присутствие ребят, занимающихся рексистемами, было меньше чем обычно на таких мероприятиях. Никого не заметил из вб, Т-Банка. Из Озона и Авито как будто было по одному человеку
* В vk внедрили гетерогенные графовые нейросети. Вроде бы что-то похожее на то видение, которое я описывал на data fest 2024. Круто!
* В Авито экспериментируют с семантическими айдишниками, но пытаются делать их “контентными”, предсказывая параметры айтемов. Там есть проблемы, но все равно круто! Молодцы)
* Oura кольцо набирает популярность в ML комьюнити. Люди активно интересуются функционалом :)
* Некий товарищ из Сбера в ответ на вопрос какими рекомендательными системами занимается, загадочно улыбнулся и сказал: “Всякими”. Также сказал, что “большие таблички превращает в маленькие”. Удивительно =)
* Где-то (я уже забыл где) рекомендательным инженерам раздали цели напрямую в деньгах =)
* Неоднократно люди подходили поспрашивать про стажировку в Яндексе. Основной консерн — очень сложно попасть. Ответ у меня всегда следующий — люди довольно часто попадают в Яндекс не с первой попытки. Лично знаю людей, которые много раз пытались прежде чем получилось. Надо просто не терять надежду и продолжать пытаться. Не дайте одной неудачной попытке себя остановить :)
* Провел одну рабочую встречу прямо на месте. Начал со слов “у меня нет ресурсов”
* В Авито определение рекомендательного ДСа — это если ты работаешь в команде Миши Каменщикова :) Миша, кстати, занял в соревновании четвертое место, но не смог выступить, так как находится в Тайланде. Посочувствуем…
* В рамках разных вопросов обсудили, что в рекомендательной R&D команде должна быть и (1) свобода (без exploration нельзя сделать что-то действительно новое и сложное), и (2) дисциплина (постоянное чтение статей, поддержание и развитие собственного математического аппарата. Вместо более простых инкрементальных улучшений существующих технологий пытаемся придумывать что-то новое сложное, фундаментальное). Вообще в меня уже закрадывается желание сделать доклад на тему построения R&D команды :)
* Вероятно, буду делать на Датафесте доклад (если пустят) про масштабирование рекомендательных систем; не просто визионерский, но и с нашими результатами. Это уже совсем скоро :)
P.S: выступление в трансляцию не попало, но организаторы обещали выложить запись. Априорно мне самому выступление понравилось, оно было в совсем свободном формате, поэтому я просто что-то рассказывал на интересные мне темы и даже слегка шутил. Почти как пост на канале =)
* Присутствие ребят, занимающихся рексистемами, было меньше чем обычно на таких мероприятиях. Никого не заметил из вб, Т-Банка. Из Озона и Авито как будто было по одному человеку
* В vk внедрили гетерогенные графовые нейросети. Вроде бы что-то похожее на то видение, которое я описывал на data fest 2024. Круто!
* В Авито экспериментируют с семантическими айдишниками, но пытаются делать их “контентными”, предсказывая параметры айтемов. Там есть проблемы, но все равно круто! Молодцы)
* Oura кольцо набирает популярность в ML комьюнити. Люди активно интересуются функционалом :)
* Некий товарищ из Сбера в ответ на вопрос какими рекомендательными системами занимается, загадочно улыбнулся и сказал: “Всякими”. Также сказал, что “большие таблички превращает в маленькие”. Удивительно =)
* Где-то (я уже забыл где) рекомендательным инженерам раздали цели напрямую в деньгах =)
* Неоднократно люди подходили поспрашивать про стажировку в Яндексе. Основной консерн — очень сложно попасть. Ответ у меня всегда следующий — люди довольно часто попадают в Яндекс не с первой попытки. Лично знаю людей, которые много раз пытались прежде чем получилось. Надо просто не терять надежду и продолжать пытаться. Не дайте одной неудачной попытке себя остановить :)
* Провел одну рабочую встречу прямо на месте. Начал со слов “у меня нет ресурсов”
* В Авито определение рекомендательного ДСа — это если ты работаешь в команде Миши Каменщикова :) Миша, кстати, занял в соревновании четвертое место, но не смог выступить, так как находится в Тайланде. Посочувствуем…
* В рамках разных вопросов обсудили, что в рекомендательной R&D команде должна быть и (1) свобода (без exploration нельзя сделать что-то действительно новое и сложное), и (2) дисциплина (постоянное чтение статей, поддержание и развитие собственного математического аппарата. Вместо более простых инкрементальных улучшений существующих технологий пытаемся придумывать что-то новое сложное, фундаментальное). Вообще в меня уже закрадывается желание сделать доклад на тему построения R&D команды :)
* Вероятно, буду делать на Датафесте доклад (если пустят) про масштабирование рекомендательных систем; не просто визионерский, но и с нашими результатами. Это уже совсем скоро :)
P.S: выступление в трансляцию не попало, но организаторы обещали выложить запись. Априорно мне самому выступление понравилось, оно было в совсем свободном формате, поэтому я просто что-то рассказывал на интересные мне темы и даже слегка шутил. Почти как пост на канале =)
tgoop.com/inforetriever/153
Create:
Last Update:
Last Update:
Data Ёлка 2024, кулуары.
