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Schnellfragen
Wir analysieren Ihre historischen Interaktionsprotokolle, Suchanfragen und Katalog-Metadaten, um vielversprechende Empfehlungsmuster zu identifizieren.
Wir entwickeln automatisierte Daten-Pipelines auf Apache Spark zur Bereinigung und Verarbeitung von Klicks, Aufrufen und Transaktionsdaten.
Wir trainieren kollaborative Filter, Matrix-Faktorisierung und Deep-Learning-Ranking-Modelle unter Verwendung von TensorFlow Recommenders.
Wir speichern vorberechnete Empfehlungsvektoren in Redis-Datenbanken, um Vorschläge in Millisekunden abzurufen.
Wir stellen die Empfehlungs-Engines als sichere REST-APIs bereit und binden diese an Ihre Anwendungen an.
Wir führen A/B-Tests durch, um Klickraten zu überwachen und Modell-Hyperparameter zur Maximierung der Conversion-Rate anzupassen.
Wir glauben an radikale Transparenz. Sie werden immer wissen, wo Ihr Projekt steht und was als nächstes kommt.
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