ТЗ сгенерировано чат-гпт :) Все обсуждается в лс.
Вот пример технического задания (ТЗ) для ML-специалиста по разработке рекомендательной системы и умного поиска для интернет-магазина.
cовременный интернет-магазин с более чем 4 миллионами товаров. Для повышения удовлетворенности пользователей и увеличения конверсии необходимо реализовать рекомендательную систему для постов пользователей и товаров, а также систему умного поиска.
### 2. Цели и задачи
**Основная цель:** Разработка эффективной рекомендательной системы и умного поиска, нацеленных на удовлетворение потребностей пользователей и увеличение продаж.
**Задачи:**
- Исследовать и выбрать подходящие алгоритмы для построения рекомендательной системы (коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация, гибридные методы и т.д.).
- Реализовать систему рекомендаций товаров на основе истории покупок и просмотров пользователей.
- Разработать систему рекомендаций для пользовательских постов, основываясь на взаимодействии пользователей с контентом.
- Создать умный поиск с функциями автозаполнения, синонимов и учета популярности товаров.
- Обеспечить интеграцию с текущей инфраструктурой интернет-магазина.
- Провести тестирование и оптимизацию разработанных алгоритмов.
### 3. Функциональные требования
**3.1 Рекомендательная система:**
- **Пользовательские рекомендации:**
- Генерация рекомендаций на основе:
- Истории покупок.
- Истории просмотров.
- Оценок и отзывов.
- Профилем пользователя.
- **Рекомендации для постов:**
- Определение популярных постов на основе взаимодействия пользователей.
- Рекомендации постов с учетом интересов пользователя и контекста.
**3.2 Умный поиск:**
- **Автозаполнение:** Предложение вариантов ввода по мере ввода текста пользователем.
- **Синонимы:** Обработка запросов с синонимами и альтернативными формулировками.
- **Учет популярности:** Ранжирование результатов поиска на основе популярности и недавности товара.
- **Фильтры и сортировка:** Включение фильтров по категории, цене, бренду и т.д.
### 4. Нефункциональные требования
- **Производительность:** Система должна обеспечивать высокую скорость обработки запросов (время ответа — менее 300 мс на запрос).
- **Масштабируемость:** Решение должно поддерживать возможность масштабирования с увеличением объемов данных.
- **Безопасность:** Обязательное соблюдение принципов безопасности данных в соответствии с GDPR или другими актуальными нормами.
### 5. Интеграция и технологии
- **Интеграция с текущей инфраструктурой:**
- Необходимо взаимодействовать с существующей базой данных и API интернет-магазина.
- **Технологии:**
- Использование библиотек для обработки данных и машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
### 6. Сроки
- Исследование и выбор алгоритмов: 2 недели.
- Разработка прототипов: 4 недели.
- Тестирование и оптимизация: 2 недели.
- Полная интеграция и запуск: 2 недели.
**Общий срок выполнения:** 10 недель.
### 7. Ожидаемые результаты
- Запущенная и интегрированная в систему рекомендательная система для товаров и постов.
- Рабочая система умного поиска.
- Формальные отчеты о каждом этапе работы и предоставление документации.
### 8. Бюджет
Обсуждается отдельно в зависимости от предложений и времени выполнения задач.
Разделы:
Опубликован:
26.01.2025 | 09:15 [поднят: 26.01.2025 | 09:15] [последние изменения: 25.01.2025 | 22:22]
Заказ находится в архиве