Вот любят упоминать, дескать, Илья Суцкевер — нижегородец. А я вам сейчас расскажу про настоящего нижегородца! Чем примечателен герой сегодняшнего поста, Фёдор Борисюк:

1. В какой-то момент я интересовался мультимодальными векторными представлениями для товаров, в первую очередь на основе картинок и текстов. Когда делал обзор на тему, в него вошли статьи от Фейсбука, в авторах которых фигурирует Фёдор:
* MSURU: Large Scale E-commerce Image Classification with Weakly Supervised Search Data (2019)
* GrokNet: Unified Computer Vision Model Trunk and Embeddings For Commerce (2020)
Они не про мультимодальные представления per se, но являются одними из первых работ про визуальные эмбеддинги для товаров.

2. У Фейсбука на момент 2022-го года было не очень много хороших статей про нейросетевые рекомендации, но вот эти две статьи, в которых Фёдор тоже числится в авторах, мне нравились:
* Que2Search: Fast and Accurate Query and Document Understanding for Search at Facebook (2021). Там вышло продолжение, Que2Engage, но уже без Фёдора
* NxtPost: User to Post Recommendations in Facebook Groups (2022)

3. После Фейсбука в 2022-м году Фёдор перешел в Линкедин. За 2024-й год появилось очень много статей в соавторстве с ним:
* MultiSlot ReRanker: A Generic Model-based Re-Ranking Framework in Recommendation Systems
* LinkSAGE: Optimizing Job Matching Using Graph Neural Networks
* Learning to Retrieve for Job Matching
* LiRank: Industrial Large Scale Ranking Models at LinkedIn (первый автор)
* LiGNN: Graph Neural Networks at LinkedIn (первый автор)
* LiMAML: Personalization of Deep Recommender Models via Meta Learning
* LiNR: Model Based Neural Retrieval on GPUs at LinkedIn (первый автор)
* Efficient user history modeling with amortized inference for deep learning recommendation models

Разумеется, в написании этих статей участвовало много людей, но для меня три самые хорошие из них — те, в которых Фёдор первый автор. Причем, с довольно большим отрывом.

А пару дней назад вышла ещё одна статья — From Features to Transformers: Redefining Ranking for Scalable Impact. И опять Фёдор первый автор. По беглому просмотру выглядит так, что теперь уж точно Линкедин по рекомендательным технологиям вышел на третье место, обогнав Пинтерест. Завели свой аналог hstu, ещё и с семантическими айдишниками что-то сделали. Предвижу комментарии про то, что рекомендации в Линкедине плохие и вообще непонятно что там можно рекомендовать — здесь мне сложно прокомментировать, сужу в первую очередь не как пользователь, а как читатель статей. Захожу в Линкедин не очень часто, но когда захожу — релевантные посты вроде подсовывает.

Аналогично тому, как мы изучили карьеру Эда Чи через Линкедин, можно посмотреть и на карьеру Фёдора (linkedin):
* В 2007-м закончил магистратуру в нижегородском Университете Лобачевского; там же получил степень кандидата в 2010-м году, кандидатская про поиск текстовых документов. Параллельно с учёбой работал в Mera Networks, причем делал что-то очень хардовое, кодил на C/C++, джаве, etc
* С 2011 по 2015 работал в Microsoft, уже занимался машинным обучением
* Два года проработал в Линкедине, в качестве Senior Software Engineer. Занимался рекомендательными системами, написал две статьи (как первый автор)
* Ушёл в Фейсбук, проработал там почти 6 лет; сначала занимался компьютерным зрением, затем снова рекомендательными системами. Написано, что был Senior Staff Technical Lead Engineering Manager
* Вернулся в Линкедин в качестве Principal Staff Engineer, и последние два года двигает вперед тамошние технологии семимильными шагами

Путь длиной в 19 лет, если считать от начала работы, и длиной в 15 лет, если с окончания аспирантуры. В отличие от Эда Чи, здесь всё выглядит стремительней, и при этом с периодическими переходами между компаниями. Микрософт, Линкедин, Фейсбук, Линкедин. А началось всё с Университета Лобачевского :)

Морали у поста никакой нет. Просто хотелось подсветить, что есть у нас и настоящие нижегородцы с достижениями! :) Напоследок прикладываю доклад Фёдора про Image Search at Facebook шестилетней давности.