• recommender system
• foodtech
• персонализация
• ML

Как устроено

• модель ранжирования на истории заказов и составе корзины;
• учёт контекста: время суток, день недели, зона доставки;
• обработка новых клиентов и новых позиций меню;
• вывод рекомендаций в карточке заказа и на шаге оформления;
• связка с CRM и системой оформления заказа.

Как проверяли результат

• сравнение с базовым ранжированием по популярности;
• A/B-тест на живом трафике;
• контроль выручки на тысячу показов, а не только кликов.

Как оценивать качество

Добавления в корзину, заказы и выручка на тысячу показов. Сравнение с рекомендациями по популярности.

• логистика
• оптимизация
• маршрутизация
• прогнозирование

Как устроено

• алгоритм оптимизации распределения заказов и курьеров;
• прогнозные ML-модели времени готовности и времени в пути как вход алгоритма;
• учёт ограничений: вместимость, зона, приоритет, окно доставки;
• ручная корректировка диспетчером без потери консистентности;
• пересчёт при новых заказах, опозданиях и выходе курьеров из смены.

Как оценивать качество

Время формирования рейсов, доля опозданий и километры на заказ.

• прогнозирование
• ETA
• foodtech
• ML

Как устроено

• модель времени приготовления по составу корзины и загрузке кухни;
• модель времени доставки по зоне, маршруту и доступности курьеров;
• обновление прогноза на каждом этапе выполнения заказа;
• показ ожидаемого времени клиенту и оператору;
• мониторинг расхождения прогноза и факта на production-данных.

Как проверяем прогноз

Проверяем точность прогноза для коротких и долгих заказов, отслеживаем его устойчивость при изменении спроса и меню.

Как оценивать качество

Ошибка прогноза, в том числе для самых долгих заказов, и доля доставок в обещанном интервале.

• LLM
• MySQL
• аналитика
• text-to-SQL
• визуализация

Как устроено

• разбор вопроса на естественном языке и сопоставление с витриной показателей;
• генерация SQL-запросов с проверкой перед выполнением;
• учёт бизнес-логики метрик: что считается заказом, выручкой, активным клиентом;
• ответ в виде текста, таблицы или графика;
• проверка корректности результата и понятное сообщение, если данных недостаточно.

Как устроен доступ к данным

• read-only-доступ к отдельной реплике или аналитическому хранилищу;
• белый список таблиц и разрешённых операций;
• лимиты на количество и сложность запросов;
• журналирование всех обращений;
• разграничение прав: пользователь видит только свои данные.

Как оценивать качество

Время подготовки ответа и доля корректно обработанных вопросов.