Конференция завершена. Ждем вас на HighLoad++ в следующий раз!

Поиск в HeadHunter: как подружить machine learning и production

BigData и машинное обучение

Архитектура ML / MLOps

Java
Поисковые системы
Архитектуры / другое
Machine Learning

Доклад принят в программу конференции

Целевая аудитория

Доклад, в основном, нацелен на backend-разработчиков, которые занимаются/интересуются внедрением машинного обучения в production.

Тезисы

Современные web-сервисы уже практически немыслимы без машинного обучения. Тем не менее эффективное использование в production ML-моделей может быть сопряжено с большим количеством задач на построение архитектуры приложения или оптимизации производительности, которые практически не встречаются в обычной разработке и для которых ещё не выработали стандартных решений.

Именно с такими задачами мы столкнулись в HeadHunter во время внедрения машинного обучения в сервис поиска, и на примере чего хочется обсудить возникшие проблемы и наши решения:
* для взаимодействия между обучением моделей на python и инференсом на java;
* для оптимизации архитектурных решений на java для сложных моделей;
* поведенческие признаки в production;
* а также java и mmap, сериализация и обмен данными между python и java.

Занимается backend-разработкой на java и python.

HeadHunter

HeadHunter — крупнейшая платформа онлайн-рекрутинга в России. Цель — помогать компаниям находить сотрудников, а людям — работу, и делать так, чтобы этот процесс был быстрым и доставлял обеим сторонам только положительные впечатления.

Видео

Другие доклады секции

BigData и машинное обучение