Продуктовый подход в разработке ML-моделей: организуем работу в data-команде по-новому
Размещено на сайте 14.06.2023
Удачные прототипы ML-моделей все еще не запущены в эксплуатацию? В вашей команде, занимающейся проектами на базе машинного обучения, много исследователей и ни одного инженера? Как организовать работу так, чтобы не только видеть результат, но и с каждой новой функцией модели развивать внутренние наработки и data-продукты? И главный вопрос — как и какими силами поддерживать все созданные артефакты?
Лидия ХРАМОВА, QIWI, team lead data scientist