Наука доставки R&D в продакшн

Спикер: Валентина Хлебутина Руководитель направления R&D для B2C. Специализация: вывод на рынок ML-решений и трансформация RnD-команд через внедрение продуктовых методологий Создание ML-модели с высокими метриками — это только начало. Настоящая задача — преодолеть разрыв между прототипом и промышленной эксплуатацией, где 80% разработок не доходят до пользователя. Успешный вывод технологии в продакшен — это сложная сфера, выходящая далеко за рамки Data Science. Доклад раскрывает, что необходимо построить кроме модели, чтобы она стала частью работающего продукта. Мы обсудим полный цикл превращения гипотезы в ценность: — Этапы и подводные камни: от сбора требований, создания продуктового видения, декомпозиции задачи до мониторинга и поддержки в продакшне. На каких этапах закладываются фундаментальные риски и как их избежать — Критерии успеха: как перевести расплывчатые «хотелки» продукта и бизнеса на язык конкретных технических метрик и целей для технической команды — Сопоставление технологий и продукта: почему начинать диалог с продуктовой командой нужно до начала исследований и как сохранить драгоценное время в постоянной гонке с конкурентами. Подробнее про AI R&D Сбера: https://developers.sber.ru/kak-v-sbere/teams/machine_learning