Rich Anchor làm gì?

Mình đã nghỉ Viettel sau 5 năm, giờ đang làm ở một nhóm khởi nghiệp có tên gọi Rich Anchor, vâỵ Rich Anchor (dịch là Mỏ neo vàng) làm gì? Mình làm gì ở đó?
Rich Anchor làm gì?
Ngắn gọn dễ hiểu thì Rich Anchor đang làm một hệ thống trung gian, giúp cho các công ty có nội dung phân phối các nội dung phù hợp nhất cho từng khách hàng riêng biệt, dựa vào sở thích của khách hàng đó.
Ví dụ Alezaa có nội dung là sách điện tử, dựa vào lịch sử đọc sách của khách hàng, Rich Anchor dự đoán khách hàng thích những loại sách nào, đẩy cho Alezaa danh sách các cuốn sách để Alezaa hiển thị cho từng khách hàng. Việc của team Rick Anchor là thu thập lịch sử đọc sách/lướt web của khách hàng, tìm ra sở thích của họ, những nội dung mà họ quan tâm, gợi ý họ những nội dung mới mà có thể họ thích nhưng họ lại chưa biết nội dung đó tồn tại.
Nghĩa là ngoài các danh sách “Bài mới nhất”, “Bài nhiều người đọc nhất”, thì thêm một danh sách “Bài phù hợp với bạn” hay “Có lẽ bạn sẽ quan tâm”.
Team Rick Anchor gồm những ai?
Xuta Le – hay còn gọi là Le Xuan Thanh – sys admin kiêm chuyên gia big data.
Tung Ha – tên thật là Ha Thanh Tung – Scrum Master, kiêm backend dev, kiêm CEO.
Nhatuan hoặc Tuannha – tên đầy đủ Nguyễn Hà Anh Tuấn – Chuyên gia machine learning, deep learning, AI loằng ngoằng gì đó, kiêm cả chụp ảnh dạo Bờ Hồ.
Xuan Khoai – Phạm Xuân Khoái – thành viên mới nhất, vừa gia nhập, chuyên gia machine learning.
Thai Phi – Phí Hồng Thái – mình, backend dev, chuyên gia phi tiêu.
Cụ thể thì mình làm gì ở Rick Anchor?
Alezaa hợp tác với Eva.vn, ví dụ như bạn vào link này http://eva.vn/ba-bau/thu-thai-ngay-nay-da-khac-xua-c85a255693.html
Sẽ thấy ở dưới bài viết, có một đoạn có ô “Nhập tên sách và đọc ngay”, và danh sách một số cuốn sách, việc lựa chọn hiển thị cuốn sách nào ở đó chính là việc của team bọn mình. Tại sao khi người đọc đọc bài viết trong mục “Bà bầu”, hệ thống lại trả về các cuốn sách/tạp chí: “Sex và những thứ khác”, “Dạy con kiểu Do Thái”, “Mẹ yêu bé” số 219, “Trái cây” (Từ điển hình ảnh cho bé), “Nàng tiên cá”, “Cẩm nang con trai”, “Mẹo quản lý tài chính sau kết hôn”, “Nghệ thuật sống chung hòa hợp”…
Công việc của mình là xử lý dữ liệu đầu vào cho cái “hộp” recommendation, gồm danh sách URL của eva.vn, dữ liệu bài vở của alezaa, sở thích đọc eva.vn của người đọc …
Không như netflix hay amazon, hệ thống gợi ý của một sản phẩm như alezaa không khó để thực hiện nhưng lại không dễ để có hiệu quả cao. Bởi đọc sách là một việc CHẬM, nó không nhanh như việc quẹt thẻ mua hàng (trên amazon) hoặc nằm lười biếng xem một bộ phim (trên netflix). Đọc một cuốn sách không đơn giản, sách dễ như ngôn tình cũng phải dành một hai ngày đọc mới xong. Những cuốn khó thì có khi phải cần rất nhiều nỗ lực, như đọc “Tư duy nhanh và chậm”, đoạn đầu rất hứng khởi, nhưng càng đọc càng thấy chả hiểu quái gì, chỉ muốn vứt sách đi (và hét lên oh fuck). Do việc đọc sách khó như vậy, dẫn tới con số hiệu quả của hệ thống gợi ý khá là trồi sụt. Bởi nhiều hôm, lướt qua tab For You mà không (dám) click vào gì cả, biết bao giờ mới đọc tới. Thêm vào đó, hiện nay hệ thống chưa ưu tiên các cuốn sách mà người dùng dành nhiều thời gian, tất cả các cuốn trong thư viện của người đọc đều như nhau, dẫn tới người đọc chẳng may click nhầm vào cuốn không thích thì nó cũng được tính như một cuốn họ thích, kết quả là recommend ra cả đống sách/tạp chí mà mình không ưa :))