Яндекс Доставка: как LLM определяет точный адрес, где применяется ML и что такое батчинг

Всем привет! Это новый выпуск подкаста I like techno о технологиях от Городских сервисов Яндекса. В этом ролике обсудим, как в Яндекс Доставке используется ML и как LLM помогает систематизировать комментарии пользователей, чтобы исполнитель быстрее находил точку на карте. Разберемся, как устроены алгоритмы поиска и назначения партнеров сервиса, а ещё помечтаем об идеальном мире доставок в будущем и поделимся, откуда в этих мечтах ТРИЗ. Спикеры эпизода: Павел Иванцов — ведущий разработчик группы продуктового развития диспатча Яндекс Доставки Дмитрий Клебанов — руководитель группы ML-исследований Яндекс Доставки Сергей Хорошеньких — руководитель службы исследований и разработки Яндекс Доставки Андрей Нарцев — руководитель группы прикладного ML Яндекс Доставки Если вам понравился ролик, поддержите его лайком и подпиской на канал, чтобы о нашем проекте узнали больше людей. Приятного просмотра! В ЭТОМ ВЫПУСКЕ: 00:00 – Вступление 01:00 – Что такое модель движения заказов? 02:32 – Как спрогнозировать время на выполнение доставки? 09:14 – Что меняется в модели движения при назначении исполнителя? 10:45 – Как большой объем задач в системе не замедляет сервис Яндекс Доставки? 13:56 – Планы и решения для развития Яндекс Доставки 17:03 – Как человеческий фактор влияет на скорость доставки? 18:43 – Как курьеры помогают улучшать качество и скорость доставки? 25:45 – Что влияет на эффективность и работоспособность Яндекс Доставки? 31:27 – Какой будет доставка в будущем? 32:45...