Ozon Tech выложил доклады про ML в маркетплейсах

Ozon Tech провёл конференцию E-CODE ко Дню программиста и уже открыл записи докладов. В треке ML/DS много прикладного — без абстрактного «нейросети меняют всё», а прямо про задачи маркетплейса.

Один из главных докладов — про рекомендательную систему Ozon. Компания постепенно переводит разные части пайплайна на нейросетевые модели: от отбора кандидатов до финального ранжирования.

При этом рекомендации должны учитывать не только «что пользователь кликнул», но и более жёсткую бизнес-реальность:
— продажи
— рекламу
— вовлечённость
— LTV
— негативную обратную связь

Отдельно разобрали архитектуру Large User Model, которая собирает пользовательские сигналы в единую модель поведения. То есть маркетплейс всё лучше понимает не только что человеку понравилось, но и что он больше видеть не хочет. Очень полезный навык, особенно для ленты, которая однажды решила, что тебе срочно нужен снегоуборщик.

Ещё один интересный доклад — про измерение габаритов товаров на конвейере. Там используют стереокамеру, сегментацию и 3D-реконструкцию.

Для задачи собрали датасет из более чем 100 000 изображений, а для полуавтоматической разметки применяли Grounding DINO и SAM2. Сложность в том, что товары движутся со скоростью до 1 м/с, поэтому важна не только точность, но и скорость обработки.

Команда сравнивала ML-подход с классическими методами и решениями на облаках точек — по качеству, стоимости и производительности.

Всего в ML/DS-треке 6 докладов, и, судя по темам, там есть что посмотреть тем, кто интересуется не игрушечным ML, а промышленными задачами на реальных данных.

Записи:
https://t.me/ozon_tech/2283