Крик души - почему столько людей позволяют на работе не отвечать другим в тот же день и просто оставлять непрочитанные?

Сталкиваюсь с этим даже в своей команде, когда просишь показать людей телеграмм и там видно, как десятки входящих даже в личку, а не чатах..просто...игнорируются.. А ведь хороший менеджер все равно потом проэскалирует наверх, партнер найдет личный контакт генерального директора, а контрагент еще и позвонит.. И все это потому что кому-то просто было лень за 15 секунд прочитать входящеее и форвраднуть быстро куда следует.

Тут уже делал гайд, как исправиться :) Недавно на встрече прямых по очереди попросил открыть свои телеги и показать unread - в шоке увидел, что половина людей не соблюдает 0inbox >_<

@media_rare

#корпжиза

В тему каналий-манагеров и их компетенций.

Если с организационными способностями и операционным управлением все на поверхности – достаточно одного показательного поста, то как насчет других компетенций?

Возьмем крайний случай – “умение разбираться в людях”.
Всегда недоумевал – как за получасовую / часовую встречу сделать хоть сколько-нибудь точный прогноз вроде того будет ли человек вообще работать, надежный ли он, интересно ли ему то, чем он занимается, будет ли он развиваться в этой области и много-много других выводов.

К счастью, я больше не встречаю у HR в заметках после собеседований “лапуля нормис”, но вот длинные трактаты далекоидущими выводами с часовой встречи, на которым был еще и продакт, а hr задала всего пару вопросов – регулярно. И это прям устоявшаяся мировая практика, целые курсы продают как на такие вопросы отвечать. Осенью я даже потратил пару вечеров чтобы запилит англоязычного бота-тренера который сэмплит тебе вопрос (по которому можно подсказку посмотреть), ты голосовым надиктовываешь ответ, а он дает фидбек – что хорошо, что улучшить – а где красные флаги. Если интересно – ставьте палец вверх, скину в одном из следующих постов.


И вот на днях друг и говорит – “А чему ты удивляешься? Ты вот ml ботал и инженерию всякую, а другие ботали как за 5 секунд понять кто перед тобой и получали в этом опыт”. В тот момент я крепко задумался. Честно говоря, к книгам вроде творчества Алана Пиза я относился примерно как к гомеопатии и заряжанию банок, но мб я просто слишком буквально все воспринимаю?

Помню был сериал “Lie to me” c Тимом Ротом – но будем честны, разве средняя hr по зуму повторяет все приемы-фокусы оттуда?

Поделитесь, пожалуйста, что вы и ваши знакомые используют чтобы понять стоит с человеком работать / связываться / иметь дело или нет?

Это можно заботать? Есть какие-то прям учебники на базе исследований? Какие-то тесты?

#корпжиза

Раз уж зашло про психологию и навыки разбираться в людях, давно задавался вопросом секрета успеха «распутиных» от AI.

Неужели опытные акулы бизнеса и топы не видят что перед ними балаболы? Зачем презентаторов нанимают (а часто еще и уговаривают) руководителями дата-функций? Почему не предлагать им только развлекательные роли?

И вот на днях передали запрос на внешнего эксперта где значилось “из бизнеса (не консультант, не футуролог)”. Неужто наваждение прошло? 🤔

Иногда они себя называют AI-евангелистами, иногда футурологами, кибер-<username> или AI-<username>.

И как от мистического старца Распутина жена тогдашнего правителя ждала чуда в исцелении сына от гемофилии, так и от этих ребят топ-менеджеры ждут каких-то невероятных дизраптов в бизнесе. Чтобы продажи выросли минимум раз в 10, а бонус конкретного топа – раз в сто. 😆

Во время и после найма ребята делают чудесные презентации, владелец и весь топ-менеджмент компании в них влюблены, ловят каждое слово, поддерживают каждый проджект. Что что, а зажигательно, самоуверенно и самовлюбленно презентовать распутины умеют 😂 Но спустя год-полтора настает разочарование и распутиным приходится искать новую компанию (либо аккуратно перестать отсвечивать в этой компании, сохранив за собой пост, и заняться своими делами на стороне). Получается, такой вот подвид чайка-менеджеров.

Встретить их проще всего на бизнес-тренингах, в Сколково и похожих, на конференциях без модерации, круглых столах, панельных дискуссиях.

