Целью научной статьи является представление исследования архитектуры рекомендательного сервиса, разработанного для помощи абитуриентам в выборе направления подготовки в вузе. Главной функцией сервиса выступает предоставление абитуриентам персонализированных рекомендаций по подготовке на основе их предпочтений, интересов, академических достижений и рейтинга учебного заведения. Архитектура базируется на принципе клиент-серверного взаимодействия, когда клиенты могут получать персонализированные рекомендации и взаимодействовать с сервисом через веб-интерфейс. В статье были решены следующие задачи: выполнены архитектурная декомпозиция и описание основных компонентов сервиса; представлен метод машинного обучения, включая алгоритм коллаборативной фильтрации, который применяется в сервисе и позволяет учитывать предпочтения и предложения других абитуриентов с похожими интересами и образовательным профилем; разработаны рекомендации по выбору пользовательского интерфейса для удобного взаимодействия с сервисом; проведены контрольные примеры с целью оценки эффективности работы рекомендательного сервиса. Исследование показывает, что использование метода коллаборативной фильтрации в архитектуре сервиса позволяет достичь высокой точности и удовлетворения абитуриентов при предоставлении рекомендаций по выбору направления подготовки в вузе. Статья имеет практическую значимость, так как представляет собой реальное применение метода машинного обучения и архитектуры сервиса для помощи абитуриентам в выборе направления подготовки. Результаты исследования могут быть полезными для разработки подобных сервисов в образовательной сфере.