Sistem Rekomendasi
Recommendation Engine iNews
Rekomendasi berita personal berbasis perilaku pengguna.
Backend Developer | 2022 - 2024
Sistem backend di balik kampanye nasional, kontes, dan mesin rekomendasi: apa masalahnya, apa yang saya bangun, dan bagaimana hasilnya.
Membangun backend rekomendasi yang menggabungkan geolokasi dan pola perilaku pengguna untuk personalisasi feed artikel pada audiens media berskala besar.
Mengembangkan layanan rekomendasi yang memadukan sinyal perilaku pengguna dan konteks geolokasi untuk meningkatkan relevansi konten.
Arsitektur layanan difokuskan pada respons cepat dan skalabilitas untuk trafik media yang tinggi.
Dampak utama
- Mengganti daftar artikel yang seragam untuk semua orang dengan feed yang diperingkat per pembaca, memakai lokasi dan perilaku baca sebagai sinyal.
- Menjaga respons rekomendasi tetap cepat pada trafik 55 juta+ impresi per bulan dengan menyajikan data yang sering diakses dari Redis, tanpa menghitung ulang setiap permintaan.
- Memberi artikel lama yang masih relevan kesempatan untuk kembali muncul, bukan tenggelam begitu saja.
Teknologi yang Digunakan
- Go
- MongoDB
- Elasticsearch
- Redis
- Microservices