Tinkoff Lab

В этом проекте мы хотим улучшить существующие методы рекомендаций для следующей корзины товаров. Сейчас эта тема используется на практике, например, для наполнения корзины в супермаркете, а методы рекомендаций не идеальны.

В рамках проекта предлагается придумать новый метод, который смог бы улучшить результаты с помощью:

• генеративных подходов, когда мы генерируем корзину целиком, а не набираем элементы с наибольшей релевантностью
• offline-rl-алгоритмов, чтобы максимизировать произвольный набор метрик
• contrastive learning для улучшения качества рекомендаций

Требования для будущих лаборантов:

• Знание PyTorch
• Базовые знания математического анализа, теории вероятностей и линейной алгебры
• Понимание, как работает Трансформер

Идеально, если вы:

• Имеете опыт написания текстов на английском языке
• Уже публиковали свои исследования
• Понимаете, как работают рекомендательные системы

Визуальные креативы влияют на эффективность маркетинговых кампаний и используются в большинстве коммуникаций: сторис, обложки материалов, дизайн-элементы приложений. Чтобы ускорить процесс создания изображений и сделать его дешевле, необходимо исследовать возможности моделей диффузионного синтеза для генерации изображений. При этом соблюдая все требования, и сохраняя стилистику.

В рамках проекта мы будем создавать комплексное решение для стабильной генерации качественного визуального контента, который будет удобен для пользователя. Для этого будем использовать процедурный синтез в Blender + 2D-стилизации, и постобработки рендера и full-diffusion-подходов для end-to-end-синтеза изображений.

Требования для будущих лаборантов:

• Знание Python и PyTorch
• Базовые знания git и NLP
• Опыт в DL

Идеально, если вы:

• Имеете опыт работы с Stable Diffusion, Midjourney, DreamBooth и др.
• Работали с Automatic и в Blender
• Имеете опыт дообучения StableDiffusion под домен