Аутстаф data science разработчика для создания алгоритма сервиса с ML-функционалом
Задача
Для создания нашего сервиса в ключевых модулях необходимо разработать алгоритмы с ML-функционалом и сетями LLM, чтоб достичь необходимого уровня качества, скорости, стоимости и стабильности выполнения задач проекта.
Входные параметры:
некластеризованное семантическое ядро (СЯ), с нерелевантными ключевыми запросами.
Клиент
NDA
Срок работы
6 месяцев
Задачи проекта:
Определение тематики ключевого запроса
Ожидаемый результат:
релевантные целям проекта ключевые запросы в СЯ, при этом корректно кластеризованных по группам и верно соотнесённых к урлам сайта.
Определение типа ключевого запроса
Кластеризация СЯ
Часы
200 часов
Распределение кластеров по урлам
Технологии
Python
Решение
На текущий момент реализован baseline 2-х задач проекта: задачи по определению типа ключевого запроса и задачи по кластеризации. Точность работы обоих алгоритмов ~90%, при этом экономическая выгода от формата реализации ожидается выше прогнозируемой за счёт оптимально подобранных методов. Также запланированы работы по улучшению точности работы обоих алгоритмов.
Отзывы
«Очень радует, что ML-специалист, которого нам предоставили, совершенно прозрачно делится всем процессом и комментирует результаты с их особенностями, предлагает оптимальные решения, грамотно разбивает работу по этапам и старается учитывать экономику решений при разработке. Ещё могу добавить, что он подходит к своей работе ответственно и регулярно отчитывается по статусу проекта и проделанным задачам.»