Как построить систему рекомендаций в TravelTech за 5 недель: Kafka и MongoDB вместо Feature Store
MLOps-инженер из Tutu рассказывает, как с нуля за пять недель была построена система рекомендаций с использованием Kafka, MongoDB и ClickHouse, сознательно отказавшись от Feature Store ради скорости. Система предлагает отели после покупки билета на транспорт, используя данные о заказах в реальном времени из Kafka и ночные пакетные признаки из ClickHouse, все хранится в MongoDB для быстрого вывода.
Habr — хаб ML12.08 · 16:01
