Saya ingin membangun sebuah engine rekomendasi berbasis kecerdasan buatan yang secara otomatis menyarankan layanan paling relevan kepada setiap pengguna berdasarkan data perilaku dan preferensi mereka. Ruang lingkup pekerjaan: • Memetakan skema data pengguna yang sudah ada, lalu membuat pipeline ETL sederhana untuk pembersihan dan feature engineering. • Mendesain dan melatih model rekomendasi layanan—boleh collaborative filtering, content-based, atau pendekatan hybrid yang Anda nilai paling cocok. • Menyediakan API atau fungsi callable agar aplikasi utama bisa meminta rekomendasi secara real-time. • Menyiapkan metrik evaluasi (mis. precision@k, recall, MAP) serta laporan singkat hasil pengujian. • Dokumentasi penggunaan dan saran pemantauan agar model tetap akurat seiring pertambahan data. Saya terbuka pada penggunaan Python, TensorFlow, PyTorch, atau library serupa selama solusi akhir stabil dan mudah di-maintain. Beri tahu saya estimasi waktu, pendekatan model, dan kebutuhan akses data saat mengajukan penawaran.