Как ни странно, работа с такими манагерами может оказаться и весьма денежной (пока у них есть кредит доверия от топов) и внезапно достаточно интересной – ведь в списке того что они успели нафантазировать и наобещать могут оказаться реально полезные нестандартные для конкретной отрасли задачи, которые вполне решаются трансфером и адаптацией технологий из соседнего домена.

Так что для DS сотрудничество с таким визионером-распутиным может оказаться не таким уж и кринжовым, а выгодным и интересным.

PS: песенка 79 года для настроения

Даже статистика не всемогуща )

Пояснительная бригада : там где отверстия от снарядов — укреплять защиту не надо , так как самолеты с такими повреждениями все же дотягивали до базы, а вот если снаряд попадал в оставшиеся места — не долетали, этот пример любят в учебниках по статистике 🙌

#кейсы #ML

Кейс когда топ-манагер оказался далеко не канальей 😎 (правда это был старший вице-президент) , а направил как собрать данных для модели.

Раз в две недели я докладывал топу об успехах советского балета, увеличении надоев и космической программе благодаря внедрению ML, но חלב рано или поздно заканчивается – откуда брать новые фичи для моделей NBO/NBA? Как узнать конкретно почему наше предложение нерелевантное? Это позволит и выборку переразметить и причины попробовать устранить.

Иногда, конечно, приходили на почту поддержки крики души от клиентских менеджеров – в духе “вы там говном упоролись? Зачем мне мне лид про застраховать продукцию клиента? Это рыболовный флот – мне селедку в Атлантическом океане им застраховать?!”.

Короче, сбор обратной связи был реализован специфически – обязательное поле "комментарий", но обычно там стояли прочерки, хотя от людей, не обделенных фантазией, попадались и "пиво, чипсы, водка" -- видимо, что-то им верно подсказывало что читать их комментарии никто не будет. Угадайте наиболее частую категорию – очевидно “прочее”, , и наличие такой категории на первом уровне совсем печально. А процесс выглядел так -- раз в неделю специально обученной даме присылали выгрузку в excel, она выбрала "случайно" -- на самом деле просто первые 10 строк, долго думала и делала слайд с этими 10 комментариями и своих фантазиях о причинах такого фидбека.

А посколько KPI на деньги от моделей был только у меня, то рост конверсии от лидов тоже беспокоил в первую очередь меня (бизнес и так свои бонусы получит -- сетка план как-нибудь да выполнит).

И вот встал вопрос об обратной связи, а непонятно как правильно делать опрос. Позапускали BERTTopic на комментариях к лидам (а их было не так много), поморочили голову бизнесу. Ок, ценовые условия продукта, неценовые условия продукта, решение принимается в другом месте, продукт вообще не применим к клиенту (проектное финансирование тому кто ничего не строит или долгие депозиты компании с большими финансовыми проблемами и тд) и немного других. Переделали формы – не летит.

На очередном докладе шеф лишь вздохнул и отправил читать классику – "Жалоба как подарок” .

Внезапно это оказалось самой полезной книжкой по DS (хотя она вообще вроде бы про другое) за тот квартал. В итоге категорий стало в районе 25, они расположились по уровням, отмечались они галочками, в прочее падало менее 0.2%, поле "комментарий" перестало быть обязательным, на категории сделали модель-классификатор, а у продуктовиков появился инструмент замера фидбеков при запуске нового продукта – прямо в BI вывели как меняются доли отказов по продуктовым условиям, когда конкуренты начинают демпинговать и все в таком духе.

Угадайте, какой самый частый инсайт был для любителей поставить продукт на полку?
Тех. поддержку надо с продуктом поставлять! И вот эта штука существенно растила конверсии. Сложно было без моделей и итераций с обратной связью догадаться, ведь так? :facepalm:

А книжку не устаю рекламировать -- не только в DS поможет 🤓

#ML

Слышал что в человеке заложено чувство прекрасного, только прекрасное у всех разное

“Да, я читала Пикассо, меня так поразил он, Феллини тоже молодцом, прекрасный композитор”.

Мне вот эстетически нравятся файндинги в данных. Красиво и все тут

И вот с подачи Саши Киреева второй день любуюсь на бессмертное (полтысячи апвоутов за 6 лет) расследование про таргет из бразильского соревнования Elo .

Как в задаче с непрерывным (хотя и здесь есть caveat) таргетом догадаться что он из себя представляет? Читается реально как захватывающий детектив, рекомендую.

