Гибкое управление Data Science-продуктами Управление командой
87% DS-проектов не доходят до прода.
Попытки выстроить процесс в AI-продукте при помощи практик, работающих в классическом Software Engineering, проваливаются.
Ключевые проблемы: сложно взаимодействовать с заказчиком-профаном в AI, множество проблем с доступом, верификацией, трансформацией и валидацией данных, тяжело отслеживать и объяснять результаты AI/ML и т.д.
Мы обсудим, как правильно построенный процесс DS-проекта может помочь исправить ситуацию.
* Почему Scrum не подходит для DS.
* Как выстроить взаимодействие с бизнесом.
* Какие роли, артефакты и мероприятия нужны.
* Без каких технических практик нельзя обойтись.
Основатель ScrumTrek, Agile Coach.
Окончил МФТИ. Прошел вполне типичную карьеру от младшего разработчика до менеджера проектов в различных софтверных компаниях. В компании Люксофт выстраивал процессы разработки.
В 2008 году основал компанию ScrumTrek, которая консультирует, проводит тренинги и помогает компаниям внедрять гибкие подходы. Среди клиентов ScrumTrek такие компании, как Beeline, Megafon, Яндекс, Rambler, Skype, Альфа-Банк, Сбербанк и другие.