個人化

作為印度一家領先電子商務平台的首席工程顧問，我領導開發了一項突破性功能：實時個人化信息流，徹底改變了用戶在我們應用程序中發現和參與內容的方式。這個受抖音啟發、為電子商務量身定制的功能顯著提高了用戶參與度和在平台上花費的時間。 項目概述 #我們的目標是創建一個動態、吸引人的信息流，以： 為每個用戶實時提供個性化、相關的內容 提高用戶參與度和在應用上花費的時間 推動產品發現和銷售 利用用戶生成的內容和精選品牌內容 技術方法 #關鍵組件 # 內容聚合系統：收集和處理各種類型的內容（用戶生成、品牌創建、產品信息） 實時個性化引擎：利用人工智能/機器學習為每個用戶提供個性化內容 基於標籤的內容分類：實施複雜的標籤系統，以實現高效的內容分類和檢索 高性能內容交付：確保流暢、無緩衝的內容串流 技術堆疊 # 後端：使用 FastAPI 的 Python，用於高性能 API 端點 機器學習：TensorFlow 和 PyTorch 用於推薦模型 實時處理：Apache Kafka 和 Flink 用於流處理 數據庫：MongoDB 用於內容元數據，Redis 用於緩存 內容交付：AWS CloudFront 和 Elastic Transcoder 用於視頻處理和交付 主要功能 # 個性化內容排名：開發了一種算法，根據用戶偏好、行為和實時參與指標對內容進行排名

作為 Hike Limited 機器學習團隊的負責人，我主導開發了一個創新的、人工智能驅動的方言貼圖鍵盤。這個項目旨在通過智能地根據多語言輸入（包括印地英語、泰米爾英語和各種其他語言組合）推薦貼圖，從而革新用戶表達方式。 項目概述 #我們的目標是創建一個智能貼圖推薦系統，能夠理解和回應多樣化的語言輸入，同時根據個別用戶的偏好和互動來個性化推薦。 技術方法 #核心技術 # 使用 Python 進行後端開發和模型訓練 使用 TensorFlow 和 TensorFlow Lite 進行模型開發和設備端推理 使用自然語言處理（NLP）技術進行語言理解 使用 BigQuery 進行數據存儲和分析 使用 Airflow 進行工作流程編排 主要特點 # 多語言輸入處理：開發能夠理解和解釋混合語言輸入的 NLP 模型。