• 10 уроков рекомендательной системы Quora

    • Tutorial


    Привет, Хабр! Как директор по аналитике Retail Rocket, я периодически посещаю различные профильные мероприятия, и в сентябре 2016 года мне посчастливилось побывать на конференции RecSys, посвященной рекомендательным системам, в Бостоне. Было очень много интересных докладов, но мы решили сделать перевод одного из них Lessons Learned from Building Real­-Life Recommender Systems. Он очень интересен с позиции того, как Machine Learning применять в production системах. Про сам ML написано множество статей: алгоритмы, практика применения, конкурсы Kaggle. Но вывод алгоритмов в production — это отдельная и большая работа. Скажу по секрету, разработка алгоритма занимает всего 10%-20% времени, а вывод его в бой все 80-90%. Здесь появляется множество ограничений: какие данные где обрабатывать (в онлайне или оффлайне), время обучения модели, время применения модели на серверах в онлайне и т.д. Критически важным аспектом также является выбор оффлайн/онлайн метрик и их корреляция. На этой же конференции мы делали похожий доклад Hypothesis Testing: How to Eliminate Ideas as Soon as Possible, но выбрали вышеупомянутый учебный доклад от Quora, т.к. он менее специфичный и его можно применять за пределами рекомендательных систем.
    Читать дальше →
    • +20
    • 3,7k
    • 6
  • 9 советов по увеличению эффективности парного программирования

      Привет, Хабр! В своей работе мы используем парное программирование и сегодня хотим поделиться с сообществом советами, которые помогают нам повысить эффективность этого метода.

      image

      При парном программировании два программиста решают задачу совместными усилиями, сидя плечом друг к другу за одним компьютером. Первый выступает «водителем», который печатает код на клавиатуре, а второй служит «штурманом» — он следит за тем, чтобы в программе не было ошибок, занимается архитектурой кода, планирует последовательность действий и думает о правильности кодирования в стратегическом масштабе. Такой способ разработки позволяет поддерживать более высокую концентрацию, стимулирует тщательно продумывать решение еще до его реализации и значительно снижает количество ошибок и повышает качество кода.
      Читать дальше →
    • Как менеджерам научиться ставить задачи разработчикам

        Когда речь заходит о разработке, менеджеры и управленцы сразу вспоминают накопившийся массив задач, которые ждут своей очереди, непредсказуемые сроки их реализации, имеющие свойство постоянно меняться, натянутые отношения с IT-отделом, который использует систему «свой-чужой», и множество других проблем, тормозящих развитие бизнеса. Чтобы решить все эти проблемы, необходимо научиться грамотно ставить задачи и общаться с разработчиками. О том, как менеджеры должны ставить задачи, чтобы они были выполнены в срок и в соответствии с заданием, рассказывает Николай Хлебинский, СЕО и сооснователь платформы Retail Rocket.


        Читать дальше →
      • Planning Poker: как сделать процесс постановки задач максимально прозрачным и четким

          В прошлом посте мы рассказали о том, как работаем с бэклогом, а сегодня поделимся подробностями о процессе планирования, который в нашем случае не только полезный, но и увлекательный, поскольку оценку задач мы проводим с помощью «Planning Poker».

          image
          Читать дальше →
        • Атака на АБ-тест: рецепт 'R'+t(101)+'es46'

            АБ-тестирование — один из самых сильных и полезных инструментов управления продуктом, который позволяет оценить эффективность тех или иных решений на экономические показатели в интернет-бизнесе. За пять лет работы мы провели огромное количество АБ-тестов, и поэтому отлично знаем, насколько сложно провести эксперименты правильно и какие ошибки повторяются постоянно.

            Несколько месяцев назад один из наших конкурентов начал делать странное – предлагать нашим клиентам сравнение своей системы рекомендаций с Retail Rocket через АБ-тесты в формате «пари» с обязательством заплатить 100 000 рублей в случае проигрыша.

            Подобные истории для нас не редкость — за время существования компании нашу систему сравнивали практически со всеми существующими рекомендательными системами в России и за рубежом, и мы всегда показывали отличные результаты (ни в одном тесте мы не проиграли по эффективности).

            Первый тест с Rees не заставил себя ждать, но в ходе его проведения мы столкнулись с довольно странными результатами, которые вылились в серьезное исследование. То, что мы обнаружили в итоге, удивило нас так сильно, что мы хотим поделиться деталями этого исследования и вынести его результаты на суд IT-сообщества и индустрии электронной коммерции в России.


