Реальный собесGRII RED2026-03-12
GRII RED MLSD: рекомендации в корзине
RecSys System Design собеседование про рекомендации в корзине: item-item baseline, fallback cascade, категории, комплементарность и production serving.
Таймлайн собеседования
Сначала список вопросов и задач по ходу записи. Условие или вопрос можно раскрыть отдельно; решение и разбор спрятаны в отдельной плашке.
00:15:55-00:17:02MLSD кейсconfidence: high
Baseline для рекомендаций в корзине через item-item co-occurrence
RecSysitem-itembaseline
00:18:02-00:20:17MLSD кейсconfidence: high
Что делать, если рекомендации в корзине не нашлись
RecSyscold-startfallbacks
00:35:31-00:40:02MLSD кейсconfidence: high
Как учитывать категории и комплементарность в корзине
RecSyscomplementsdiversity
00:55:43-00:57:27MLSD кейсconfidence: high
Production-архитектура рекомендаций в корзине
RecSysproductiononline inference
Выводы и как готовиться
- Для cart recommendations хороший старт — item-item co-occurrence и популярное по категории как fallback.
- В корзине важнее complements, а не просто похожие substitutes: нужно явно обсуждать категории и diversity.
- Production-ответ должен разделять offline candidates/features и online serving с latency budget, cache и freshness каталога.