Enterprise AI работает совсем не так, как вы представляли

В этом видео я показываю, как на самом деле выглядят AI и ML-проекты в крупном Enterprise. На примере реального деперсонализированного кейса разберём архитектуру системы прогнозирования обслуживания для сети из 15 000 устройств: от источников данных и Data Lake до Feature Store, ML-модели и интеграции результатов прогнозирования в существующие бизнес-процессы. Поговорим о том, почему большинство корпоративных AI-проектов упирается не в выбор модели, а в архитектуру данных, интеграции, требования информационной безопасности и работу с legacy-системами. Если вы архитектор, тимлид, CTO, data engineer, ML engineer или просто интересуетесь тем, как реально внедряют искусственный интеллект в крупных компаниях — это видео для вас. Мои контакты: Телеграм: @BedrosovaYulia https://bedrosova.com/