Тезисы
Расскажу как Евраз в 2021 году внедрил 40 ML-проектов, которые соответствовали ожиданиям и требованиям заказчиков. Сформулирую 7 «принципов отсутствия вины при релизе», которыми мы при этом руководствовались, и как подход Model as a Code связан с поведенческим тестированием моделей. Также, я поделюсь секретом как из старого-доброго Software Engineer превратиться в модного-молодежного ML Engineer!
Под конец поговорим про underlying математику из-за которой финальный тест нужно ВСЕГДА проводить на в точности том же многообразии данных, на котором планируется использование решения.
И обрадую, что ML Engineer-ам не грозит безработица в эпоху автоматизации.
Аудитория
Backend-developer, devops-engineer, qa-engineer, project-manager, product-manager, team-lead, analyst, data-scientist, ml-engineer.
Уровень сложности
Middle.
Презентация (на Я.Диске)
Лидер направления Data Science в Евразе. В анализе данных since 2015. Специализация: железо для DS/ML/DL; производственная аналитика; training loops; распределенные системы; data governance; оптимизация вычислений.
#codefestru #codefest2022 #CodeFest12