Границы pricing-системы при закрепленных курьерах
Курьеры закреплены за юнитом и зоной, а pricing-система не управляет расписанием. Как это ограничение должно повлиять на дизайн ML решения?
Ответить самому
Сначала сформулируйте ответ как на собеседовании, затем откройте разбор и оцените себя.
Короткий ответ
Модель использует состояние логистики как constraint или feature, но не оптимизирует недоступные рычаги. Decision policy должна выбирать цену внутри управляемого action space.
Полный разбор
Если курьеры закреплены за конкретным рестораном или зоной, pricing-система не должна предполагать, что может перераспределить supply между зонами. Это меняет action space: система управляет fee/threshold/availability предложения, а не расписанием и маршрутизацией курьеров.
Логистические признаки остаются важными. Высокая загрузка кухни или курьеров может повысить ожидаемую стоимость, ограничить aggressive discounts или включить fallback. Но optimization layer не должен выбирать действие, которое требует внешнего операционного изменения без владельца.
Такой дизайн делает ML решение реалистичным: модель принимает ограничения как данность, явно документирует unmanaged variables и не обещает бизнес-эффект за счет рычагов, которых у продукта нет.
Теория
В ML System Design action space должен совпадать с реальными рычагами продукта. Иначе модель оптимизирует недостижимый сценарий.