Online-фичи кухни и доставки для pricing
Какие свежие операционные признаки кухни и курьеров доступны для модели стоимости доставки, и как отделить их от стабильных user/unit features?
Ответить самому
Сначала сформулируйте ответ как на собеседовании, затем откройте разбор и оцените себя.
Короткий ответ
Свежие признаки: backlog кухни, prep time, courier supply, active deliveries, zone load, SLA risk и availability. Стабильные признаки: ресторан, зона, user history и сезонность.
Полный разбор
Операционные признаки делятся по частоте обновления. К быстрым относятся backlog кухни, ожидаемое время приготовления, число заказов в работе, свободные и занятые курьеры, active deliveries, ETA до освобождения, zone load, погодные условия, availability и риск нарушения SLA.
Стабильные признаки обновляются реже: ресторан, зона доставки, исторический спрос, сегмент пользователя, price sensitivity, день недели, сезонность и средний чек. Их можно хранить в offline/nearline feature store, тогда как kitchen/courier state требует streaming или low-latency cache.
В production нужен контракт freshness: какие признаки блокируют decision при устаревании, какие заменяются fallback, а какие можно оставить с warning и мониторингом missing/freshness rate.
Теория
Разделение offline, nearline и online features снижает latency и помогает контролировать drift между train и serving.