个性化

作为印度一家领先电子商务平台的首席工程顾问，我领导开发了一项突破性功能：实时个性化信息流，彻底改变了用户在我们应用程序中发现和参与内容的方式。这个受抖音启发的功能专为电子商务量身定制，显著提高了用户参与度和在平台上花费的时间。

项目概述 #

我们的目标是创建一个动态、吸引人的信息流，以实现：

1. 为每个用户实时提供个性化、相关的内容
2. 提高用户参与度和在应用上花费的时间
3. 推动产品发现和销售
4. 利用用户生成的内容和精选品牌内容

技术方法 #

关键组件 #

1. 内容聚合系统：收集和处理各种类型的内容（用户生成、品牌创建、产品信息）
2. 实时个性化引擎：利用人工智能/机器学习为每个用户提供个性化内容
3. 基于标签的内容分类：实施复杂的标签系统，实现高效的内容分类和检索
4. 高性能内容交付：确保流畅、无缓冲的内容流式传输

技术栈 #

• 后端：使用FastAPI的Python，用于高性能API端点
• 机器学习：TensorFlow和PyTorch用于推荐模型
• 实时处理：Apache Kafka和Flink用于流处理
• 数据库：MongoDB用于内容元数据，Redis用于缓存
• 内容交付：AWS CloudFront和Elastic Transcoder用于视频处理和交付

主要功能 #

1. 个性化内容排名：开发了一种算法，根据用户偏好、行为和实时参与指标对内容进行排名

作为Hike Limited机器学习团队的负责人，我主导了一个创新的、人工智能驱动的本土化贴纸键盘的开发。这个项目旨在通过智能地根据多语言输入（包括印地英语、泰米尔英语和各种其他语言组合）推荐贴纸，从而彻底改变用户表达方式。

项目概述 #

我们的目标是创建一个智能贴纸推荐系统，能够理解和响应多样化的语言输入，同时根据个人用户偏好和互动来个性化推荐。

技术方法 #

核心技术 #

• 使用Python进行后端开发和模型训练
• 使用TensorFlow和TensorFlow Lite进行模型开发和设备端推理
• 使用自然语言处理（NLP）技术进行语言理解
• 使用BigQuery进行数据存储和分析
• 使用Airflow进行工作流编排

主要特性 #

1. 多语言输入处理：开发能够理解和解释混合语言输入的NLP模型。

在当今竞争激烈的零售环境中，客户忠诚度比以往任何时候都更加宝贵。然而，许多企业在实施有效的忠诚度计划时仍然面临困难，往往受到现有销售点（PoS）系统限制的阻碍。Dabba应运而生，这是一个创新解决方案，正在重新构想企业如何在销售点培养客户忠诚度和参与度。

客户忠诚度的演变 #

传统的忠诚度计划通常依赖于塑料卡、复杂的积分系统或需要客户记得使用的独立应用程序。Dabba采取了不同的方法，通过简单的收据将忠诚度功能直接整合到交易过程中。

Dabba的客户忠诚度方法 #

1. 无摩擦注册：使用Dabba，客户只需扫描收据上的二维码即可加入您的忠诚度计划。无需填写表格，无需下载应用程序。

2. 即时奖励：根据客户的购买历史或当前交易价值，直接在收据上打印个性化优惠或积分。

3. 分层忠诚度系统：轻松实施多级忠诚度计划，收据显示客户当前的等级和达到下一级别的进度。