当Wayfair的顾客购买一种适合自己家的产品时，颜色扮演着重要的角色。例如，一位顾客可能会说:“我在找一把绿色的椅子。”或者她可能会说:“我在找一把蓝绿色的椅子。”这些客户颜色搜索故事可能有不同的版本。作为Wayfair的数据科学家，我们希望通过算法从产品中提取颜色信息，并分配客户友好的颜色名称来解决这些客户问题。

伙伴之家的模块联盟案例

在这篇博客文章中，你将深入了解我们的Wayfair CastleGate物流团队，他们开发和设计的技术使我们能够将2200万件产品从制造商运送到客户家中。这将是我们物流技术团队系列文章的第一篇，为我们的挑战，什么驱动/激励我们，以及我们如何在Wayfair工作提供见解!跟随我们，了解更多在Wayfair工作的感受!

当你想到“Kubernetes”时，第一个出现在脑海中的词可能不是“frontend”。在Wayfair，我们的前端基础设施与Kubernetes紧密集成，包括一个生成与Kubernetes集成的前端应用的工具箱。

如果你是在Wayfair购物的数千万客户中的一员，那么你已经体验过机器学习和数据平台团队构建的众多技术之一。bob官方网站我们为Wayfair的业务、工程和数据科学团队提供服务，他们正致力于解决最有趣和令人满意的挑战之一——帮助我们的客户实现他们的梦想家园。

Wayfair的数据科学家如何构建可扩展的ML系统，以编程方式优化营销决策。

Wayfair并不是一个家喻户晓的名字，但技术一直是我们所做一切的中心。当联合创始人Niraj Shah和Steve Conine创建我们的第一个网站racksandstands.com时，他们为未来制定了雄心勃勃的计划。随着他们建立了250多个网站，他们利用数据来了解如何最好地扩展他们的努力，在不同的Home类别中提供更好的购物体验。

在之前的文章中，我们介绍了云计算之旅是如何开始的，讨论了测试和验证，并讨论了内部流程，这些流程使我们能够进行快速迭代并帮助实现可预测的交付。

为什么我们决定模块化