Сходил на оазис. Как же это круто.

Сегодня был мой последний день в TripAdvisor/Viator. Этот период оказался меньше, чем я ожидал, но очень насыщенным и продуктивным. Огромное спасибо команде за поддержку, доверие и отличную атмосферу!

Горжусь тем, чего мы успели достичь. Мы кардинально обновили поиск в Viator, переведя его на современную двухэтапную архитектуру.

Ключевые проекты:

• Запустили семантическую генерацию кандидатов на основе state-of-the-art языковых моделей. За этот проект команда получила внутреннюю R&D награду 🏆.
• Разработали новый ранкер. A/B тест еще идет, но уже показывает стабильный рост конверсии. Надеюсь вскоре увидеть его в продакшене.
• Подготовили генеративные подсказки запросов. Решение получило отличный фидбэк от продактов и включено в планы на внедрение.

Параллельно с продуктовой работой удалось поработать и над исследованиями. Результат — три статьи с аффилиацией Viator на топовых конференциях и воркшопах:

• Balancing Accuracy and Novelty with Sub-Item Popularity. Будет в основной программе RecSys 2025, совместно с University of Glasgow и Politecnico di Bari: https://arxiv.org/abs/2508.05198
• GLoSS: Generative Language Models with Semantic Search for Sequential Recommendation. Принята на OARS @ KDD 2025, совместно с Georgia Tech: https://arxiv.org/abs/2506.01910
• Еще одна работа от нашей команды поиска сейчас на ревью на воркшоп CONSEQUENCES @ RecSys 2025.

О дальнейших планах расскажу позже. Сейчас небольшой отпуск для перезагрузки, а в сентябре жду встречи со многими из вас на ACM RecSys.

Я уже рассказывал про подкаст Recsperts, где хост (Marcel Kurovski) интервьюирует представителей RecSys сообщества.
Сегодня вышел эпизод со мной и моим научным руководителем в качестве гостей.
Там мы обсуждаем применение трансформерных моделей для рекомендательных систем; во много рассуждаем про их проблемы и наши решения этих проблем.

Послушайте 😉

Spotify: https://open.spotify.com/show/6VD2KroeVVimEtUOQ75Q8V

Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/recsperts-recommender-systems-experts/id1587222271

Сайт: https://recsperts.com/30

📄 Наша статья (совместно с Michael Murtagh и Karthik Nagesh) "LLMs for estimating positional bias in logged interaction data" принята на воркшоп CONSEQUENCES’25, который пройдёт в рамках ACM RecSys в Праге.

Эта работа была сделана во время моей работы в Viator. Мы применили подход LLM-as-a-judge для оценки positional bias в сеточном интерфейсе поиска и рекомендаций.
Обычно для этого нужны онлайн-эксперименты (например, случайные перестановки результатов). Мы показали, что можно обойтись офлайн-методами, если LLM даёт достаточно качественную оценку релевантности.

Самое интересное: анализ выявил закономерности, зависящие не только от позиции сверху вниз, но и от строки и столбца в сетке. Такие эффекты одномерные модели не улавливают.

Буду рад обсудить!

Появилась программа воркшопа CONSEQUENCES на RecSys 2025. Приятно видеть себя в хорошей компании с рисерчерами из Google, Spotify, Linkedin и Netflix. Кстати, в целом на RecSys часто вокршопы интереснее чем собственно основная программа.

#RecSys2025

Если кому интересно почитать, статья уже доступна на arxiv!

https://arxiv.org/pdf/2509.03696v1

Я всегда тяготел к исследованиям. Именно ради того, чтобы заниматься рисерчем в области рекомендательных систем, я пошел наа PhD 4 года назад. С окончанием PhD я думал, что продолжать заниматься исследованиями не получится: по разным причинам я не мог оставаться в академии, а выбор индустриальных лабораторий не так велик. Я ошибался, все-таки получилось вернуться в рисерч.

С этой недели я Research Scientist в Spotify. Буду заниматься прикладными и научными исследованиями в области генеративных рекомендательных и поисковых систем, во многом в продолжение моих PhD проектов.

Надеюсь, что это начало долгого пути, на котором удастся внести вклад и в развитие продуктов, и в развитие самой области.