Интересный кейс масштабирования ML в больших экосистемах.

Команда AI VK за год построила Discovery-платформу — инфраструктурную базу для рекомендаций, поиска и рекламы в десятках продуктов с многомиллионной аудиторией.

Какие результаты:
• цикл «гипотеза → эксперимент → вывод» ускорился в 5 раз
• запуск новой рекомендательной системы в продукте ~1 месяц
• лучшие ML-подходы перестали быть локальными

В итоге выигрывают все:
• инженеры — меньше рутины, рост ключевых метрик
• пользователи — более релевантный контент
• авторы — быстрее находят аудиторию

Подробный разбор архитектуры и компонентов платформы — в большом материале от AI VK на Хабре.