ML system design

Основа с Senior

Проектирование ML-системы от бизнес-задачи до мониторинга; ведение DS-проекта.

Критерии освоения

Проводит секцию ML system design — бизнес-задача, постановка, данные, метрики, модель, инфраструктура, эксперимент, мониторинг
Ведёт DS-проект от постановки до внедрения с измеримым эффектом
Определяет, где ML не нужен и задачу решают правила или аналитика

Практика. Разобрать письменно 3 задачи ML system design (отток, рекомендации, антифрод) по единой структуре и пройти пробное собеседование.

Спроектируйте ML-систему для предсказания оттока клиентов. Senior
Порядок: бизнес-задача и действие (что сделаем с предсказанием — скидка, звонок; сколько это стоит) → постановка (что такое отток, горизонт, когда предсказываем) → данные и…
Как вы ведёте DS-проект от постановки задачи до внедрения? Senior
Большинство DS-проектов проваливаются не из-за модели, а из-за постановки и внедрения. Этапы: понимание бизнеса (решение, которое изменится, и метрика успеха) → понимание данных →…
Почему хорошая офлайн-метрика модели не гарантирует успех в продакшене и как проверить модель онлайн? Middle
Офлайн-метрика (ROC-AUC, RMSE) считается на исторических данных и не равна бизнес-цели: модель меняет поведение пользователей, данные могли устареть, есть утечки и…

Закрытая бета

На живом собеседовании sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план. Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.