パーソナライゼーション

インドの主要なEコマースプラットフォームの主任エンジニアリングコンサルタントとして、私は画期的な機能の開発をリードしました：アプリケーション内でユーザーがコンテンツを発見し、関与する方法を革新するリアルタイムパーソナライズドフィードです。このTikTokにインスパイアされた機能は、Eコマース向けにカスタマイズされ、ユーザーエンゲージメントとプラットフォーム上での滞在時間を大幅に向上させました。 プロジェクト概要 #私たちの目標は、以下を実現するダイナミックで魅力的なフィードを作成することでした： 各ユーザーにリアルタイムでパーソナライズされた関連コンテンツを提供する ユーザーエンゲージメントとアプリ内滞在時間を増加させる 製品発見と販売を促進する キュレーションされたブランドコンテンツと共にユーザー生成コンテンツを活用する 技術的アプローチ #主要コンポーネント # コンテンツ集約システム：様々なタイプのコンテンツ（ユーザー生成、ブランド作成、製品情報）を収集し処理する リアルタイムパーソナライゼーションエンジン：AI/MLを活用して各ユーザーにパーソナライズされたコンテンツを提供する タグベースのコンテンツ分類：効率的なコンテンツカテゴリ化と検索のための洗練されたタグシステムを実装する 高性能コンテンツ配信：スムーズでバッファリングのないコンテンツストリーミングを確保する 技術スタック # バックエンド：高性能APIエンドポイント用のFastAPIを使用したPython 機械学習：推薦モデル用のTensorFlowとPyTorch リアルタイム処理：ストリーム処理用のApache KafkaとFlink データベース：コンテンツメタデータ用のMongoDB、キャッシング用のRedis コンテンツ配信：ビデオ処理と配信用のAWS CloudFrontとElastic Transcoder 主要機能 # パーソナライズされたコンテンツランキング：ユーザーの好み、行動、リアルタイムエンゲージメント指標に基づいてコンテンツをランク付けするアルゴリズムを開発 インタラクティブ要素：ユーザーエンゲージメントを高めるために、いいね、コメント、シェアなどの機能を実装 シームレスな製品統合：コンテンツフィード内に製品情報と購入オプションをシームレスに統合するシステムを作成 コンテンツクリエイターツール：ユーザーとブランドが魅力的なコンテンツを直接作成しアップロードするためのアプリ内ツールを開発

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、私は革新的なAI駆動の方言ステッカーキーボードの開発を主導しました。このプロジェクトは、ヒングリッシュ、タミル英語、その他さまざまな言語の組み合わせを含む多言語入力に基づいてステッカーを知的に提案することで、ユーザーの表現を革新することを目指しました。 プロジェクト概要 #私たちの目標は、多様な言語入力を理解し応答できる賢いステッカー提案システムを作成し、同時に個々のユーザーの好みや相互作用に基づいて提案をパーソナライズすることでした。 技術的アプローチ #コア技術 # バックエンド開発とモデルトレーニングのためのPython モデル開発とデバイス上の推論のためのTensorFlowとTensorFlow Lite 言語理解のための自然言語処理（NLP）技術 データ保存と分析のためのBigQuery ワークフローオーケストレーションのためのAirflow 主要機能 # 多言語入力処理：混合言語入力を理解し解釈できるNLPモデルを開発。 コンテキストに基づくステッカー提案：入力テキストとコンテキストに基づいて関連するステッカーを提案するAIモデルを作成。 デバイス上のパーソナライゼーション：デバイス上の学習とパーソナライゼーションのためにTensorFlow Liteモデルを実装。 連合学習：ユーザーのプライバシーを維持しながらグローバルモデルを更新するシステムを開発。 実装の課題と解決策 # 課題：多様な言語の組み合わせを正確に処理すること。 解決策：大規模な多言語データコーパスでモデルをトレーニングし、高度なトークン化技術を実装。 課題：モバイルデバイスでのリアルタイムパフォーマンスを確保すること。 解決策：TensorFlow Liteを使用してモバイル向けにモデルを最適化し、効率的なキャッシュメカニズムを実装。 課題：パーソナライゼーションとユーザーのプライバシーのバランスを取ること。 解決策：連合学習技術を実装し、中央集中型のデータ収集なしでモデルの改善を可能に。 開発プロセス # データ収集と分析：BigQueryを使用してユーザーの相互作用データを収集・分析し、ステッカーの使用パターンを理解。