Impacto seleccionado
Machine learning que llega a producción y mueve la métrica.
Casos profesionales de ranking, ML causal, serving a gran escala y evaluación de LLMs. Los detalles públicos se limitan al diseño de alto nivel y a resultados previamente divulgados.
Descubrimiento personalizado y ranking de productos
Reemplazo de una landing estática de afiliados por un feed continuo y personalizado, medido mediante un experimento controlado multinacional.
Motor de remarketing con ML causal
Motor de decisiones de extremo a extremo para audiencia, momento y contenido, evaluado contra holdouts persistentes en ocho países.
Arquitectura de serving para ML en producción
Arquitectura híbrida batch y tiempo real que convierte scores, comportamiento en vivo y reglas en decisiones de personalización de baja latencia.
Evaluación de LLMs aplicados a recomendación
Metodología de evaluación offline para retrieval y recomendación asistida por LLMs, construida alrededor de ground truth e incertidumbre.