DoorDash provides an engaging internship program where software engineering interns are deeply integrated into our Engineering teams, allowing them to gain practical, real-world experience that complements their academic learning.
Catégorie Archives : IA & ML
Precision in Motion: Deep learning for smarter ETA predictions
In the fast-paced world of food delivery, accurate estimated time of arrival, or ETA, predictions are not just a convenience; they’re a critical component of operational efficiency and customer satisfaction.
Path to high-quality LLM-based Dasher support automation
The independent contractors who do deliveries through DoorDash — “Dashers” — pick up orders from merchants and deliver them to customers.
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.
Expérimenter plus vite et avec moins d'efforts
Expériences de politique commerciale à l'aide de plans factoriels fractionnaires
Chez DoorDash, nous nous efforçons constamment d'améliorer nos processus d'expérimentation en tenant compte de quatre dimensions clés, à savoir la vélocité pour augmenter le nombre d'expériences que nous pouvons mener, le labeur pour minimiser nos efforts de lancement et d'analyse, la rigueur pour garantir une conception expérimentale solide et des analyses robustes et efficaces, et l'efficacité pour réduire les coûts associés à nos efforts d'expérimentation.
Personnaliser l'expérience de la page du magasin de détail DoorDash
La mission de l'expérience d'achat au détail DoorDash cherche à combiner les meilleurs aspects de l'achat en personne avec le pouvoir de la personnalisation.
Transformer les MLOps chez DoorDash avec Machine Learning Workbench
Il est amusant pour un être humain d'écrire un article sur l'intelligence artificielle à une époque où les systèmes d'IA, alimentés par l'apprentissage automatique, génèrent leurs propres articles de blog.