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Wie man in 5 Wochen ein Empfehlungssystem in TravelTech aufbaut: Kafka und MongoDB statt Feature-Store

Ein MLOps-Ingenieur von Tutu beschreibt, wie ein Empfehlungssystem in fünf Wochen von Grund auf mit Kafka, MongoDB und ClickHouse aufgebaut wurde, wobei bewusst auf einen Feature-Store verzichtet wurde, um schneller zu sein. Das System schlägt Hotels nach dem Kauf eines Transporttickets vor, nutzt Echtzeit-Bestelldaten aus Kafka und nächtliche Batch-Features aus ClickHouse, die alle in MongoDB für schnelle Inferenz gespeichert werden.

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