            Читать дальше →
          • Работа с бэклогом задач с точки зрения проектного менеджера в Retail Rocket

              Хабр, привет! Мы продолжаем делиться с сообществом внутренней кухней Retail Rocket, и сегодня расскажем о нашем подходе к работе с бэклогом. Правильная приоритезация задач — это первый шаг в решении таких важных проблем проекта как:

              • уменьшение технического долга,
              • поддержка скорости работы производства,
              • поддержка качества продукта.

              За годы существования проекта у нас сложилась система, при которой вся работа со списком задач подчиняется двум принципам: «не начинай новое, если не закончил старое» и «всегда расчищай место для нового функционала».

              Вот как эти два принципа воплощаются в правила приоритезации бэклога.


              Читать дальше →
              • +13
              • 3,5k
              • 2
            • Курс молодого бойца для Spark/Scala

                Хабр, привет!

                Команда Retail Rocket использует узкоспециализированный стек технологий Hadoop + Spark для вычислительного кластера, о котором мы уже писали обзорный материал в самом первом посте нашего инженерного блога на Хабре.

                Готовых специалистов для таких технологий найти довольно сложно, особенно, если учесть, что программируем мы исключительно на Scala. Поэтому я стараюсь найти не готовых специалистов, а людей, имеющих минимальный опыт работы, но обладающих большим потенциалом. Мы берем даже людей с частичной занятостью, чтобы было удобно совмещать учебу и работу, если кандидат — студент последних курсов.


                Читать дальше →
                • +15
                • 18,8k
                • 8
              • Рабочее место .NET разработчика или трудности выбора идеальной конфигурации

                  Хабр, привет!

                  Мы продолжаем приоткрывать дверь в технологическую кухню Retail Rocket. В сегодняшней статье мы решили поделиться историей о нашем «корпоративном backend`е», речь пойдет о рабочем месте для разработчика. Та самая зона комфорта, которая окружает нас в жизни, но является не менее важной, чем выбор стека технологий.

                  Передо мной встала задача подготовить рабочее место для нового члена команды разработки, казалось бы, что может быть проще? На практике оказалось все гораздо сложнее, чем я ожидал. Раньше мы покупали стол «Галант» в IKEA, любое офисное кресло + MacBook Pro – и у нас готово новое рабочее место.


                  Старое рабочее место .NET разработчика в офисе Retail Rocket

                  С тех пор прошло 2 года, мы выросли, у нас изменился стиль работы — пора подбирать новую конфигурацию. Половина нашей команды работает на технологическом стеке от Microsoft. Это большой проект в Visual Studio 2015 + Resharper: 26 приложений, 9 библиотек, 3 проекта с тестами, что в сумме на момент публикации статьи дает 4 312 файлов и более 60 тыс. строк кода. Плюс IIS с компиляцией и запуском приложения на локальной машине, что накладывает повышенные требования к вычислительной мощности используемого оборудования.

                  На выбор подходящей конфигурации я потратил 4 недели и все еще не уверен, что все сделал правильно, поэтому решил, что мой опыт будет полезен сообществу, тем более, что вы всегда сможете скорректировать конфигурацию индивидуально под себя.
                  Читать дальше →
                • Redis и проблема больших данных

                    in memory db

                    Привет, Хабр! Мы продолжаем делиться технологической кухней Retail Rocket. В сегодняшней статье мы разберем вопрос выбора БД для хранения больших и часто обновляемых данных.

                    На самом начальном этапе разработки платформы перед нами возникли следующие задачи:
                    • Хранить у себя товарные базы магазинов (т.е. сведения о каждом товаре всех подключенных в нашу платформу магазинов с полным обновлением 25 млн. товарных позиций каждые 3 часа).
                    • Хранить рекомендации для каждого товара (около 100 млн. товаров содержит от 20 и более рекомендуемых товаров для каждого ключа).
                    • Обеспечение стабильно быстрой выдачи таких данных по запросу.

                    Читать дальше →
                  • Подводные камни A/Б-тестирования или почему 99% ваших сплит-тестов проводятся неверно?

                      image

                      «Горячая» и часто обсуждаемая сегодня тема оптимизации конверсии привела к безусловной популяризации А/Б-тестирования, как единственного объективного способа узнать правду о работоспособности тех или иных технологий/решений, связанных с увеличением экономической эффективности для онлайн-бизнеса.

                      За этой популярностью скрывается практически полное отсутствие культуры в организации, проведении и анализе результатов экспериментов. В Retail Rocket мы накопили большую экспертизу в оценке экономической эффективности от систем персонализации в электронной коммерции. За два года был отстроен идеальный процесс проведения A/Б-тестов, которым мы и хотим поделиться в рамках этой статьи.
                      Читать дальше →
                    Самое читаемое