Адити Наир и Дэниел Галрон обсудили рекомендации по ранжированию и результаты поиска со студентами CDS
Студенты CDS на информационной сессии компании на прошлой неделе узнали о жизни на eBay от Адити Наир, инженера-исследователя и выпускника NYU CDS, и Дэниела Галрона, руководителя технической группы и выпускника NYU CS.
Наир объяснила роль инженера-исследователя, которая, по ее словам, пересекает науку о данных, анализ данных и разработку данных. Она подчеркнула, что инженеры-исследователи участвуют во всех сквозных процессах прототипирования, разработки и производства алгоритмов. Ее роль в eBay сосредоточена, в частности, на рекомендациях по ранжированию товаров. Для таких баннеров, как «Часто покупаемые вместе» на веб-сайте, требуется множество алгоритмов для заполнения результатов. Наир должен решить проблему ранжирования результатов различных алгоритмов и определить, какое решение для науки о данных или машинного обучения лучше всего подходит для этой проблемы.
Ее рабочий процесс требует решения этих вопросов, что приводит к разработке моделей науки о данных, машинного обучения или глубокого обучения. После того, как модель разработана, она отвечает за написание кода производственного моделирования, разработку экспериментов с трафиком в реальном времени для облегчения принятия решений о запуске и, в конечном итоге, за разработку приложений для трафика в реальном времени. По словам Наира, фундаментальным навыком для достижения успеха в этом процессе является способность формулировать бизнес-задачи как проблемы науки о данных.
Галрон работает над решениями машинного обучения для поисковых систем — на eBay большинство покупок совершается через поиск. Его команда инженеров занимается поиском функций, учитывающих персонализацию, ценовые ссылки и агрегацию продуктов. Некоторые из основных проблем, с которыми он сталкивается, включают агрегирование похожих товаров на основе ненадежных этикеток (продавцы маркируют свои собственные продукты на eBay) и устранение предвзятости представления, парадокса, что новые модели обучаются на поведении пользователя, но поведение пользователя реагирует на предыдущие модели, широко распространенное явление. проблема поиска не уникальна для eBay.
Одной из самых интересных проблем, над которой работает Галрон, является понимание запросов, которое относится к интерпретации намерений пользователя относительно поискового запроса. Модели, настроенные на намерения пользователя, могут повысить вероятность того, что кто-то купит продукт, что служит конечной цели создания поисковой платформы — максимизации дохода.
В заключение Галрон и Наир ответили на вопросы и дали серьезные советы потенциальным сотрудникам по проведению собеседований и составлению резюме.
Пол Оливер