Ситуация с тем что таргет или фича, которые кажутся непрерывными, оказывается категорийными или отношениями – очень частая.

Вообще, в задачах спроса (и многих других) проще предсказывать не непрерывные значения (особенно бустингами), а месяц к месяцу или неделя к неделе )

Ну и на закуску – во многих соревнованиях (как и в этом, кстати) организаторы пишут что данные синтетические (так кибербеза требует), а по факту – ну вы поняли ) А еще и до конца обезличить часто забывают 😉

PS: для любителей – попробуйте найти фичу, которая кажется непрерывной, но на самом деле категорийная, здесь -- на ней (или них?) запнулась даже топ-1 automl-команда мира

Обещал вам показать самописного бота, с помощью которого готовлюсь к behavioral interview (любят в faang/maang и последователях) и заодно практикую английский.

Еще хотелось понять насколько я оменеджерился, смогу ли сделать что-то минимально рабочее за пару вечеров.

Буду признателен за любой фидбек и мб даже кому-то бот тоже окажется полезен

Итак, прошу любить и жаловать:
@HR_behavioral_questions_bot

Интересно, почему бы этому тимлиду из вакансии ниже не устроиться ровно за те же деньги с чатботами болтать

25$ если на полную ставку это 4400 $ в мес в валюте, полная удаленка, без дурацких созвонов и "гениальных" kpi

Team Lead Data Scientist
400 000 – 550 000 ₽/месяц
Удаленка или офис, Фултайм

Вакансия идеально подойдет как опытным Team Lead, желающим решать интересные задачи в области оптимизации ценообразования, так и специалистам с прикладным опытом и подтвержденными успехами в решении задач оптимизации ценообразования…(читать далее)

#корпжиза

Скрытые KPI

Выше мы с вами рассуждали о KPI, которые вообще бывают у DS-ветки.

Но самые важные, от которых напрямую зависят ваши повышения и в карьере и в грейде, вы не найдете в формах оценки и ревью, о них вам на собеседованиях не скажут HR.

Если есть предположения о чем пойдет речь – пишите в комментариях под постом 😄.

Свою версию изложу как обычно с кейсами и утром )

#корпжиза
Скрытые KPI – моя версия

Спасибо вам за комментарии под предыдущим постом, реально заставили задуматься и вспомнить разных ситуаций

Дисклемер: речь о корпорациях

А картинка из статьи на хабре, статью комментировать не буду, но картинка классная.

Сначала кейсы

Кейс 1
Как вы думаете, что будет если удачно показать презентацию акционеру?
Внеплановая премия на 50М рублей – как вам?

Кейс 2
Очень крепкий начальник DS-отдела тащит звездный (уникальный, имиджевый, денежный, на благо клиентам и тд) проект, визибилити на самом высоком уровне, получает грейд, звание, еще пару команд. А меньше чем через год вынужден уволиться. Почему?

Кейс 3
Регулярная оперативка у президента Банка, президент не в настроении. AI идет четвертым, последним вопросом. Шеф докладывает результаты моей команды – гробовое молчание секунд 15, вступается один старший вице-президент – “мои ребята провалидировали, все сделано грамотно”, затем второй – “а мои уже пропилотировали, работает, эффекты есть”, мы с шефом выдыхаем, президент выдает – “а для физиков когда это же сделаете?”.

Давайте попробуем суммаризировать этот опыт:

1) Больше всех в колхозе пахала лошадь, но председателем она так и не стала => визибилити очень важен

2) Если вы сделали один классный и значимый проект – вы задали планку, и у вас даже после повышения может не хватить задач / полномочий / ресурсов / гороскопа сделать что-то такого же масштаба

3) А “на радарах” надо быть регулярно, желательно либо с важной либо с хайповой темой – а фокус постоянно меняется, поэтому темы тоже надо менять – люто плюсую комментарий под предыдущим постом на тему новизны и early adopter

4) Достижения должны не убывать по значимости => правильное планирование и револьверные схемы

5) Любой манагер обучен представлять результаты своих сотрудников как свои. Как же тогда получить визибилити? Искать недооцененные темы, где шеф видит вероятность провала (и последствия там таковы что кадровые решения неминуемы – тогда он всегда сможет пожертвовать тем кто докладывал и сослаться на ошибку сотрудника, который за это был им уволен).

