Ранжирование рекламы в Яндекс.Дзен

Data Science
Air 5

Тезисы

Яндекс.Дзен — сервис персональных рекомендаций, который подбирает уникальный контент по интересам пользователей. На основании рекомендаций Дзена мы создаем рекламу нового образца, интересную пользователям и полезную рекламодателям.

В своём докладе я расскажу, как мы запускали нашу рекламную площадку с точки зрения ML. О том, как устроен пайплайн рекомендаций рекламы. О сложностях, с которыми мы столкнулись при запуске. О простых и практичных ML-решениях, которые помогли нам вырастить дочитывания в полтора раза. О том, насколько важен правильный таргет в обучении. И о новых вызовах и интересных задачах, которые нам предстоит решить.

Аудитория и уровень

Ожидается понимание базовых принципов и задач машинного обучения.

 

Запись доступна участникам, которые оплатили участие в CodeFest О!.

Зарегистрироваться Залогиниться

Яндекс.Дзен

Борис Шарчилев

Закончил мехмат МГУ и ШАД, был аспирантом University of Amsterdam, работал в отделе прикладных исследований Яндекса. В Яндекс.Дзене руководит группой алгоритмического управления трафиком, которая занимается ранжированием рекламы, продуктовыми задачами ранжирования платформы и внешних сайтов.

Закончил мехмат МГУ и ШАД, был аспирантом University of Amsterdam, работал в отделе прикладных исследований Яндекса. В Яндекс.Дзене руководит группой алгоритмического управления трафиком, которая занимается ранжированием рекламы, продуктовыми задачами ранжирования платформы и внешних сайтов.