En DoorDash, los usuarios suelen realizar búsquedas utilizando consultas precisas que componen múltiples requisitos.
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DoorDash aprovecha la potencia de los grandes modelos lingüísticos para realizar compras sin interrupciones.
Foto: Cortesía de The AI Conference
Imagínese un bullicioso mercado en el que los consumidores se conectan sin problemas con los comerciantes locales para recibir todo tipo de productos, desde alimentos hasta regalos, en la puerta de su casa.
Parte 1: Proyectos de prácticas de verano de DoorDash 2024
DoorDash ofrece un atractivo programa de prácticas en el que los becarios de ingeniería de software se integran profundamente en nuestros equipos de ingeniería, lo que les permite adquirir experiencia práctica y real que complementa su aprendizaje académico.
Precisión en movimiento: Aprendizaje profundo para predicciones ETA más inteligentes
En el vertiginoso mundo de la entrega de alimentos, las predicciones precisas de la hora estimada de llegada (ETA) no son sólo una comodidad, sino un componente esencial de la eficacia operativa y la satisfacción del cliente.
Camino hacia la automatización de alta calidad del soporte Dasher basado en LLM
Los contratistas independientes que hacen entregas a través de DoorDash - "Dashers"- recogen los pedidos de los comerciantes y los entregan a los clientes.
Cómo DoorDash está superando los límites de la experimentación con diseños intercalados
Tradicionalmente, en DoorDash hemos confiado en las pruebas A/B para guiar nuestras decisiones.
Más allá del clic: Elevando la experiencia de notificación personalizada de DoorDash con la recomendación GNN.
DoorDash ha redefinido la forma en que los usuarios exploran la cocina local.
Creación del grafo de conocimiento de productos de DoorDash con grandes modelos lingüísticos
DoorDash’s retail catalog is a centralized dataset of essential product information for all products sold by new verticals merchants – merchants operating a business other than a restaurant, such as a grocery, a convenience store, or a liquor store.
Mejora de las ETA con modelos multitarea, aprendizaje profundo y previsiones probabilísticas
The DoorDash ETA team is committed to providing an accurate and reliable estimated time of arrival (ETA) as a cornerstone DoorDash consumer experience.
Experimente más rápido y con menos esfuerzo
Experimentos de política empresarial mediante diseños factoriales fraccionales
En DoorDash, nos esforzamos constantemente por mejorar nuestros procesos de experimentación abordando cuatro dimensiones clave, incluida la velocidad para aumentar el número de experimentos que podemos llevar a cabo, el trabajo para minimizar nuestros esfuerzos de lanzamiento y análisis, el rigor para garantizar un diseño experimental sólido y análisis robustamente eficientes, y la eficiencia para reducir los costes asociados a nuestros esfuerzos de experimentación.