The independent contractors who do deliveries through DoorDash — “Dashers” — pick up orders from merchants and deliver them to customers.
Category Archives: AI & ML
How DoorDash is pushing experimentation boundaries with interleaving designs
We’ve traditionally relied on A/B testing at DoorDash to guide our decisions.
Beyond the Click: Elevating DoorDash’s personalized notification experience with GNN recommendation
DoorDash has redefined the way users explore local cuisine.
Building DoorDash’s product knowledge graph with large language models
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.
Improving ETAs with multi-task models, deep learning, and probabilistic forecasts
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, incluyendo 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.
Personalización de la experiencia de la página de la tienda minorista DoorDash
La misión de la experiencia de compra minorista de DoorDash busca combinar lo mejor de las compras en persona con el poder de la personalización.
Transformación de MLOps en DoorDash con Machine Learning Workbench
Resulta divertido que un ser humano escriba un artículo sobre inteligencia artificial en una época en la que los sistemas de IA, impulsados por el aprendizaje automático (ML), están generando sus propias entradas de blog.
Cómo DoorDash mejora las predicciones navideñas mediante un enfoque ML en cascada
En DoorDash, generamos previsiones de oferta y demanda para planificar de forma proactiva las operaciones, como adquirir el número adecuado de Dashers (conductores de reparto) y añadir una paga extra cuando prevemos una baja oferta.
Cómo DoorDash creó un modelo de aprendizaje conjunto para la previsión de series temporales
En las aplicaciones de previsión del mundo real, es un reto equilibrar precisión y rapidez.