6) Надо уметь балансировать между стремлением “сделать нормально” и закрыть тех. долги и ростом вширь в хайповые темы. Инвестируйте в рост тоже, копать картоху можно долго

7) Решать все проблемы шефа плохая стратегия если вам не платят 100500 денег – кто же вас отпустит на повышение если вы так удобны? Если у вас хорошие отношения с начальником – значит, вам недоплачивают. Вообще залог хороших отношений с людьми – с вас они имеют больше, чем вы с них. И быть на расстоянии повышает шанс воспользоваться возможностью из п4. Здесь, как и из любого правила, есть исключение -- если вас купили с потрохами, еще и с опережением ваших запросов -- то логично честно впрячься -- такая ситуация хоть и может оказаться неустойчивой, но сулит нереально редкий баланс нервы / деньги

8) А вот решать проблемы шефа своего шефа – работающая история. Ведь стейкхолдер так похож на shareholder ;)

9) У акционера проблемой могут быть не деньги, а померяться чем-н с акционерами другой крупной компании

10) Поддержка смежников (за периметром феода вашего синьора) критически важна – более того, не раз наблюдал “десанты” из соседних подразделений – испытанная временем практика – "женишься" сам или "женишь сына" на "дочке" соседнего феодала и он перестает тебя атаковать (особенно полезно когда тебя атакуют другие, с которыми ты породниться или заключить союз не успел). Речь о приеме на работу к себе в структуру на ненизовую должность -- еще таких называют парашютистами

11) Не встревать в конфликтные темы (когда две вертикали бьются за какую-то бизнес-линию или даже зону ответственности) – они потом решение найдут, а ваша голова полетит. Паны дерутся – у холопов чубы трещат.

Итого: у всех, кто хочет расти, есть незафиксированный kpi “не реже раза в месяц/квартал -- в зависимости от левела -- доложить на уровне шеф+1 результаты, имеющие новизну, выхлоп и при этом относящимся либо к сиюминутно важным фокусам того уровня либо к жизненно-важной теме для кор-бизнеса”

#корпжиза

Рубрика “полезное от подписчиков”

Под одним из предыдущих постов про DS в корпоративном мире представитель венгерского DS-комьюнити Самвел @samvelkoch, активный кагглер 💪, создатель secretalchemistsociety, поделился интересными материалами, которыми не могу не поделиться с вами.

Итак, в презентации взгляд психолога (по совместительству Head of DS Редбулла -- интересный карьерный трек 😂) на наши корпоративные игры и составляющие успеха в корпорации.

А по ссылке крутой карьерный спич от представителя террористических и нежелательных организаций 😄

#ML

А эта штука и правда работает -- грузишь фотку, пишешь что хочешь задетектить -- на фотке появляется бокс с твоим объектом https://va.landing.ai/demo/agentic-od. Каждый раз когда вижу такое думаю -- "ну это же так просто, почему я не додумался?!". Конечно, ни разу это не просто, но идея-то классная

там еще и API есть

import requests

url = "https://api.landing.ai/v1/tools/agentic-object-detection"
files = {
  "image": open("{{path_to_image}}", "rb")
}
data = {
  "prompts": [ "{{prompt1}}", "{{prompt2}}" ],
  "model": "agentic"
}
headers = {
  "Authorization": "Basic {{your_api_key}}",
  "Content-Type": "multipart/form-data"
}
response = requests.post(url, files=files, data=data, headers=headers)

print(response.json())

#ML

Как связан Data Science и Дом-2?

В соседнем чате Влад (который https://t.me/sberloga) скинул наш с Витей вводный вебинар (кусочек первого семинара курса "ML в бизнесе" с описанием какой наш курс хороший и примерами схем валидации моделей), и я чего-то не мог понять кто это в описании и когда же мы его упоминали.

Поиск по картинке в Яндексе вывел на материал "Дава показал как живет после расставания с Бузовой" 🤦‍♂️.

Поиск по Бузовой -- на Дом-2.

И, видимо, на выходных я буду заниматься подходами explainable ai, ибо понять как это все связано пока что выше моих сил 🤔. Спасибо ютюбу за мотивацию, а то все руки не доходили 😆

Если хотите, поделюсь материалами которые найду (а модификации SHAP и LIME мне уже немного не интересны, каузальные эмбеддинги вообще немного про другое) -- ставьте лойс 👍.

