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Cómo construir un sistema de recomendación en TravelTech en 5 semanas: Kafka y MongoDB en lugar de Feature Store

Un ingeniero de MLOps de Tutu describe cómo se construyó un sistema de recomendación desde cero en cinco semanas utilizando Kafka, MongoDB y ClickHouse, evitando deliberadamente un Feature Store por rapidez. El sistema sugiere hoteles después de la compra de un billete de transporte, empleando datos de pedidos en tiempo real de Kafka y características por lotes nocturnas de ClickHouse, todo almacenado en MongoDB para una inferencia rápida.

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