Расскажи про самый интересный проект на работе

Разрабатывал систему рекомендаций для e-commerce платформы. Основная сложность — холодный старт для новых пользователей. Решение: гибридная модель, сочетающая коллаборативную фильтрацию (LightFM) и контентные признаки (BERT-эмбеддинги товаров).

from lightfm import LightFM

model = LightFM(loss='warp', no_components=64)
model.fit(user_item_interactions, sample_weight=user_weights)

Ключевые фичи:

• Динамическое обновление эмбеддингов для новых товаров
• A/B-тест показал +15% к конверсии
• Минимизация "пузыря фильтров" через диверсификацию рекомендаций

Самое крутое — увидел, как модель адаптируется к сезонным трендам без ретренинга.