#ML

Итак, про XAI, он же eXplainable AI

Глубина глубин открываются с первого же найденного постера — 17 методов и 20 (!) метрик для сравнения в постере с последнего NIPS (декабрь 24го)

Summary of Navigating the Maze of Explainable AI: A Systematic Approach to Evaluating Methods and Metrics
LATEC is a new tool that helps researchers understand different methods of Explainable AI (XAI) by comparing 17 popular XAI methods across various settings and using 20 evaluation metrics. The study shows that previous evaluations of XAI methods were often inconsistent and biased because they used limited criteria. By analyzing a large number of combinations and making all results available, LATEC aims to help users pick the right XAI method for their needs, especially in areas involving images and 3D data.

Explaining explanations (рис 3 в самом свежем обзоре — январь 25го) тоже намекают что не все так просто 🤔

В итоге разобраться за выходные не получилось, «не шмогла» — недооценил куда наука ушла, сорян 🤷

Ухожу читать обзоры и смотреть туториалы 🤓🙈


Вроде такого: A Review of Multimodal Explainable Artificial Intelligence: Past, Present and Future от 18 декабря

Отдельно радует что есть попытки в метрики и бенчмаркисамого XAI (!)

Наметил себе еще «немного материалов»
https://neurips.cc/virtual/2024/tutorial/99520
https://www.youtube.com/watch?v=ObaXpJVqgt4
https://neurips.cc/virtual/2023/workshop/66529

PS
Пока искал встречал и очередное развитие SHAP
И реинкарнации градиентных методов
И attention maps / saliency maps (которую кстати и получают градиентными методами)
И модели, которые сразу учат и объяснения делать (еще и на фондовом рынке!)

Если кому-то тема тоже интересна — мб соберемся через недельку онлайн и обменяемся мнениями?

Например, вторник, 18 февраля, в 20 по мск?

По итогам саммари обсуждения выложу сюда

Если готовы собраться онлайн — ставьте 😄, 18го пришлю ссылку.

Если я все усложнил и PDP / ICE / H-stat / ALE / SG достаточно и вообще надо было начать с гайда 2024 года, в котором все уже достаточно структурировано и объяснена связь задач XAI и adversation attacks -- вы крутые, ставьте 😎

Видел кучу презентаций и докладов где DS противопоставлялся MLE, где буква E про инженера. Прямо такие разные профессии, смотрите не перепутайте 😄

Кажется, Авито решили эту проблему — не удивлюсь если их DSE еще и на кларнете играет 🤣

DS-инженер в команду Авито
от 285 000 ₽/месяц
Удаленка или офис, Фултайм

Ищем опытных DS-инженеров на Weekend Offer в Авито! Ускоренный отбор за выходные и возможность попасть в одну из пяти команд: автомодерация, монетизация, поисковое ранжирование, AI Lab и вертикальные команды DS…(читать далее)

#корпжиза
Про манагеров-каналий и матрицу – но не ту что в алгебре, а как структуру управления.

В комментах к посту про скрытые KPI

А кто шеф в матричной структуре?

Спойлер: я сторонник системы сдержек и противовесов (чтобы хирург не перепутал ноги при ампутации – а такие случаи вполне гуглятся)

Сейчас покажу на неожиданном примере.

Если попросить вас представить структуру где максимально жесткая система приказов, за неповиновение – расстрел в военное время, все представят армию.

На этом моменте манагеры-канальи мечтательно закатят глаза в мечтах о безграничной власти и единоначалии (ох как любят они это слово и ощущение).

Первая же ссылка на wiki
дает нам представление о том что управление вооруженными силами внезапно тоже матрица – как минимум (но не только), есть географический разрез (военные округа) и рода и виды войск (те самые компетенции).

При этом все защитники должны работать вместе и их объединяют, неожиданно, в объединения (например, в армию, и у нее есть свой командующий)

То есть в составе армии может быть дивизия, в которой есть карандашеметательный полк, и командир этого полка подчиняется комдиву, но его боеготовность оценивает начальник карандашеметательных войск армии. Ничего не напоминает?

Даже такая организация, которая для многих выступает примером супериерархичной структуры -- управляется матрицей.

Как говорит мой шеф – “принцип двух ключей” – и такой подход проверен и в мирной жизни и в войнах.

Понятно, что из любого правила найдутся исключения – но на то они и исключения.

Так вот, стремление манагера в крупной компании к единоначалию – нормально, главное чтобы оно оставалось недостижимо 😄

Мы все-таки решились!