✅ Обширный опыт успешной монетизации данных
➕ Оптимальная постановка задачи. Успех ml-проекта зависит от глубины понимания оптимизируемого бизнес-процесса, качества и доступности данных, способа интеграции решения, скиллов команды и готовности инфраструктуры. Успешный опыт монетизации данных, позволяет оценить все эти факторы и поставить задачу на старте таким образом, чтобы в минимально возможные сроки можно было получить максимум пользы для компании. Богатый доменный опыт позволяет сразу использовать лучшую практику с учетом специфики бизнеса компании. Хорошим показателем является доведение до бизнес-применения 90+% разрабатываемых моделей в команде.
➕ Продажа и отмена ml-проектов. В силу относительной молодости области анализа данных руководители непрофильных команд редко понимают, как правильно ставить задачи, что машинное обучение может и, главное, как применять его для улучшения своих процессов. Задача руководителя команды - помочь своим коллегам из смежных команд в этом непростом пути поиска точек применения машинного обучения, а также в грамотном объяснении случаев, где оно вовсе не требуется.
🤔 Если вы подаетесь на позицию DS Team Lead, то тщательно изучайте опыт вашего руководителя.
С ростом грейда руководителя должен расти опыт успешной монетизации данных. Тем не менее хардовой опыт является обязательным, ведь рыба гниет с головы.
💬 Верю, что можно прийти на позицию DS Team Lead, будучи синьором и на месте прокачать софт скиллы и набраться опыта со старшим руководителем в монетизации данных. Однако в обратное не верю, а вы?
➕ Оптимальная постановка задачи. Успех ml-проекта зависит от глубины понимания оптимизируемого бизнес-процесса, качества и доступности данных, способа интеграции решения, скиллов команды и готовности инфраструктуры. Успешный опыт монетизации данных, позволяет оценить все эти факторы и поставить задачу на старте таким образом, чтобы в минимально возможные сроки можно было получить максимум пользы для компании. Богатый доменный опыт позволяет сразу использовать лучшую практику с учетом специфики бизнеса компании. Хорошим показателем является доведение до бизнес-применения 90+% разрабатываемых моделей в команде.
➕ Продажа и отмена ml-проектов. В силу относительной молодости области анализа данных руководители непрофильных команд редко понимают, как правильно ставить задачи, что машинное обучение может и, главное, как применять его для улучшения своих процессов. Задача руководителя команды - помочь своим коллегам из смежных команд в этом непростом пути поиска точек применения машинного обучения, а также в грамотном объяснении случаев, где оно вовсе не требуется.
🤔 Если вы подаетесь на позицию DS Team Lead, то тщательно изучайте опыт вашего руководителя.
С ростом грейда руководителя должен расти опыт успешной монетизации данных. Тем не менее хардовой опыт является обязательным, ведь рыба гниет с головы.
💬 Верю, что можно прийти на позицию DS Team Lead, будучи синьором и на месте прокачать софт скиллы и набраться опыта со старшим руководителем в монетизации данных. Однако в обратное не верю, а вы?