Привет! Меня зовут Кристина, я MLOps-инженер в Туту. Занимаюсь тем, что помогаю рекомендательным системам добраться до прода со всеми компромиссами, горящими дедлайнами и новыми идеями. 

Эта статья — про один из таких запусков.

В идеальном ML-мире запуск рекомендаций выглядит примерно так: полгода проектируют хранилище признаков (Feature Store), настраивают, откуда и как берутся данные, гоняют тяжёлые расчёты фичей и моделей, а отдельная команда следит, не деградирует ли модель из‑за изменений в данных. 

В реальном бизнесе у тебя есть 5 недель до старта высокого сезона, два инженера, DS и задача: сделать так, чтобы пользователь, который купил билет, сразу увидел релевантный отель. Рассказываем, как мы собрали работающую RecSys v1 на привычном стеке: Kafka, MongoDB, ClickHouse. При этом мы сознательно отказались от перфекционизма ради скорости.

Инженерный вызов здесь не в масштабе и не в алгоритмах, а в контексте. Cross-sell в travel — это не «похожие товары». 

Пример

Пользователь купил билет Москва → Сочи на 10–17 июля: значит, нужно показать отели именно в Сочи, именно на эти даты. 

Коллаборативная фильтрация без контекста поездки — «похожие пользователи → похожие отели» — не знает ни город, ни даты, ни то, что заказ только что оплачен и его ещё нет в DWH. 

Нужен подход, где контекст конкретной поездки — куда, когда, с кем — задаётся явно до ранжирования.

«Правильный» путь —  Feature Store и полноценная ML-платформа, занял бы 4–6 месяцев. Бизнесу нужно было проверить гипотезу на живом трафике. Мы собрали v1 на том, что уже работало в проде, с некоторыми компромиссами и без иллюзий насчёт идеальной архитектуры.