Jako vedoucí týmu strojového učení ve společnosti Hike Limited jsem vedl vývoj inovativního systému matchmakingu řízeného umělou inteligencí pro Rush, herní síť Hike s reálnými penězi. Naším cílem bylo vytvořit férový, poutavý a vysoce personalizovaný herní zážitek automatickým párováním hráčů na základě jejich úrovně dovedností, herního chování a celkové uživatelské zkušenosti.
Jako vedoucí týmu strojového učení ve společnosti Hike Limited jsem vedl vývoj sofistikovaného systému umělé inteligence pro detekci a zmírnění škodlivého hlášení v metaverzu Vibe. Tento projekt byl klíčový pro udržení bezpečného a důvěryhodného prostředí, ve kterém mohou uživatelé interagovat a spojovat se ve virtuálních prostorech.
Jako vedoucí týmu strojového učení ve společnosti Hike Limited jsem vedl vývoj sofistikovaného systému párování řízeného umělou inteligencí pro Vibe, inovativní metavesmírnou síť přátelství od Hike. Naším cílem bylo vytvořit smysluplná spojení optimálním výběrem uživatelů pro virtuální místnosti, čímž se zlepšil celkový sociální zážitek v metavesmíru.
Jako konzultant strojového učení ve společnosti Hike Limited jsem pracoval na vývoji špičkových modelů počítačového vidění pro Hikemoji, projekt zaměřený na generování cool avatarů přímo ze selfie uživatelů. Tato inovativní funkce výrazně zvýšila zapojení uživatelů a personalizaci v rámci platformy Hike.
Jako hlavní inženýrský konzultant pro přední e-commerce společnost v Indii jsem vedl transformativní projekt migrace naší platformy z Magento na vlastní řešení založené na Pythonu. Tento ambiciózní podnik nejen modernizoval naši technologickou základnu, ale také připravil půdu pro bezprecedentní škálovatelnost a inovace.
V neustále se vyvíjejícím digitálním prostředí potřebují obsahové platformy jako Momspresso robustní datovou infrastrukturu pro poskytování personalizovaných zážitků svým uživatelům. Dnes se s vámi rád podělím o poznatky o škálovatelném datovém potrubí, které jsme vybudovali pro Momspresso a které pohání jejich analytické a doporučovací systémy.
V rychle se vyvíjejícím prostředí e-commerce se personalizace stala klíčovým rozlišovacím prvkem pro firmy, které se snaží zlepšit uživatelskou zkušenost a zvýšit konverze. Jako největší indický hráč v oblasti e-commerce s brýlemi a jednorožec mezi startupy si Lenskart uvědomil potřebu využít nejmodernější techniky datové vědy k poskytování personalizovaných doporučení produktů své rozsáhlé zákaznické základně. Tento článek se zabývá mou zkušeností jako konzultanta datové vědy, který pracoval na inovativním doporučovacím systému, jenž změnil způsob, jakým uživatelé Lenskartu objevují a interagují s produkty brýlí.
V neustále se vyvíjejícím světě e-commerce vyžaduje vytvoření platformy, která vyniká, jak technickou odbornost, tak inovativní myšlení. Tento článek popisuje mou zkušenost s vytvořením špičkového e-commerce řešení, které nejen splnilo, ale překonalo očekávání klienta, integrací vlastních platebních řešení a sociálních funkcí.