* Присутствие ребят, занимающихся рексистемами, было меньше чем обычно на таких мероприятиях. Никого не заметил из вб, Т-Банка. Из Озона и Авито как будто было по одному человеку
* В vk внедрили гетерогенные графовые нейросети. Вроде бы что-то похожее на то видение, которое я описывал на data fest 2024. Круто!
* В Авито экспериментируют с семантическими айдишниками, но пытаются делать их “контентными”, предсказывая параметры айтемов. Там есть проблемы, но все равно круто! Молодцы)
* Oura кольцо набирает популярность в ML комьюнити. Люди активно интересуются функционалом :)
* Некий товарищ из Сбера в ответ на вопрос какими рекомендательными системами занимается, загадочно улыбнулся и сказал: “Всякими”. Также сказал, что “большие таблички превращает в маленькие”. Удивительно =)
* Где-то (я уже забыл где) рекомендательным инженерам раздали цели напрямую в деньгах =)
* Неоднократно люди подходили поспрашивать про стажировку в Яндексе. Основной консерн — очень сложно попасть. Ответ у меня всегда следующий — люди довольно часто попадают в Яндекс не с первой попытки. Лично знаю людей, которые много раз пытались прежде чем получилось. Надо просто не терять надежду и продолжать пытаться. Не дайте одной неудачной попытке себя остановить :)
* Провел одну рабочую встречу прямо на месте. Начал со слов “у меня нет ресурсов”
* В Авито определение рекомендательного ДСа — это если ты работаешь в команде Миши Каменщикова :) Миша, кстати, занял в соревновании четвертое место, но не смог выступить, так как находится в Тайланде. Посочувствуем…
* В рамках разных вопросов обсудили, что в рекомендательной R&D команде должна быть и (1) свобода (без exploration нельзя сделать что-то действительно новое и сложное), и (2) дисциплина (постоянное чтение статей, поддержание и развитие собственного математического аппарата. Вместо более простых инкрементальных улучшений существующих технологий пытаемся придумывать что-то новое сложное, фундаментальное). Вообще в меня уже закрадывается желание сделать доклад на тему построения R&D команды :)
* Вероятно, буду делать на Датафесте доклад (если пустят) про масштабирование рекомендательных систем; не просто визионерский, но и с нашими результатами. Это уже совсем скоро :)
P.S: выступление в трансляцию не попало, но организаторы обещали выложить запись. Априорно мне самому выступление понравилось, оно было в совсем свободном формате, поэтому я просто что-то рассказывал на интересные мне темы и даже слегка шутил. Почти как пост на канале =)
* Присутствие ребят, занимающихся рексистемами, было меньше чем обычно на таких мероприятиях. Никого не заметил из вб, Т-Банка. Из Озона и Авито как будто было по одному человеку
* В vk внедрили гетерогенные графовые нейросети. Вроде бы что-то похожее на то видение, которое я описывал на data fest 2024. Круто!
* В Авито экспериментируют с семантическими айдишниками, но пытаются делать их “контентными”, предсказывая параметры айтемов. Там есть проблемы, но все равно круто! Молодцы)
* Oura кольцо набирает популярность в ML комьюнити. Люди активно интересуются функционалом :)
* Некий товарищ из Сбера в ответ на вопрос какими рекомендательными системами занимается, загадочно улыбнулся и сказал: “Всякими”. Также сказал, что “большие таблички превращает в маленькие”. Удивительно =)
* Где-то (я уже забыл где) рекомендательным инженерам раздали цели напрямую в деньгах =)
* Неоднократно люди подходили поспрашивать про стажировку в Яндексе. Основной консерн — очень сложно попасть. Ответ у меня всегда следующий — люди довольно часто попадают в Яндекс не с первой попытки. Лично знаю людей, которые много раз пытались прежде чем получилось. Надо просто не терять надежду и продолжать пытаться. Не дайте одной неудачной попытке себя остановить :)
* Провел одну рабочую встречу прямо на месте. Начал со слов “у меня нет ресурсов”
* В Авито определение рекомендательного ДСа — это если ты работаешь в команде Миши Каменщикова :) Миша, кстати, занял в соревновании четвертое место, но не смог выступить, так как находится в Тайланде. Посочувствуем…
* В рамках разных вопросов обсудили, что в рекомендательной R&D команде должна быть и (1) свобода (без exploration нельзя сделать что-то действительно новое и сложное), и (2) дисциплина (постоянное чтение статей, поддержание и развитие собственного математического аппарата. Вместо более простых инкрементальных улучшений существующих технологий пытаемся придумывать что-то новое сложное, фундаментальное). Вообще в меня уже закрадывается желание сделать доклад на тему построения R&D команды :)
* Вероятно, буду делать на Датафесте доклад (если пустят) про масштабирование рекомендательных систем; не просто визионерский, но и с нашими результатами. Это уже совсем скоро :)
P.S: выступление в трансляцию не попало, но организаторы обещали выложить запись. Априорно мне самому выступление понравилось, оно было в совсем свободном формате, поэтому я просто что-то рассказывал на интересные мне темы и даже слегка шутил. Почти как пост на канале =)
BY Information Retriever
Share with your friend now:
tgoop.com/inforetriever/153