目前在小红书负责推荐中台的架构与开发工作,统一标准支持了若干创新业务及主端业务。曾在阿里巴巴参与大几千万 DAU feed 流产品推荐系统开发以及推荐中台实现,并先后参与内部十几款创新产品推荐搜索方向的中台化支持。更早前在小米、京东负责公司级 KV、关系型存储、跨 IDC 实时数据同步等系统的设计与开发。
目前在小红书负责推荐中台的架构与开发工作,统一标准支持了若干创新业务及主端业务。曾在阿里巴巴参与大几千万 DAU feed 流产品推荐系统开发以及推荐中台实现,并先后参与内部十几款创新产品推荐搜索方向的中台化支持。更早前在小米、京东负责公司级 KV、关系型存储、跨 IDC 实时数据同步等系统的设计与开发。
本次演讲主要介绍小红书推荐中台如何帮助业务同学快速启动一个推荐系统。业务同学只需要通过配置就可以创建一个最小可运行的推荐系统,包括召回,排序,推荐历史等微服务。业务同学可以按需要对这个最小的系统进行扩展,比如可以引入新的排序模型,或新的召回渠道;不同业务的特征统一管理,不需要在各个业务重复开发等。目前,小红书的推荐中台已经接入除主页推荐之外的多个推荐场景。
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